LangGraph를 활용한 고급 LangChain AI 워크플로우 자동화 구축

🚀 기술 브리핑: 이 튜토리얼은 Gate of AI의 Agentic Workflows(에이전트 워크플로우) 심층 분석 시리즈의 일부입니다. 전체 기술 분석, 대화형 코드 샌드박스 및 네이티브 아랍어 번역을 확인하려면 여기에서 원문 기사를 방문하세요.

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<span>Advanced</span>
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LangGraph v1.2를 사용하여 프로덕션급 멀티 에이전트 워크플로우를 구축하세요. 상태 기반 오케스트레이션 (State-based orchestration)을 사용하여 자율적인 추론 루프 (Reasoning loops)를 안전하게 관리합니다.

사전 요구 사항 (Prerequisites)

• Python 3.10+
• LangChain v1.3.4+ 및 LangGraph v1.2.4+
• OpenAI API Key (GPT-4o)
• 상태 관리 (State management)를 위한 Pydantic 및 TypedDict에 대한 이해

설치 (Installation)

pip install langchain==1.3.4 langgraph==1.2.4 langchain-openai

1단계: 상태 스키마 (State Schema) 정의

현대적인 에이전트 워크플로우 (Agentic workflows)에서 "메모리 (Memory)"는 명시적인 **상태 스키마 (State Schema)**로 대체됩니다. 이를 통해 그래프는 타입 안정성 (Type safety)을 유지하며 노드 간에 데이터를 전달할 수 있습니다.

from typing import TypedDict, Annotated
import operator
from langchain_core.messages import BaseMessage
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2단계: LangGraph를 통한 오케스트레이션 (Orchestrate)

기존의 Agent 클래스를 **노드 (Nodes)**와 **엣지 (Edges)**로 교체합니다. 이를 통해 "타임 트래블 디버깅 (Time-Travel Debugging)"과 인간 참여형 체크포인트 (Human-in-the-loop checkpoints)가 가능해집니다.

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI

...

워크플로우 테스트 (Testing the Workflow)

프로덕션급 에이전트를 실행하려면 초기 상태와 함께 그래프를 호출합니다.

result = app.invoke({"messages": ["Design an ethylene cracking process"]})
print(result["generated_topology"])