LangGraph

소개

LangGraph는 오래 실행되면서 상태를 유지하는 에이전트를 만들고, 관리하고, 배포하기 위한 저수준 오케스트레이션 프레임워크다. Python 라이브러리이며 JS/TS용 LangGraph.js도 있다.

실패해도 중단된 지점부터 다시 이어가는 Durable execution, 실행 중 사람이 상태를 확인하고 고치는 Human-in-the-loop, 단기·장기 메모리를 지원한다. 단일·멀티 에이전트·계층형 구조를 한 프레임워크로 설계할 수 있고, 토큰 단위 스트리밍을 지원한다. 디버깅과 평가는 LangSmith와 함께 쓸 수 있다.

에이전트의 동작 흐름을 세밀하게 제어해야 하는 개발자에게 맞으며, 빠르게 만들고 싶다면 상위 패키지인 Deep Agents를 쓸 수도 있다.

이런 데 씁니다

• 실패 후에도 이어서 실행되는 장시간 에이전트를 만든다.
• 에이전트 행동을 사람이 중간에 검토·승인하는 흐름을 넣는다.
• 세션을 넘어 대화 기록을 기억하는 에이전트를 만든다.
• 단일·멀티 에이전트·계층형 구조의 워크플로를 설계한다.

가격·라이선스

MIT 라이선스, 무료

시작하기

1. pip install -U langgraph 로 설치한다.
2. 공식 문서를 보고 상태와 노드로 에이전트 흐름을 정의한다.
3. 필요하면 LangSmith를 연결해 실행 과정을 추적하고 디버깅한다.

링크

공식 사이트 ↗저장소 ↗

관련 용어·기업

AI 에이전트 에이전틱 워크플로 멀티 에이전트 휴먼 인 더 루프 에이전트 메모리 LLM 관측 가능성

출처

• langchain-ai/langgraph README
• LangGraph: Agent Orchestration Framework for Reliable AI Agents

공개 자료(공식 페이지·README)를 근거로 정리했습니다. 가격·기능은 바뀔 수 있으니 공식 사이트에서 확인하세요.