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AI 도구

langgraph 검토

langgraph는 대규모 언어 모델로 구동되는 상태 저장 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하고, 그래프 기반 아키텍처를 통해 에이전트 상호 작용을 조율하며 메모리를 관리하는 프레임워크입니다.

shipped 2026년 7월 22일freemium
Domain rating87Monthly visits32K/mo
langgraph — product screenshot

핵심 포인트

1오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크인 LangChain에 의해 개발되었습니다.
2AI 에이전트 아키텍처를 위한 상태 저장 순환 방향 그래프 구축을 지원합니다.
3LangGraph v1.2.0은 노드별 타임아웃과 증분 상태 저장을 위한 DeltaChannel (베타)을 도입했습니다.
4디버깅, 관찰 가능성 및 배포를 위해 LangSmith와 통합됩니다.

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

langgraph란 무엇인가요?

langgraph는 LangChain이 개발한 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자와 AI 엔지니어가 대규모 언어 모델로 구동되는 탄력적이고 상태 저장 다중 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다. 이는 그래프 기반 아키텍처를 통해 에이전트 상호 작용을 조율하고, 메모리를 관리하며, 워크플로우를 정의함으로써 단일 턴 프롬프트의 한계를 넘어설 수 있도록 돕습니다. LangGraph는 개발자가 AI 에이전트 아키텍처를 상태 저장 순환 방향 그래프로 모델링할 수 있게 하여, 선형 파이프라인으로는 불가능한 방식으로 에이전트가 워크플로우 중간에 루프, 분기, 재시도 및 일시 중지할 수 있도록 합니다. 각 작업을 명시적인 그래프 노드로 만들어 에이전트의 사고 과정에 대한 세밀한 제어를 제공합니다. LangGraph v1.2.0 (2026년 5월 12일)과 같은 최근 업데이트는 노드별 타임아웃을 통한 노드 실행에 대한 더 세밀한 제어 및 효율적인 증분 상태 저장을 위한 DeltaChannel (베타)과 같은 기능을 도입했습니다. 이 프레임워크는 복잡한 생성형 AI 에이전트 워크플로우를 구축, 배포 및 관리하도록 설계되었으며, 비선형 추론을 통해 동적이고 상태 저장 다중 에이전트 시스템이 필요한 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

features

langgraph의 주요 기능

LangGraph는 복잡하고 상태 저장 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 관리하도록 설계된 강력한 기능 세트를 제공합니다. 이러한 기능은 개발자가 더욱 정교하고 탄력적인 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다.

  • 지속성: 에이전트가 상호 작용 전반에 걸쳐 컨텍스트와 상태를 유지할 수 있도록 하여 장기 실행 프로세스를 지원합니다.
  • Human-in-the-loop: 에이전트 워크플로우 내의 특정 결정 지점에서 사람의 검토 또는 승인 통합을 용이하게 합니다.
  • 포괄적인 메모리: 에이전트 메모리를 관리하고 저장하여 에이전트가 과거 상호 작용을 기억하고 동작을 조정할 수 있도록 합니다.
  • LangSmith를 통한 디버깅: LangSmith와의 통합을 통해 고급 디버깅 및 시각화 도구를 제공하여 에이전트 사고 과정의 명확한 다이어그램을 제공합니다.
  • 프로덕션 준비 배포: 내결함성 및 내구성 있는 실행과 같은 기능을 통해 프로덕션 환경에 에이전트를 배포하는 것을 지원합니다.
  • 그래프 기반 아키텍처: 워크플로우를 상태 저장 순환 방향 그래프로 정의하여 루프, 분기 및 재시도와 같은 복잡한 로직을 가능하게 합니다.
  • 더 세밀한 제어: 노드별 타임아웃 및 복구를 위한 오류 핸들러를 포함하여 노드 실행에 대한 세밀한 제어를 제공합니다 (v1.2.0에서 도입).
  • DeltaChannel (베타): 증분 상태 델타를 저장하기 위한 새로운 채널 유형으로, 장기 실행 스레드의 체크포인트 오버헤드를 줄입니다.
  • 콘텐츠 블록 중심 스트리밍 API (v3): 유형화된 채널별 프로젝션을 통해 향상된 스트리밍 기능을 제공합니다.
  • 정상적인 종료: 진행 중인 실행의 협력적 중지를 허용하여 재개 가능한 체크포인트를 저장합니다.

use cases

langgraph는 누가 사용해야 하나요?

LangGraph는 복잡하고 상태 저장 AI 애플리케이션을 구축하는 데 고급 제어 및 유연성이 필요한 개발자와 AI 엔지니어를 주로 대상으로 합니다. 그래프 기반 아키텍처는 단순한 선형 AI 상호 작용을 넘어선 시나리오에 특히 적합합니다.

  • 고급 챗봇 또는 협업 AI 시스템과 같이 대규모 언어 모델로 구동되는 상태 저장 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하는 개발자.
  • 복잡한 의사 결정 프로세스를 위해 그래프 기반 아키텍처를 통해 에이전트 상호 작용을 조율하고, 메모리를 관리하며, 워크플로우를 정의하는 AI 엔지니어.
  • 고객 지원 자동화, 개발자 도구 또는 금융 모델링을 포함하여 루프 및 조건부 로직이 포함된 고급 워크플로우를 개발하는 기업.
  • 지속성, 내결함성 및 human-in-the-loop 기능이 필요한 프로덕션 준비 AI 시스템 및 에이전트를 구축하는 팀.
  • 중요한 애플리케이션을 위해 LLM 출력에 기반한 human-in-the-loop 설정 및 조건부 분기를 구현하는 조직.

how to use

langgraph 사용 방법

LangGraph를 사용하려면 개발자는 일반적으로 에이전트의 워크플로우를 그래프로 정의하고, 작업에 대한 노드와 상태 전환에 대한 엣지를 지정합니다. 그런 다음 프레임워크는 이 그래프의 실행 및 상태를 관리합니다.

  • 1pip install langgraph를 사용하여 LangGraph 라이브러리를 설치합니다.
  • 2노드 간에 전달될 에이전트의 상태를 정의합니다.
  • 3에이전트 워크플로우 내에서 개별 작업 또는 LLM 호출을 나타내는 노드를 생성합니다.
  • 4현재 상태 또는 LLM 출력에 따라 에이전트가 노드 간에 전환하는 방법을 지정하는 엣지를 정의합니다.
  • 5분기를 위한 조건부 로직을 포함하여 정의된 노드와 엣지를 사용하여 그래프를 구성합니다.
  • 6그래프를 컴파일하고 실행하며, 선택적으로 추적 및 디버깅을 위해 LangSmith와 통합합니다.

pricing

langgraph 가격 및 요금제

LangGraph는 프리미엄 모델로 운영됩니다. 핵심 프레임워크는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 추가 기능 또는 통합, 특히 엔터프라이즈급 배포, 관찰 가능성 및 관리 서비스와 관련된 기능은 LangSmith와 같은 관련 플랫폼을 통해 비용이 발생할 수 있습니다.

  • 프리미엄: LangGraph 프레임워크는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.

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langgraph vs 경쟁사

LangGraph는 AI 에이전트 프레임워크의 경쟁 환경에서 운영되며, 각 프레임워크는 LLM 기반 애플리케이션을 구축하고 관리하는 데 고유한 접근 방식을 제공합니다. 주요 차별점은 상태 저장 다중 에이전트 워크플로우를 위한 명시적인 그래프 기반 아키텍처에 있습니다.

1

AutoGen is an open-source framework that enables conversational interactions among AI agents and humans to solve tasks through a flexible, modular design.

AutoGen orchestrates multiple LLM-based agents by letting them converse in natural language, supporting tool use and human feedback, offering similar agent orchestration features to LangGraph but with a strong emphasis on conversational collaboration and modularity.

2

CrewAI emphasizes a role-based approach to agent orchestration, modeling agents as crew members with specific roles, goals, and expertise for collaborative intelligence.

CrewAI provides an intuitive approach for team-based agent systems with defined roles and goals, making agent behavior predictable and maintainable. It is often described as user-friendly and ideal for those new to multi-agent AI, offering a higher-level abstraction compared to LangGraph's fine-grained control.

3
Semantic Kernel (Microsoft)

Semantic Kernel is an open-source SDK that lets developers easily combine AI services with conventional programming languages to build, orchestrate, and deploy AI agents and multi-agent systems with an enterprise focus.

While LangGraph focuses on graph-based state management, Semantic Kernel provides sophisticated planning capabilities and robust memory systems for context-aware agents, with strong enterprise support and Azure integration.

4

The OpenAI Agents SDK is a production-ready framework from OpenAI for building agentic applications, offering simple primitives like agents, handoffs, guardrails, and sessions for structured multi-agent workflows.

It provides a structured approach with built-in tracing for visualizing and debugging workflows, and supports sandbox execution for secure, long-running tasks. It offers fundamental components for agent orchestration, similar to LangGraph's primitives but with a potentially more opinionated, OpenAI-centric design and direct integration with OpenAI models.

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