-
-
LangGraph로 만드는 AI 에이전트 서비스
전상우 외 지음 / 성안당 / 2026년 5월
평점 :
본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 하였습니다.
2022년 11월 챗GPT가 선을 보였을때 생성형AI의 시대가 열렸다고 했습니다. 그러나 2026년 부터는 AGENT시대가 열린다고 많은 전문가들이 선언을 했습니다. 작년까지는 단순히 웹의 프롬프트창에 원하는 질문을 하면 인공지능이 대답을 하거나 그림을 그려주는 아니면 짧은 영상을 만들어주는 것이 다였습니다. AGENT는 LLM이 대답에서 실행으로 발전시키는 과정을 <LangGrahp로 만드는 AI에이전트 서비스>로 말잘하는 AI에서 목표를 달성하도록 AI로 진화한다는 겁니다. AI가 목표를 달성하게 계획세우고 행하는 방법을 배우가 된다는 겁니다.
저자는 전상우 개발자십니다. 금융 에이전트를 개발하고 계시고 전에는 백엔드시스템을 개발해오셨다고 합니다. 장영훈 개발자십니다. 금융권 LLM기반 시스템개발을 하고 계신다고 합니다. 서평원 개발자십니다. AI엔지니어를 시작으로 백엔드엔지니어를 하고 계십니다. 이정훈 개발자십니다. AI서비스를 하고 계십니다. 이민혁 개발자십니다. 금융권 서비스 개발을 하고 계십니다.
RangChain은 터미널 방식으로 구동을 해야 합니다. 랭체인은 애이전트의 파이프라인것은 역할을 합니다. 이 위에 랭그래프를 설치해서 운영하는 방법입니다. 처음에는 챗봇을 만들어서 구축해보고, 여기에 러너블이라는 추상 글래스를 받는데 왜냐하면 따로 따로 작동할 수있는 컴퓨터넌트에게 일관성을 부여하기 위해서라고 합니다. 입력을 하면 러너블의 통제하에 각 메서드들이 처리 됩니다. 랭체인에는 기본옵션으로 RAG가 작동을 합니다. 검색과 생성의 증감이죠. 이는 환각현상을 줄이는데 매우 큰 역할을 하게 됩니다. 이전체 구조를 운영하기위한 메모리관리가 중요합니다. 토큰사용량을 줄이면서 핵심정보를 유지하는데 중요하다는 겁니다. 점점 핵심으로 들어가서 MCP의 사용법을 학습합니다.
랭체인으로도 에이전트를 만들수 있다고 합니다. 하지만 복잡함이 커지면 랭체인으로는 감당이 안되는 거죠. 그래서 나온것이 랭그래프입니다. 랭그래프는 워크플로우를 그래프로 표시하고 이를 상태중심설계를 하고 사람이 관여하는 휴먼인더루프도 지원한다고 합니다. 좀더 구체적으로 단일 에이전트를 구축하는 방법과 멀티 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. 멀티가 정말 멋진 이유는 라우터, 전문가, 검증자, 실행자 들로 따로 구축할 수있습니다. 랭체인구축, RAG를 설치하고 랭그래프를 활용해서 단일 에이전트와 멀티 에이전트까지 구축을 해도 문제는 운영입니다. 이를 제대로 운영하게 하는 것이 프로젝트운영이라고 합니다. 저자도 구축보다 어려운 것이 운영이라고 확실히 정리합니다.
운영을 위해서는 관측할 수있도록 해야 하고, 다양한 평가지표를 측정해줘야 합니다. 제대로 작동하는 지 확인하는 작업이죠. 측정후에는 최적화작업이 필요합니다. 여기에 신뢰성과 에러처리까지 할수있게 해줍니다. 랭그래프를 이용한 AI에이전트 개발이 만만한 작업은 아닌것같습니다. 그것때문에 오픈AI,크론드, 제미나이 등의 SDK로 옮겨가지만 분명한 랭그래프의 정점이 있기에 어려운 과정속에서 잘 익혀두는 것도 능려기를 올리는 걸겁니다. 왜냐하면 앞으로 재무, 법률, 마케팅, 기획 등으로 다양한 에이전트를 구축해서 운영을 하면 혼자서도 놀라운 업무를 할수있는 유니콘이 나올 것이기 때문입니다.