LangGraph: 에이전트 시스템 구축 완벽 가이드 🚀
최근 AI 애플리케이션, 특히 LLM(거대 언어 모델)을 활용한 서비스는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 하지만 많은 애플리케이션이 여전히 '프롬프트-응답'이라는 단순한 패턴에 머물러 있습니다. 사용자가 질문하면, LLM이 한 번의 답변을 생성하는 식이죠. 이는 마치 LLM을 똑똑한 '조수'로만 활용하는 것과 같습니다.하지만 현대의 복잡한 비즈니스 로직은 단순한 질의응답을 넘어섭니다. 우리는 AI가 동적이고, 유연하며, 과거의 대화와 맥락을 '기억(Stateful)'하길 원합니다. 예를 들어, 고객센터 챗봇이 단순히 답변만 하는 것이 아니라, 스스로 DB를 조회하고, 웹 검색을 수행하며, 답변이 불확실하면 사람(담당자)에게 승인을 요청하는 등, 능동적인 워크플로우를 처리하길 기대합니다.이러한 요구 속에서 ..
