랭그래프

LangGraph

순환 그래프 구조를 통한 고성능 AI 에이전트 워크플로우 설계 도구

무료 + 유료WebAPICLI오픈소스한국어LLM 기반멀티모달

소개

LangGraph는 LangChain 생태계의 핵심 라이브러리로, 순환 그래프(Cyclic Graph) 구조를 통해 복잡한 상태 제어가 필요한 AI 에이전트 워크플로우를 설계할 수 있게 해줍니다. 2025년 10월 v1.0.0 정식 출시 이후 2026년 3월 v1.1.0까지 지속 업데이트하며 노드 캐싱, 지연 노드(Deferred Nodes), Pre/Post 모델 훅 등 고급 기능을 추가했습니다. Uber, LinkedIn, Klarna 등 대형 기업에서 에이전트 오케스트레이션 표준으로 채택하고 있습니다.

활용 워크플로우

입력

상태 스키마 및 초기값(State Definitions)LLM 도구 및 API 엔드포인트(Tool Definitions)영속성 체크포인터 데이터(Persistence Checkpointers)사용자 입력 및 컨텍스트 데이터(User Input & Context)

랭그래프

StateGraph 기반 노드 및 엣지 컴파일순환 루프(Cyclic Loop)를 통한 반복적 추론 수행조건부 엣지(Conditional Edges) 기반 동적 경로 결정상태 스냅샷 저장 및 스레드 관리(State Management)

출력

최종 에이전트 응답 및 상태 요약LangSmith 연동 추적 데이터(Traces)구조화된 도구 실행 결과 데이터실시간 이벤트 스트리밍 데이터

Human-in-the-loop 개입

에이전트가 중요한 행동을 수행하기 전 실행을 중단(Interrupt)하고 사용자 승인 또는 상태 수정을 대기합니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션

복잡한 과업을 관리자(Supervisor) 노드가 분석하여 다수의 전문 에이전트 노드에 분배하고 결과를 취합합니다.

시간 여행(Time Travel) 디버깅

과거의 특정 체크포인트 상태로 돌아가 데이터를 수정하고 실행 경로를 분기하여 에러를 수정하거나 시나리오를 테스트합니다.

핵심 차별점: 순환 그래프 구조와 정밀한 상태 제어를 통해 단순 체인을 넘어선 복잡한 자율형 AI 에이전트 워크플로우를 설계할 수 있는 업계 표준 프레임워크입니다.

주요 기능

순환 그래프 구조 기반 에이전트 워크플로우
상태 영속성(Persistence) 및 체크포인트
Human-in-the-loop 및 시간 여행(Time Travel)
노드 캐싱(Node Caching): 중복 연산 건너뜀
지연 노드(Deferred Nodes): 모든 업스트림 완료 후 실행
Pre/Post 모델 훅: 가드레일·컨텍스트 제어

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

정교한 에이전트 제어가 가능하며 LangChain 생태계와의 호환성이 뛰어납니다. 특히 대규모 멀티 에이전트 시스템 구축 시 상태 관리가 매우 용이하며, LangSmith와의 연동을 통해 시각적인 디버깅이 강력합니다.

단점

학습 곡선이 다소 높으며, LangGraph Cloud 사용 시 노드 실행당 비용이 발생하여 대규모 트래픽 처리 시 비용 부담이 생길 수 있습니다. 또한 복잡한 그래프 설계 시 초기 설정이 번거로울 수 있습니다.

가격 정보

무료 + 유료시작 가격: Free (open source)

오픈소스 라이브러리는 무료입니다. LangGraph Cloud는 월 10만 노드까지 무료(Developer 티어)이며, Plus 플랜은 LangSmith Plus($39/사용자/월) 구독 필요 + 노드당 $0.001 및 스탠바이 시간당 $0.0007(개발)~$0.0036(프로덕션) 과금 구조입니다. Professional 플랜은 월 $99 + 컴퓨팅 비용이 추가됩니다.

가격표 확인하기

정보 확인일: 2026. 8. 30. · 가격은 공식 페이지에서 재확인하세요