AI Platform Series · 02 조립과 워크플로
LangChain/LangGraph로 배우는 워크플로우 설계 — 프롬프트는 순간의 요청을 처리한다. 프로젝트는 여러 번의 판단을 이어간다.
"프롬프트는 순간의 요청을 처리한다. 프로젝트는 여러 번의 판단을 이어간다. 상태가 없으면 AI는 이어서 하는 것처럼 보일 뿐이다."
프롬프트 → 상태 그래프 4단계 진화
도구 역할 분리
LangChain
LLM 앱의 구성 요소를 연결하는 프레임워크. 모델·프롬프트·도구·메모리를 조립하고 create_agent 기반으로 빠른 프로토타입을 만든다.
LangGraph
상태·분기·지속성·사람 승인을 가진 실행 런타임. 중간 결과를 보존하고, 실패 시 재개하고, 조건 분기와 인간 검토 포인트를 그래프 노드로 정의한다.
LangSmith
실행 추적과 평가 레이어. 어떤 노드에서 무엇이 실행됐는지 기록하고, 응답 품질을 테스트·비교한다.
도입 판단 기준
기준 01
중간 결과 보존
여러 단계를 거치면서 각 단계의 결과를 잃지 않아야 할 때.
기준 02
사람 승인 포인트
특정 단계에서 사람이 확인하고 다음으로 넘어가야 할 때.
기준 03
실패 복구
실행 중 오류가 발생해도 처음부터 다시 시작하지 않고 그 지점부터 재개할 때.
기준 04
조건 분기
이전 결과에 따라 다음 단계가 달라지는 복잡한 분기 로직이 있을 때.
실제 적용
책 제작은 여러 단계를 거치며 중간 결과가 계속 쌓이는 작업이다. 각 단계에서 상태를 잃으면 앞선 판단을 반복해야 한다.
조사 → 사실확인 → 기획 → 승인(사람) → 초벌 → 편집 → PDF 생성
LangGraph는 이 흐름을 노드 그래프로 정의하고, 승인 지점에서 일시 중단하고, 재개 시 직전 상태를 복원한다.
핵심 목표: LangGraph를 쓰는 것이 목표가 아니다. 작업 상태를 잃지 않는 것이 목표다. 도구는 그 목표를 위한 수단이다.