LangChain과 LangGraph는 AI 에이전트 개발에 어떻게 활용되나요? 두 프레임워크의 차이점은 무엇인가요?

LangChain은 LLM을 기반으로 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크로, LLM 호출, 데이터 연결, 에이전트 구축 등 다양한 기능을 제공합니다. 반면 LangGraph는 LangChain의 확장판으로, 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 관리하는 데 특화되어 있습니다. LangChain은 단일 에이전트를 구축하는 데 유용하며, LangGraph는 여러 에이전트가 협력하여 작업을 수행하는 복잡한 시스템을 구축하는 데 적합합니다. 예를 들어, LangChain을 사용하여 어린 왕자 페르소나 챗봇을 만들거나, LangGraph를 사용하여 멀티 에이전트 뉴스 요약 시스템을 구축할 수 있습니다. LangGraph는 에이전트 간의 상호작용을 정의하고, 상태를 관리하고, 조건부 라우팅을 구현하는 등 멀티 에이전트 시스템의 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 좀 더 자세한 내용은 《요즘 AI 에이전트 개발, LLM RAG ADK MCP LangChain A2A LangGraph》에서 랭그래프를 활용한 다양한 예제들을 통해 확인하실 수 있습니다.