LangGraph로 AI 에이전트를 만드는 방법을 공부하고 있습니다. 생각보다 개념이 어렵지 않은데, 막상 실전에서 어떻게 활용할지 고민이 됩니다. 이 문서들은 공부하면서 이해한 내용과 삽질했던 경험들을 정리한 것입니다.
학습 트랙
Foundation - LangGraph 기초
- LangGraph 입문 - 처음엔 그래프라는 개념이 낯설었는데, 노드와 엣지로 워크플로우를 표현한다는 것이 점점 이해가 되기 시작했습니다
- 상태 관리와 메모리 - 에이전트가 대화 맥락을 기억하는 것이 생각보다 중요합니다
- Human-in-the-Loop - AI가 모든 것을 자동으로 하는 것이 아니라, 필요할 때 사람이 개입할 수 있는 구조가 실무에서는 더 유용합니다
- 고급 LangGraph 기술 - 병렬 처리 같은 최적화 기법들입니다. 아직 완벽히 이해하지 못한 부분도 있습니다
- LangGraph 메모리 심화 - 메모리 관리가 생각보다 복잡했습니다. 특히 장기 기억 부분이 그렇습니다
- LangGraph 서버 배포 및 연결 - 로컬에서 실행하는 것과 실제 서비스는 또 다른 이야기입니다
Ambient Agents - 실전 프로젝트
맥락을 이해하고 능동적으로 행동하는 Ambient Agents를 직접 구현해보며 배우고 있습니다. Foundation에서 배운 내용을 실제로 적용하는 과정이 생각보다 재미있습니다.
시작하기
- Foundation Introduction to LangGraph - 여기서부터 시작했습니다
- Ambient Agents with LangGraph - 실전 프로젝트로 넘어가는 단계입니다
- 개발 환경 설정 - 처음에 환경 설정하면서 헤맸던 부분들을 정리했습니다
참고 자료
LangGraph
- 랭그래프 - 공식 문서를 보면서 정리한 내용입니다
- 랭그래프 공식 문서 1.0 한국어 번역 - 한국어로 번역된 공식 문서입니다
AI 에이전트 설계 및 가이드
- 프롬프트 엔지니어링 - 프롬프트를 잘 작성하는 것이 생각보다 중요합니다
- Google 생성형 AI 기반 에이전트 가이드 - Google이 공개한 생성형 AI 기반 Agents 개요 및 구현 가이드입니다. (PDF, 영문 42p)
- OpenAI, 에이전트 제작을 위한 실전 가이드 - OpenAI가 공개한 에이전트 제작 가이드입니다. (PDF, 영문 34p)
- Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems - Google CTO Office 수석 디렉터 Antonio Gulli의 LLM 시스템 접목 경험과 통찰을 담은 책입니다.
사례 연구 및 데모
- Anthropic의 멀티 에이전트 연구 시스템 - Anthropic의 멀티 에이전트 연구 시스템에 대한 기술 블로그입니다.
- OpenAI Agents SDK 고객 서비스 데모 - OpenAI Agents SDK로 구현된 고객 서비스 사용 사례 데모입니다.