LLM 호출, 메모리 관리, 도구 연동, 에이전트 오케스트레이션을 하나의 인터페이스로 묶어주는 오픈소스 프레임워크. Python AI 에이전트 개발의 사실상 표준이다.

LangChain이란

LLM 기반 앱을 만들려면 API 호출, 프롬프트 관리, 도구 연결, 대화 메모리, 에러 처리 등 부수적인 코드가 많다. LangChain은 이걸 통합 인터페이스로 묶어서, 개발자가 로직에 집중할 수 있게 해주는 프레임워크다.

사용 예시

RAG를 가장 빠르게 구축할 수 있는 도구 중 하나다. 문서 로더 → 텍스트 스플리터 → 임베딩 → 벡터 스토어 → 리트리버 → LLM 체인을 파이프라인으로 연결하면 몇 십 줄 코드로 문서 Q&A가 완성된다.

LangGraph는 LangChain 위에서 복잡한 에이전트 워크플로우를 그래프로 설계할 수 있게 해준다. 조건부 분기, 병렬 실행, 상태 관리가 필요한 멀티에이전트 시스템을 구축할 때 쓴다. LangSmith로 에이전트 실행을 추적하고 디버깅하는 것도 가능하다.