꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요이번 포스팅에서는 이전 글에서 다루었던 LangGraph의 기본 개념을 넘어, 한층 더 지능적이고 유연한 LLM 에이전트를 구축하는 방법을 알아봅니다. LangGraph의 강력한 기능인 도구(Tool) 사용, 조건부 엣지(Conditional Edge), 그리고 사용자의 개입을 허용하는 사람의 개입(Human-in-the-Loop) 메커니즘을 집중적으로 다룹니다.LangGraph를 사용하여 에이전트가 상황에 따라 동적으로 행동을 결정하고, 스스로 해결할 수 없는 문제에 대해서는 사람에게 도움을 요청하여 작업을 일시 중단했다가 피드백을 받아 재개하는 전체 과정을 상세한 코드 예제와 함께 살펴보겠습니다. 본 포스팅을 작성하면서 참고한 자료는 다음과 같습니다.https://github.com/lan..

포스팅 개요이번 포스팅에서는 랭체인(LangChain) 생태계의 라이브러리인 랭그래프(LangGraph)에 대해서 알아봅니다. LangGraph란 무엇인지 알아보고, LangGraph를 사용하여 LLM 애플리케이션의 로직과 흐름을 명확하게 제어하는 방법을 알아봅니다. 특히 LangGraph의 핵심 구성 요소인 상태(State), 노드(Node), 엣지(Edge)에 대해 자세히 살펴보고, LLM을 연동하여 간단한 챗봇 에이전트(Agent)를 만들어보는 예제 코드를 살펴봅니다. 본 포스팅은 아래 글들을 참고해서 작성하였습니다.https://www.langchain.com/langgraphhttps://github.com/langchain-ai/langgraphhttps://langchain-ai.github..