인공지능이 단순한 질문-답변 단계를 넘어, 복잡한 의사결정과 협업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 오늘날 AI가 직면하는 과제는 단순히 답을 내놓는 것이 아니라, 상황에 따라 분기하고, 반복하며, 여러 에이전트가 협력하는 동적 워크플로우를 구성하는 것이다. 이러한 맥락에서 등장한 것이 바로 LangGraph다.
왜 그래프 구조인가
인간의 협업 과정을 떠올려 보자. 한 사람이 아이디어를 제시하면 또 다른 사람은 자료를 조사하고, 누군가는 정리와 발표를 맡는다. 이 과정은 단순히 일렬로 나열된 직선형 작업이 아니라, 필요하면 다시 자료조사로 돌아가기도 하고, 조건에 따라 곧바로 최종 발표 단계로 건너뛰기도 한다. 즉, 협업의 흐름은 선형적이 아니라 비선형적 그래프 구조를 따른다.
AI 시스템도 마찬가지다. 예를 들어, 사용자가 “이번 주말 날씨에 맞는 나들이 장소를 추천해 달라”고 요청한다고 하자. 이 경우 단순한 답변 생성만으로는 부족하다.
- 먼저 날씨 정보를 검색하고,
- 교통이나 혼잡도 같은 요소를 확인한 뒤,
- 적합한 장소를 후보군으로 나열하고,
- 마지막으로 상황에 맞는 추천을 정리해야 한다.
여기서 각 단계는 서로 다른 성격의 작업이며, 필요에 따라 재검색이나 반복이 들어갈 수 있다. 바로 이 지점에서 LangGraph의 강점이 드러난다.
LangGraph의 핵심 아이디어
LangGraph는 LLM 기반 멀티에이전트 시스템을 그래프 형태로 구성할 수 있게 해주는 프레임워크다. 기존 LangChain이 제공하는 강력한 기능 위에서, 복잡한 상태 관리와 조건부 워크플로우를 설계할 수 있도록 확장되었다.
- 노드(Node): 실행 단위로, 표준 Python 함수가 될 수 있다.
- 엣지(Edge): 노드 간의 연결로, 실행 흐름과 조건 분기를 정의한다.
- 그래프(Graph): 입력이 들어오면 매번 새로운 실행을 통해 결과를 출력하는 구조.
- 상태 그래프(StateGraph): 실행 과정 전체에서 공유되는 상태를 유지하며 업데이트되는 구조.
특히 StateGraph는 워크플로우가 거듭 실행되면서 상태가 누적되고 갱신되기 때문에, 에이전트 간 협업이나 순환적 작업에 강점을 가진다.
조건 분기와 동적 실행
LangGraph의 강력한 기능 중 하나는 Conditional Edge다. 이는 특정 조건을 만족할 때만 실행 경로를 이어가는 엣지로, AI가 상황에 따라 다른 행동을 선택할 수 있도록 한다.
예를 들어, 질문이 단순 계산 문제라면 코드 실행 모듈로 연결하고, 외부 지식이 필요하다면 검색(RAG) 모듈로 분기시키며, 그 외에는 일반 LLM 응답으로 이어갈 수 있다. 이러한 설계는 단순 파이프라인 방식의 한계를 극복하고, 현실적인 AI 오케스트레이션을 가능하게 한다.
RAG와의 결합
LangGraph는 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 결합할 때 진가를 발휘한다.
- 질문의 성격에 따라 검색 여부를 판단하고,
- 검색 결과를 상태에 저장한 뒤,
- 필요하다면 재검색 과정을 반복하며,
- 최종적으로 구조화된 응답을 산출한다.
이때 LLM의 출력은 llm.with_structured_output()과 같은 방식을 통해 Pydantic 모델 인스턴스로 변환되어, 더욱 체계적인 상태 관리가 가능하다. 그 결과, Self-RAG, Modular RAG, CoT(Chain of Thought), 멀티에이전트 협업과 같은 고차원적인 응용을 손쉽게 구현할 수 있다.
실제 활용 가능성
LangGraph가 제시하는 구조는 단순히 실험적인 개념을 넘어서, 실제 현장에서 AI를 운영하는 방식에 큰 변화를 가져올 수 있다.
- Modular RAG: 검색-요약-재검색을 반복하면서 고품질 답변을 산출.
- Self-Consistency CoT: 여러 경로를 병렬 실행한 뒤 결과를 비교하고 합의.
- 멀티에이전트 협업: QA, 검증, 요약 등의 역할을 나눈 뒤 결과를 조율.
- 상태 기반 AI Orchestration: 검색, 계산, 판단 모듈을 조건부 흐름으로 연결.
이러한 활용은 결국 “AI가 단일 모델을 넘어, 복합적 역할을 수행하는 시스템으로 발전한다”는 흐름과 맞닿아 있다.
맺음말
LangGraph는 AI를 하나의 거대한 블랙박스로 두는 대신, 다양한 역할의 에이전트를 협업 구조로 배치함으로써 복잡한 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 선형적 파이프라인을 넘어, 조건부 분기와 상태 공유를 기반으로 한 그래프적 사고를 적용하는 순간, 인공지능은 보다 인간적인 방식으로 문제를 다루게 된다.
LangGraph는 단순한 프레임워크 이상의 의미를 갖는다. 그것은 AI 오케스트레이션의 언어이며, 앞으로 멀티에이전트 시스템의 핵심 기초로 자리 잡을 가능성이 크다.