LangGraph로 구현하는 다중 에이전트 워크플로우: 네트워크와 감독 에이전트를 활용한 AI 협업의 미래

AI 에이전트가 개별적으로 작동하는 것보다 팀처럼 협업할 수 있다면 어떨까? 기존 단일 에이전트는 한정된 역량으로 문제 해결에 한계가 있지만, 다중 에이전트 워크플로우는 각자 전문 분야에 집중해 보다 복잡한 작업을 효율적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 한 에이전트는 정보를 검색하고, 또 다른 에이전트는 데이터를 분석해 시각화하며, 세 번째 에이전트는 결과를 종합해 보고서로 완성한다. 이는 이제 LangGraph를 활용해 Python 코드로 구현 가능한 현실이다. LangGraph는 LLM 기반 에이전트 애플리케이션을 조직화하고 조율하는 강력한 프레임워크다. 이 블로그에서는 다중 에이전트 워크플로우를 구축하는 실질적인 방법을 단계별로 안내한다. 먼저, 왜 단일 에이전트로는 부족한지 살펴보고, 네트워크형 에이전트와 감독형 에이전트의 역할을 이해한다. 이후 실습을 통해 각 에이전트를 어떻게 정의하고, 상호작용을 어떻게 설계하며, 전체 흐름을 어떻게 제어할 수 있는지 알아본다. LangGraph를 활용하면 에이전트 간의 대화, 상태 관리, 조건부 전환을 명확하게 구현할 수 있어, 복잡한 작업을 자동화하고 확장 가능한 시스템을 만들 수 있다. 이제 AI 팀을 구축하는 시대가 도래했다. 오늘 바로 시작해보자.