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| 졸업 과제 Content pilot의 flow graph |
LangGraph는 LangChain 팀이 개발한 그래프 기반 AI 에이전트 프레임워크입니다.
이번 글에서는 LangGraph를 활용해 AI Agent를 구현한 경험과
여러가지 패턴을 활용했던 경험을 정리해보려고 합니다.
노마드코더 한달꾸준러, 3~4주차 학습 기록입니다.
LangGraph 기본 개념
LangGraph에 대해서 알아보고 싶으신 분은 아래 링크를 참고해주세요.
📚 LangGraph (1) | 핵심 개념 정리 (State, Node, Edge and...)
3~4주차 학습 내용
3주차(3월 22일 ~ 3월 28일)에는 LangGraph를 다루는 방법을 집중적으로 학습했습니다.
4주차(3월 29일 ~ 4월 4일)에는 AI Engineer Club 졸업 과제 'Content pilot'을 개발하는데 집중했습니다.
주요 학습 내용은 다음과 같습니다.
- LangGraph 맛보기.
- LangGraph 로 간단한 AI Agent 제작하기.
- LangGraph deep dive. (Workflow Architectures, Testing Agents, Multi-agent Architectures, ...)
짧은 세줄 요약으로는 적기 어려울만큼 다양한 것들을 배웠습니다.
그리고 그것들을 졸업 과제에 잘 녹여내려고 힘썼씁니다.
물론 아직 제 이해도가 낮아 많은 것을 적용하지는 못했습니다.
그래도 노력한 결과 제게는 의미있는 결과물이 만들어졌습니다.
제가 만들었던 졸업 과제가 궁금하신 분은 아래 링크를 참고해주세요.
📚 LangGraph로 만든 졸업 과제 | Content Pilot AI Agent (콘텐츠 자동화 시스템)
학습 회고
개인적인 생각이지만, LangGraph는
Google ADK와 OpenAI Agents SDK를 사용할 때와는 다르게
조금 더 개발자에게 자유도가 있는 것 같습니다.
더 많은 것을 시도하게 하고, 더 많은 것을 도전할 기회를 주는 기분입니다.
물론 Google ADK와 OpenAI Agents SDK도 좋은 도구였습니다.
그것들도 더 깊게 파서, 제 무기로 만들 계획입니다.
하지만 1순위는 LangGraph가 될 것 같습니다.
한달 꾸준러 종료. 다음 계획은?
어쩌다보니, 벌써 4월입니다.
제가 참여했던 한달 꾸준러가 종료되었습니다.
마찬가지로 6주간의 AI Engineer Club도 종료되었습니다.
그래도 계속 AI Agent와 n8n을 사용한 자동화를 공부할 예정입니다.
OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph 그리고 n8n.
이 도구들을 제 새로운 무기로 만들 때 까지 열심히 공부하고,
이 블로그에 학습 기록을 남겨두려고 합니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.