에이전트 프레임워크를 바라보는 관점

신뢰할 수 있는 에이전트 시스템(Agentic Systems) 구축의 핵심은 각 단계에서 LLM이 적절한 **컨텍스트(Context)**를 가질 수 있도록 보장하는 것이다. 이는 LLM에 입력되는 콘텐츠를 정밀하게 제어하고, 관련 콘텐츠를 생성하기 위한 적절한 단계를 실행하는 것을 모두 포함한다.

에이전트 시스템은 크게 **워크플로우(Workflows)**와 **에이전트(Agents)**로 나뉜다. Anthropic의 정의에 따르면, 워크플로우는 LLM과 도구가 미리 정의된 코드 경로를 통해 조율되는 시스템인 반면, 에이전트는 LLM이 작업 수행 방식을 스스로 동적으로 결정하고 도구 사용을 지시하는 시스템을 의미한다.

현재 시중의 많은 에이전트 프레임워크는 선언적(Declarative) 또는 명령형(Imperative) 오케스트레이션 프레임워크라기보다, 단순히 에이전트 추상화(Agent Abstractions) 모음인 경우가 많다. 이러한 추상화는 시작은 쉽지만, 각 단계에서 LLM에 전달되는 컨텍스트를 정밀하게 제어하는 것을 어렵게 만들 수 있다.

LangGraph는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 오케스트레이션 프레임워크다. 선언적 및 명령형 API를 모두 제공하며, 그 위에 일련의 에이전트 추상화를 구축하여 개발자가 시스템의 흐름을 더 세밀하게 제어할 수 있도록 돕는다.