LangGraph로 3년간의 그래프 엔지니어링

그래프 엔지니어링은 에이전트 시스템을 그래프로 표현하는 방식으로, prompt engineering·context engineering에 이어 등장한 최신 개념이다. LangGraph는 이 접근법을 구현한 프레임워크로, 현재 월 6,500만 회 이상 다운로드되며 스타트업과 대기업 모두에서 활용된다.

그래프에서 **노드(node)**는 실제 작업을 수행하고, **엣지(edge)**는 다음 단계를 결정한다. 엣지는 결정론적일 수도 있고, 노드 결과나 상태에 따라 조건부로 분기할 수도 있다. 이를 통해 LLM의 판단이 필요한 부분과 코드가 강제로 제어해야 할 부분을 명확히 분리할 수 있다.

그러나 그래프가 항상 정답은 아니다. 딥 리서치처럼 사전에 경로를 정의하기 어려운 작업은 에이전트 하네스(agent harness) 방식이 더 적합하다. 핵심은 결정론적 제어가 필요한 곳에 그래프를 쓰고, 완전한 자율성이 필요한 곳에는 열린 루프를 사용하는 것이다.

실전에서는 두 방식을 혼합하는 경우가 많다. 예를 들어 분류→검색→합성의 고정 단계를 그래프로 정의하되, 각 단계 내부에서는 서브에이전트가 자율적으로 동작하게 할 수 있다. LangGraph는 이런 멀티에이전트 아키텍처를 지원하며, 각 노드 자체가 내부 루프를 가진 완전한 에이전트가 될 수 있다.