LangChain이 '에이전트 우선' 데이터 스택을 구축한 방법

기존의 데이터 스택은 주로 대시보드, 보고서, SQL 워크플로를 중심으로 구축되어 있어 에이전트가 활용하기에는 한계가 있었다. 에이전트가 단순히 SQL을 생성하는 것을 넘어, 신뢰할 수 있는 답변을 내놓으려면 명확한 정의, 신뢰할 수 있는 소스, 그리고 비즈니스 맥락이 포함된 데이터 레이어가 필요하다.

LangChain은 전통적인 BI 도구 중심에서 탈피하여, 셀프 서비스 분석, 공유된 맥락, 에이전트 활용에 최적화된 데이터 스택으로 아키텍처를 전환했다. 이를 통해 데이터 팀의 병목 현상을 해결하고 다양한 사용자 요구를 충족하고자 했다.

데이터 팀은 Hex를 핵심 도구로 선택하여 대시보드, 노트북, 대화형 분석을 통합했다. 사용자는 다음과 같은 다양한 접점에서 에이전트와 상호작용할 수 있다:

• Hex UI (Threads 및 노트북 포함)
• Slack
• CLI 워크플로
• MCP (Model Context Protocol)
• LangSmith Fleet

이러한 전환의 결과, 자체 개발한 데이터 에이전트는 기존 3인 규모의 데이터 팀이 직접 처리할 수 있는 양보다 약 40배 많은 요청을 처리하고 있다. 또한, 최근 30일 동안 전체 사용자의 약 1/3이 에이전트를 사용하며 월평균 사용자당 23회의 대화를 기록하는 등 높은 채택률을 보였다.