Deep Agents·LangChain·LangGraph 비교

Deep Agents, LangChain, LangGraph는 모델, 컨텍스트, 실행 방식을 개발자가 직접 소유할 수 있도록 설계된 오픈소스 에이전트 스택이다. 세 계층은 서로 조합할 수 있으며, 런타임에서 하네스로 갈수록 추상화 수준은 높아지고 제어 범위는 줄어든다.

• LangGraph: 맞춤형 에이전트 워크플로를 구성하는 그래프 기반 런타임이다. 내구성 있는 실행 엔진을 기반으로 하며, human-in-the-loop 같은 기능을 제공한다.
• LangChain: 에이전트 프레임워크이자 추상화·통합 계층이다. LLM이 루프를 돌며 도구를 호출하는 최소한의 에이전트 구조를 제공하고, middleware로 실행 루프에 결정적 단계를 추가할 수 있다.
• Deep Agents: 컨텍스트 엔지니어링을 기본 제공하는 오프더셸프 에이전트 하네스다. 모델에 적절한 컨텍스트를 적시에 전달하는 다양한 모범 사례를 내장한다.

Deep Agents에는 LLM 컨텍스트 창 밖에서 정보를 읽고 쓰는 filesystem, 전문 작업을 분리하는 subagents, 필요할 때 불러오는 지침과 스크립트를 제공하는 skills, 실행 간 학습을 지원하는 memory가 포함된다. create_deep_agent를 사용하면 모델, 도구, 시스템 프롬프트, 스킬 경로를 지정해 에이전트를 만들 수 있다.

LangChain의 기본 에이전트는 단순한 LLM-도구 호출 루프를 중심으로 동작한다. 컨텍스트가 가득 차기 전에 요약하거나 마지막에 검증기를 실행하는 등 동작을 확장해야 할 때는 middleware의 훅을 활용할 수 있으며, Deep Agents는 이 LangChain 에이전트에 여러 middleware를 결합한 형태로 설명된다.