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create_agent & 미들웨어 — LangChain 1.0 에이전트 표준

LANGCHAIN 실전 1.0 · 04create_agent & 미들웨어 — LangChain 1.0 에이전트 표준AgentExecutor·텍스트 ReAct가 폐기되고 create_agent로 일원화된 이유, 도구 정의·bind_tools·6훅 미들웨어·HITL·멀티에이전트까지🟡 중급 ⏱️ 약 14분 🔧 LangChain 1.x 🗓️ 최종 검토 2026-06-21TL;DR — LangChain 1.0의 에이전트 표준은 langchain.agents.create_agent 하나입니다. 옛 AgentExecutor · initialize_agent · 텍스트 ReAct(hub.pull)와 중간세대 create_tool_calling_agent는 모두 여기로 모였습니다. 기본 설치에서 from langc..

LangChain 2026.06.29

LangGraph 입문 — LCEL로 안 되던 순환·기억·사람 개입을 그래프로 풀기

LANGCHAIN 실전 1.0 · 03 LangGraph 입문 — 상태·영속성·스트리밍·HITL로 에이전트 런타임 익히기 LCEL로 안 되는 순환·분기를 StateGraph로, 대화 기억을 checkpointer로, 사람 승인을 interrupt()로 🟡 중급 ⏱️ 약 14분 🔧 LangChain 1.x 🗓️ 최종 검토 2026-06-21 TL;DR — LCEL은 선형 파이프라(DAG)라 순환·동적 분기·다중 액터가 필요하면 막힙니다. 이때 쓰는 게 LangGraph의 StateGraph입니다. 상태(State)는 reducer로 누적하고 단기 기억은 checkpointer + thread_id, 장기 기억은 Store로 다룹니다. 응답은 s..

LangChain 2026.06.26

LangChain 1.0 시작하기

LANGCHAIN 실전 1.0 · 01 LangChain 1.0 시작하기 — 옛 튜토리얼대로 하면 왜 ImportError가 날까 패키지 4계층·버전 타임라인·폐기 지도, 그리고 1.0 코어 진입점(init_chat_model · with_structured_output)까지 🟢 입문~중급 ⏱️ 약 12분 🔧 LangChain 1.x 🗓️ 최종 검토 2026-06-21 TL;DR — LangChain은 1.0(2025-10-22 GA)부터 단일 패키지가 아니라 langchain-core · langchain · langchain-community · 파트너 패키지 4계층 + 레거시 langchain-classic으로 나뉩니다. 옛 튜토리얼의 LLM..

LangChain 2026.06.21

CH03-AI 에이전트 병렬화 입문 | RunnableParallel·LangGraph·ParallelAgent·asyncio로 동시 실행 구현하기

AGENTIC AI DESIGN PATTERNS · 03독립 작업을 동시에 — 병렬화(Parallelization) 완벽 정리Fan-Out/Fan-In부터 동시성·병렬성, 4개 프레임워크, Agent가 아닌 하이브리드 병렬화, CRM·ERP·Groupware 적용까지🟢 입문~중급⏱️ 약 16분⚡ RunnableParallel·LangGraph·ParallelAgent·asyncio🏢 엔터프라이즈TL;DR — 병렬화는 서로 독립적인 작업을 동시에 실행해 전체 처리 시간을 단축하는 패턴입니다. 4개 작업이 각 2초라면 순차로는 8초, 병렬로는 약 2초(가장 느린 작업 시간)면 끝납니다. 핵심은 독립성·상태 충돌 방지(Reducer/output_key)·동시성 제어(Semaphore)이며, 실무에선 모든 ..

CH02-입력에 따라 길을 나눠라 — 라우팅(Routing) 패턴 완벽 정리

AGENTIC AI DESIGN PATTERNS · 02입력에 따라 길을 나눠라 — 라우팅(Routing) 완벽 정리조건 분기의 정의부터 규칙·임베딩·LLM 구현, 4개 프레임워크, 하이브리드 3계층, CRM·ERP·Groupware 적용까지🟢 입문~중급⏱️ 약 15분🧩 RunnableBranch·LangGraph·ADK·Semantic🏢 엔터프라이즈TL;DR — 라우팅은 입력을 분석해 적절한 처리 경로(에이전트·도구·워크플로우)로 동적 분기시키는 패턴입니다. 모든 입력이 같은 경로를 타는 체이닝과 달리, 하나의 분류 단계가 전문 핸들러로 보냅니다. 실무에선 규칙→임베딩→LLM 하이브리드 3계층이 정석이며, 응답 시간 87%↓·정확도 95%·잘못된 배정 80%↓를 달성합니다.목 차1. 왜 라우팅인가..

CH01-프롬프트 체이닝 입문 | 단일 프롬프트의 한계부터 LangChain·LangGraph·Google ADK 구현까지

AGENTIC AI DESIGN PATTERNS · 01복잡한 LLM 작업은 쪼개라— 프롬프트 체이닝(Prompt Chaining) 완벽 정리단일 프롬프트의 한계부터 4개 프레임워크 구현, 품질 게이트, CRM·ERP·Groupware 적용까지🟢 입문~중급⏱️ 약 15분🧩 LangChain · LangGraph · ADK🏢 엔터프라이즈TL;DR — 프롬프트 체이닝은 하나의 거대한 프롬프트를 검증 가능한 여러 단계로 분해하고, 각 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 연결하는 가장 기초적이고 중요한 에이전트 설계 패턴입니다. 단일 프롬프트 대비 정확도가 최대 15.6% 향상되고, 단계별 검증·재시도가 가능해집니다. 왜 → 언제 → 어떻게(4개 프레임워크) → 실전(품질 게이트·엔터프라이즈) 순서로 정리..

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