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- AI 에이전트는 복잡한 금융 워크플로우를 더 직관적으로 만드는데 핵심 역할 수행 🤖.
- 금융 워크플로우는 감사 가능성, 승인, 정확성 같은 엄격한 요구 사항을 가짐 🔒.
- LangGraph는 명확하고 제어 가능한 에이전트 설계를 가능하게 함 ✅.
- LangGraph의 모듈성은 기존 스택에 맞게 에이전트 아키텍처 수정 가능하게 함 ⚙️.
- 에이전트 출시 후 엔지니어링 팀은 더 중요한 문제에 집중 가능해짐 🎯.
- 에이전트 접근 방식은 고객 맞춤화를 통해 기능 출시 속도를 높임 🚀.