- LangGraph를 활용한 Agentic AI 시스템 구축 방법 소개 ✨
- 기존 LLM의 한계점(생성 과정의 비유연성, 유지보수 어려움) 지적 ⚠️
- LangGraph의 장점: 유연한 그래프 기반 파이프라인 구축, 사이클 및 브랜칭 지원 🔄
- LangGraph의 모듈 독립성: 도메인 전문가의 효율적인 개발 및 유지보수 가능 🧱
- 다양한 라우팅 방식(에이전트 기반, 함수 호출 기반) 비교 및 장단점 분석 🚦
- 병렬 처리(팬 아웃/팬 인)를 통한 처리 속도 향상 및 효율적인 워크플로우 구성 🚄
- 숏텀/롱텀 메모리 기능을 활용한 멀티턴 대화 및 개인화된 경험 제공 🧠
- 타임 트래블 기능을 통한 디버깅 및 테스트 용이성 증대 ⏱️
- 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 기능을 통한 사용자 개입 및 피드백 반영 🤝