Langgraph

AI Agent Engineer는 2025년 가장 빠르게 성장하는 AI 직군입니다(시장 $47B 전망). LangGraph, CrewAI, AutoGen, Swarm, Claude Agent SDK — 에이전트 프레임워크 비교, 설계 패턴, 평가 방법, 면접 준비, 학습 로드맵 총정리.

AutoGen, CrewAI, LangGraph — 세 Multi-Agent 프레임워크를 실제 코드와 함께 비교합니다. 각각의 철학, 장단점, 그리고 어떤 상황에 무엇을 선택해야 하는지 현업 엔지니어 관점에서 정리했습니다.

AI 에이전트 시스템을 완전히 마스터하는 가이드. ReAct, Tool Use, Function Calling부터 LangChain 에이전트, LangGraph 워크플로, CrewAI 멀티 에이전트까지 실전 예제로 자율 AI 시스템을 구축합니다.

ReAct 프레임워크, Tool Use, 멀티에이전트 오케스트레이션, MCP(Model Context Protocol)부터 Computer-use 에이전트까지 2026년 Agentic AI 완전 가이드입니다.

챗봇의 멀티턴 대화에서 컨텍스트를 효과적으로 유지하는 메모리 관리 전략을 다룹니다. LangChain의 다양한 메모리 타입(Buffer, Summary, Window, Entity)과 LangGraph의 상태 기반 에이전트 아키텍처, 영속 메모리 구현, RAG 연동까지 프로덕션 환경에서의 실전 패턴을 설명합니다.

LLM 에이전트 프레임워크 3종(AutoGen, CrewAI, LangGraph) 종합 비교 가이드. 아키텍처 설계 철학, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 도구 통합, 메모리 관리, 프로덕션 배포 전략, 그리고 실전 선택 기준까지 코드 예제와 함께 다룹니다.

LangGraph 기반 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴과 NeMo Guardrails를 활용한 안전장치 구현부터 프로덕션 배포, 운영 노하우까지 다루는 종합 가이드.

LangGraph 기반 멀티에이전트 챗봇의 그래프 설계부터 상태 관리, 도구 통합, 가드레일, 평가 체계, 프로덕션 배포까지 실전 가이드.

LangGraph로 상태 기반 AI 에이전트 워크플로우를 구축한다. StateGraph, 조건부 라우팅, 멀티에이전트 오케스트레이션, Human-in-the-Loop, 그리고 LangGraph Platform 배포까지 실전 코드 포함.

LangChain 공식 문서를 기반으로 LCEL(LangChain Expression Language)의 Runnable 인터페이스와 LangGraph의 StateGraph를 체계적으로 분석한다.

LangGraph와 Anthropic 공식 문서를 기반으로 LLM Agent의 핵심 개념인 Tool Use, Planning, Memory를 분석하고 실전 Agent를 구축한다.