비즈니스 자동화를 위한 혁신적인 AI 에이전트

LangGraph의 막강한 위력

황삼청 지음 | 황준식 그림

넷스쿨 2025년 03월 19일 출간

작품소개

책소개

LangGraph는 에이전트의 동작 흐름을 그래프(노드와 엣지) 형태로 표현하여 세밀한 제어가 가능한 플랫폼입니다. 글로벌 기업에서 이미 활용되고 있으며, 기존 LangChain 대비 저수준 제어의 강점을 갖추고 있습니다. 또한 LangGraph의 실제 활용 예시와 플랫폼 활용법도 상세히 다루어 독자가 에이전트를 개발 및 배포할 수 있도록 안내합니다. 이 책은 기본 개념부터 응용까지 단계별로 구성되어 있습니다. 먼저 AI 에이전트의 정의와 비즈니스 활용 사례를 살펴보고, 이어서 LLM 기반의 고급 에이전트 설계 기법과 LangGraph 아키텍처의 핵심 원리(메모리 관리, 흐름 제어 등)를 학습하여 에이전트의 내부 작동을 이해합니다. 또한 멀티에이전트 아키텍처, Streamlit 기반 배포, Langsmith를 통한 모니터링 등 실무 응용까지 폭넓게 소개하며, 각 장의 예제 코드를 직접 실행해 보면서 이론과 실전 역량도 함께 키울 수 있도록 구성했습니다. 이 책은 AI 및 자동화 기술에 관심이 있는 개발자, 기업의 디지털 혁신 담당자 등을 염두에 두고 집필되었습니다. 이론과 실무를 아우르는 설명을 통해 독자들은 최신 에이전트 기술을 이해하고, 이를 자신들의 프로젝트나 비즈니스 현장에 적용할 노하우를 얻을 수 있습니다. 궁극적으로 본서를 통해 독자들은 AI 에이전트를 직접 구현하여 비즈니스 자동화에 혁신을 가져오는 데 필요한 지침을 얻게 될 것입니다.

목차

서문
1.. LangGraph 및 AI 에이전트 소개
1.1 AI 에이전트의 개념과 발전
1.2 LangGraph: 프레임워크와 플랫폼
LangGraph 프레임워크 소개
LangGraph Platform 소개
1.3 이 책의 구성 및 학습 방법 안내

2. LangGraph 개발 환경 설정과 첫 실습
2.1 개발 환경 및 필수 도구 설치
LangGraph 프레임워크 설정
선택 사항: LangGraph Platform 도구 설치 (예: LangGraph 스튜디오)
2.2 GitHub 코드 저장소 연동 및 구조 이해
2.3 첫 번째 LangGraph 에이전트 실행해보기
2.4 예제 코드 상세 해설 및 개념 복습

3. LangGraph 아키텍처와 핵심 개념
3.1 LangGraph의 그래프 기반 구조 개요
3.2 노드, 엣지와 상태 관리의 개념
3.3 LangChain 등 기존 프레임워크와의 비교
3.4 멀티 액터/에이전트 워크플로 구조 이해
3.5 중앙 Persistence 계층의 역할과 중요성

4. 주요 기능 I: 상태 관리와 메모리
4.1 LangGraph Persistence Layer의 동작 원리
4.2 대화 메모리와 상태 저장 구현 방법
4.3 지속적 메모리 활용 사례 분석
4.4 실습: 메모리를 갖춘 에이전트 만들어 보기

5. 주요 기능 II: Human-in-the-loop과 체크포인트
5.1 Human-in-the-loop 개념과 필요성
5.2 LangGraph의 체크포인트 메커니즘
5.3 실행 중단 및 재개 시나리오 사례
5.4 실습: 사용자 검증 단계를 포함한 에이전트 구축

6. 주요 기능 III: 멀티 에이전트 협업과 워크플로 제어
6.1 멀티 에이전트 시스템 구성 요소
6.2 LangGraph로 협업 에이전트 구현하기
6.3 병렬 처리와 비동기 작업 관리
6.4 오류 처리 및 복구 전략
6.5 실습: 복수 에이전트가 상호작용하는 시나리오 구현

7. LangGraph 활용 사례 및 부동산 분야 적용 분석
7.1 LangGraph 개요: 복잡한 에이전트 워크플로우를 위한 제어 프레임워크
7.2. LangGraph 도입: 결정 트리를 통한 정확성 및 일관성 강화
7.3 AppFolio 사례: 부동산 임대 관리 Copilot의 생산성 향상
7.4 부동산 분야에서의 LangGraph 추가 활용 가능성


8. 프로젝트 실습 ①: LangGraph 기반 멀티 에이전트 시스템 구현
8.1 1. 개발 환경 설정 및 패키지 설치
8.2 상태 및 데이터 구조 정의
8.3 LangGraph 기반 멀티 에이전트 시스템 구현
8.4 LangGraph 그래프 설정 및 실행
8.5 테스트 및 성능 최적화

9. 프로젝트 실습 ②: 멀티에이전트 정보 검색 및 요약 시스템
9.1 프로젝트 개요
9.2 시스템 아키텍처 및 구성
9.3 그래프 구성 및 실행 흐름
9.4 실행 예시 및 결과

10. LangGraph 에이전트 최적화와 성능 향상
10.1 에이전트 성능 지표와 프로파일링 기법
10.2 응답 속도 향상을 위한 최적화 전략
10.3 메모리 효율성 및 자원 관리 방안
10.4 LangGraph 활용 최적화 모범 사례
10.5 대규모 시스템 운영 시 고려사항

11. 고급 주제: LangGraph Platform을 사용한 에이전트 배포 및 관리
11.1 LangGraph Platform 소개
11.2 LangGraph Platform 설정
11.3 LangGraph 애플리케이션 배포
11.4 LangGraph 스튜디오를 사용한 모니터링 및 디버깅
11.5 버전 관리와 지속적인 모델 개선
11.6 운영 및 유지보수 전략

12. 결론 및 향후 전망
12.1 LangGraph 기반 에이전트 개발 핵심 정리
12.2 향후 AI 에이전트 기술 동향과 LangGraph의 발전
12.3 다음 단계: 추가 학습 자료 및 프로젝트 제안
판권

출판사 서평

'비즈니스 자동화를 위한 혁신적인 AI 에이전트'는 기존 AI·자동화 서적에서는 드문 LangGraph 기반 멀티 에이전트 접근을 제시합니다. 일반적인 단일 에이전트나 순차 처리 위주의 책들과 달리, 여러 AI 에이전트가 그래프 구조에서 협업하여 복잡한 과업도 개별 능력 이상의 시너지로 해결할 수 있음을 보여줍니다.

이 책을 통해 독자들은 LangGraph와 AI 에이전트를 활용한 비즈니스 자동화 기법을 실무 위주로 배울 수 있습니다. 이론에 그치지 않고 실제 코드 예제와 단계별 실습을 제공하여, 직접 따라 하면서 자신만의 자동화 솔루션을 만들어볼 수 있도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 얻은 지식을 곧바로 현업에 적용할 수 있는 실질적 기술과 통찰을 습득할 수 있습니다.

주요 대상 독자는 Python과 AI 기본 지식이 있는 개발자이지만, AI 기반 업무 혁신을 고민하는 IT 관리자나 디지털 전환 실무자에게도 유용합니다. 기본적인 머신러닝 모델이나 챗봇을 구현해본 개발자는 이 책을 통해 더욱 발전된 멀티 에이전트 시스템 구축 방법을 습득할 수 있습니다.

AI 에이전트와 초거대 언어 모델(LLM) 분야의 최신 동향이 책 전반에 반영되어 있습니다. ChatGPT/GPT-4부터 AutoGPT 등 자율 에이전트, 기존 도구와 신규 프레임워크까지 폭넓게 다루어 최신 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 독자는 최신 AI 자동화 사례를 이해하고 자신의 프로젝트에 응용할 수 있습니다.
이 책은 AI 기반 자동화를 모색하는 개인과 기업 모두에게 실질적인 도움을 줄 지침서입니다. AI 에이전트로 혁신을 꿈꾸는 분들께 이 책을 자신 있게 추천드립니다.

작가정보

저자(글) 황삼청

저자는 서울대학교 컴퓨터공학과(1988.2)를 졸업한 뒤, 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 인공지능 박사(1994.8) 학위를 취득하였다. 1994년 핸디소프트에서 인트라넷 그룹웨어(결재/핵심 엔진) 개발을 시작으로 소프트웨어 엔지니어 커리어를 시작했다. 이후 싸이버뱅크, 씬멀티미디어등 에서는 단말 소프트웨어(SW VOD/SMIL 등) 개발팀장 및 연구소장으로 재직하며 기술 리더십을 쌓았다.
삼성전자(무선사업부)에서는 스마트폰 SW 개발을 담당하며 개발팀장·수석연구원으로 활동했으며, 네이버에서는 서비스관리시스템 및 지도서비스 개발을 총괄하는 개발랩장을 맡았다.
현재는 Netschool 대표로서 주식·부동산 투자 및 인공지능 투자 모델 연구·개발에 주력하며, 투자 강의와 컨설팅을 병행하고 있다. 다년간의 소프트웨어 개발 경험과 인공지능 기술, 그리고 투자 노하우를 결합해 다양한 분야에서 혁신적인 사업 모델을 모색하고 있으며, AI 에이전트 개발 및 활용 방안에 대한 연구와 강의 활동을 이어가고 있다.

그림/만화 황준식