🧭 LangGraph란?

LangGraph는 한 줄로 말하면 👇

LLM 작업 흐름을 “그래프(분기·반복)”로 만드는 도구

조금 풀면 👇

• LangChain이 직선 도로(순서대로) 라면
• LangGraph는 교차로 있는 지도야 🗺️

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🤔 왜 LangGraph가 나왔을까?

LangChain은 보통 이렇게 돼 👇

A → B → C → 끝

근데 실무 AI는 이런 경우가 많아 👇

• 질문이 애매하면 다시 질문
• 결과가 이상하면 재시도
• 조건에 따라 다른 Agent 호출
• 여러 Agent가 왔다 갔다 협업

👉 이걸 체인으로는 표현이 힘듦
👉 그래서 LangGraph

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🧠 LangGraph의 핵심 개념

1️⃣ Node (노드)

• 하나의 작업
• LLM 호출 / Tool 호출 / 판단 로직

예:

• 질문 분석 노드
• SQL 생성 노드
• 결과 검증 노드

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2️⃣ Edge (엣지)

• 다음으로 어디 갈지 연결선

예:

if 결과 OK → 종료
else → 다시 질문 분석

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3️⃣ State (상태)

• 전체 흐름에서 공유하는 데이터
• 질문, 중간 결과, 로그 등

👉 “지금까지 무슨 일이 있었는지” 기억

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🔁 LangGraph는 이런 게 가능함

✔ 분기

질문 →
  ├─ 간단 → 바로 답변
  └─ 복잡 → 검색 → 요약 → 답변

✔ 반복 (Loop)

답변 생성 →
검증 →
  ├─ OK → 종료
  └─ FAIL → 다시 생성

✔ 멀티 에이전트

Planner Agent
   ↓
SQL Agent ↔ Reviewer Agent

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🧩 LangChain vs LangGraph 한 번에 비교

구분LangChainLangGraph

구조	직선 (Chain)	그래프
분기	❌ 거의 없음	✅ 강력
반복	❌ 어려움	✅ 자연스러움
에이전트	단순	멀티 에이전트 최적
난이도	쉬움	조금 더 어려움
실무용	챗봇/RAG	Agent 시스템

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🔥 언제 LangGraph를 쓰냐?

이 중 하나라도 해당되면 LangGraph 👇

• 에이전트가 판단해야 한다
• 실패하면 다시 시도해야 한다
• 여러 AI가 역할 분담한다
• “AI가 스스로 일한다” 느낌이 필요하다

👉 AI Agent / AutoGPT 스타일

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🎯 한 문장 면접용 정리

LangGraph는 LLM 기반 작업을
노드와 엣지로 구성된 그래프로 모델링해
조건 분기, 반복, 멀티 에이전트 협업을 가능하게 하는 프레임워크입니다.

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🧠 초간단 비유 (이거 기억하면 됨)

• LangChain = 레시피 📄 (순서 고정)
• LangGraph = 요리사 주방 🧑‍🍳
  • 맛보며 다시 만들고
  • 상황 따라 메뉴 바꾸고
  • 여러 사람이 역할 나눔