LangGraph를 활용한 멀티 노드 구현 : 패턴 A, B, C 분석

본 글은 LangChain을 기반으로 LLM 워크플로우를 그래프 형태로 설계하고 시각화할 수 있는 LangGraph 라이브러리를 소개합니다. LangGraph는 노드와 엣지를 사용하여 조건 분기, 병렬 실행, 상태 관리 등 복잡한 LLM 실행 과정을 체계적으로 모델링할 수 있게 해줍니다.

글에서는 LangGraph의 기본 개념인 노드와 엣지를 설명하고, '답변 생성 → 개선', '요약 → 번역', '답변 생성 → 검증'과 같은 세 가지 패턴(A, B, C)을 예시로 들어 LangGraph의 활용 가능성을 보여줍니다. 이를 통해 단순 챗봇을 넘어 다양한 에이전트, 검증 시스템 등 LLM 기반 애플리케이션의 확장성과 유지보수성을 높일 수 있음을 강조합니다.