JS/TS 네이티브 AI 에이전트 프레임워크: LangGraph.js vs LlamaIndex.TS 심층 비교

핵심 기술: 이 글은 최근 빠르게 발전하는 AI 에이전트 구축을 위한 JavaScript/TypeScript 네이티브 프레임워크의 중요성을 강조하며, LangGraph.js와 LlamaIndex.TS라는 두 가지 선도적인 옵션을 심층적으로 비교 분석합니다.

기술적 세부사항:
* AI 에이전트의 진화: 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 추론, 도구 사용, 복잡한 목표 적응이 가능한 AI 에이전트로 발전하고 있습니다.
* JS/TS의 필요성: 풀스택 개발에서 JavaScript/TypeScript의 지배력으로 인해, 개발 스택 전환 없이 네이티브 JS 에이전트 프레임워크에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
* AI 프레임워크 vs AI 라이브러리: 일반적인 AI 라이브러리가 모델 통합 및 메시지 관리에 초점을 맞춘다면, AI 에이전트 프레임워크는 계획, 메모리 관리, 도구 조정, 인간 피드백 등 더 높은 수준의 오케스트레이션을 지원합니다.
* LlamaIndex.TS: 데이터 파이프라인에 LLM을 연결하기 위해 개발되었으며, 워크플로우 시스템을 통해 로직, 메모리, 도구 사용을 이벤트 기반 패턴으로 구조화할 수 있습니다. 각 에이전트 단계는 이벤트로 모델링되며, 핸들러가 특정 동작을 담당합니다.
* 예제 코드: sumNumbers와 같은 도구를 사용하여 OpenAI의 gpt-4.1-mini 모델과 함께 기본적인 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다.
* 주요 기능: LLM, 데이터 로더, 벡터 스토어 지원, Agentic RAG 템플릿, 메모리(챗 스토어 사용), 평가 도구, 멀티 에이전트 지원 등을 포함합니다.
* LangGraph.js: LangChain 팀이 개발했으며, 에이전트 개발에 구조와 제어를 제공합니다. 상태 머신 모델을 기반으로 하며, 각 노드는 특정 로직을 처리하고 상태가 노드 간에 명시적으로 흐릅니다.
* 아키텍처: StateGraph를 사용하여 에이전트를 정의하며, 노드는 함수로, 엣지는 제어 흐름으로 모델링됩니다. 가변적인 상태 객체는 사용자 입력, 도구 응답, 메모리 등을 전달합니다.
* 주요 기능: 지속성(Checkpointers) 및 중단점(Breakpoints), 인간 참여형 워크플로우 지원을 통해 장기 실행 에이전트, 오류 복구, 사용자 승인 기반 작업 처리가 가능합니다.
* 예제 코드: StateGraph를 사용하여 LlamaIndex.TS 예제와 유사한 기능을 수행하는 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다.
* LangGraph Studio: langgraph.json 설정을 통해 에이전트와의 채팅 및 상태 검사를 지원합니다.

개발 임팩트: LangGraph.js와 LlamaIndex.TS는 JavaScript/TypeScript 개발자가 복잡한 AI 에이전트를 보다 체계적이고 효율적으로 구축할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 오케스트레이션 로직, 상태 관리, 도구 통합을 용이하게 처리할 수 있으며, 이는 최신 AI 애플리케이션 개발의 생산성과 확장성을 크게 향상시킬 것입니다.