LangChain vs LangGraph: LLM 개발 워크플로우 구축을 위한 최적의 프레임워크 선택 가이드
🤖 AI 추천
LLM 애플리케이션 개발자, AI 엔지니어, 백엔드 개발자, 솔루션 아키텍트 및 LLM 기반 솔루션 도입을 고려하는 비즈니스 기획자에게 유용합니다.
🔖 주요 키워드

핵심 트렌드
LLM(거대 언어 모델) 기반 애플리케이션 개발이 심화되면서, 복잡한 워크플로우와 상태 관리를 효율적으로 지원하는 프레임워크의 중요성이 부각되고 있습니다. LangChain과 LangGraph는 이러한 니즈를 충족시키는 대표적인 도구로, 각각의 철학과 기능을 통해 LLM 개발 생태계를 확장하고 있습니다.
주요 변화 및 영향
- LangChain: LLM 애플리케이션 개발을 위한 포괄적인 도구 모음(Swiss Army knife)으로, 프롬프트 체인, 메모리 관리, 에이전트, 벡터 스토어 통합 등을 지원하여 LLM 앱 프로토타이핑 및 개발을 가속화합니다.
- LangGraph: 상태(stateful)를 가진 다중 에이전트(multi-agent) 시스템 구축을 위한 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크입니다. 이벤트 기반 계산을 통해 복잡하고 순환적인 워크플로우를 지원하며, Airflow/Prefect와 유사하게 LLM 네이티브 워크플로우에 특화되었습니다.
- 기능적 차이: LangChain은 순차적/에이전트 루프 모델을 사용하는 반면, LangGraph는 DAG(Directed Acyclic Graph) 또는 순환 그래프 모델을 사용합니다. LangGraph는 내장된 상태 전환 및 버전 관리 메모리를 제공하며, 비동기 및 병렬 실행을 지원하여 복잡한 상태 관리와 동시성 요구사항을 만족시킵니다.
- 디버깅 및 운영: LangGraph는 이벤트 기반의 상세한 추적(tracing)과 노드별 단계 실행을 지원하여 복잡한 워크플로우의 디버깅 및 관리가 용이합니다.
- 상호 운용성: LangGraph는 LangChain 위에 구축되어, LangChain의 모든 도구와 컴포넌트를 LangGraph 노드 내에서 활용할 수 있습니다. LangChain을 '툴박스', LangGraph를 '조립 라인'으로 비유할 수 있습니다.
트렌드 임팩트
이러한 프레임워크의 발전은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발의 복잡성을 관리하고, 더욱 정교하고 동적인 AI 시스템 구축을 가능하게 합니다. 특히 멀티 에이전트, 복잡한 상태 관리, 강화된 관찰 가능성(observability)이 요구되는 프로덕션 환경에서의 LLM 솔루션 구현을 가속화할 것으로 기대됩니다.
업계 반응 및 전망
LangChain은 이미 LLM 개발자들 사이에서 표준적인 툴체인으로 자리 잡고 있으며, LangGraph는 더 복잡하고 확장 가능한 AI 시스템 구축을 위한 차세대 솔루션으로 주목받고 있습니다. 두 프레임워크의 시너지는 LLM 기반 서비스의 품질과 성능 향상에 크게 기여할 것입니다.
📚 실행 계획
프로젝트의 복잡성, 상태 관리 요구사항, 멀티 에이전트 필요성 등을 고려하여 LangChain과 LangGraph 중 적합한 프레임워크 또는 조합을 선택합니다.
개발 전략
우선순위: 높음
LLM 애플리케이션 프로토타이핑 단계에서는 LangChain을 우선 활용하고, 복잡한 상태 관리 및 에이전트 간 상호작용이 필요한 경우 LangGraph로 전환하거나 통합 적용하는 방안을 검토합니다.
기술 스택
우선순위: 중간
복잡한 LLM 워크플로우 설계를 위해 LangGraph의 그래프 기반 모델링 및 상태 관리 기능을 적극적으로 활용하여 시스템의 유연성과 확장성을 확보합니다.
아키텍처 설계
우선순위: 높음