
LangChain AgentLLM을 포함한 자동 제어 요소와 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크.
개요
주요 기능
- LLM을 사용하는 요소 및 애플리케이션 구축
- .prompt 구성 및 연쇄 관리
- 메모리 및 상태 관리
- .vector stores 및 API와의 통합
- 다중 LLM 제공업체를 지원
- 스트리밍 및 비동기 실행
가격
- 모델
- Freemium
- 카테고리
- 에이전트 개발
- 평점
- 4.6 / 5 (5)
사용 사례
도구를 사용하는 자기조절 요소 구축
LLM 추론 기반으로 작업, 도구, 및 복잡한 동작을 하는 요소를 생성.
상황에 맞춰지는 챗봇 개발
'기록된 메모리와 상태 관리를 통해 영구적인 메모리를 유지하며 벡터 스토어 또는 외부 데이터 소스와 통합하는 대화 보조 프로그램을 구축.
연구 보조원 구축
'prompt chain'를 구성하여 요소가 필요한 정보를 다중 출처를 통해 모으고, 결과를 이유하고, 사용자에게 결과를 구조화된 형태로 제시하여 요소를 구축.
복잡한 워크플로 자동화
'여러 API 및 데이터 시스템을 대상으로 여러 단계별 LLM 관리 워크플로의 동작을 구성할 수 있습니다.
장단점
장점
- 강력한 생태계 및 활동 공동체
- 가독성 있는 다수 모듈식 요소
- 많은 LLM 제공업체 및 도구를 지원
- 복잡한 multi-step 워크플로를 처리하기에 적합
- Python 및 JS/TS로 지원
단점
- 신규 입문자에 대한陡峭학습곡선
- API 변경이 코드를 깨뜨릴 수 있음
- 추상화가 부하를 가중
- 요소 동작 디버깅이 까다로운 경우
대결 기록
Pantheon에서 2회 대결.
Last 2 battles
리뷰
5개 평가의 평균.
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Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Streaming and async execution is exactly what I needed, and modular, composable components. but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is streaming and async execution — handled better than most — and good for complex multi-step workflows. Frequent API changes can break code is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and strong ecosystem and active community. Tool-using LLM agents fits neatly into how we already work, and integrations with vector stores and APIs removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.
Does the job
Pretty happy overall. Support for multiple LLM providers just works and modular, composable components. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and available in Python and JS/TS. Support for multiple LLM providers fits neatly into how we already work, and tool-using LLM agents removed a step we used to do by hand. Frequent API changes can break code, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Q&A
LangSmith Deployment의 uptime은 어떻게 측정되나요?
Uptime은 Deployment의 Database가 live 상태로 유지되고, 상태가.persist하는 기간을 의미합니다.Deployment이 Live 상태일 때부터 uptime이 집계되며, Shutdown을 통해 끝납니다. Dev agent의 Deployment은 짧은 기간만 유지한 후 삭제됩니다. 반면 Production agent의 Deployment은 Live 상태로 유지되며 Revision을 통해 업데이트 됩니다.
Asked by Nadia Benali · May 31, 2026
LangSmith Deployment에서 무료의 서비스는 어디에 적용되나요?
Plus plans에는 1개의 무료 작은 서버리스 배포 서비스가 포함되어 있습니다. 추가적인 서버리스 또는 Dedicate 배포를 생성하면, 실제로 사용한 Resource Time에 따라 요금이 지불됩니다.
Asked by Hannah Goldberg · May 31, 2026
LangChain Agent의 Extended trace를 Base trace에서 Upgrade하는 이유를 알려주세요.
Base traces는 14일 간 보존되며, 빠른 디버깅이나 임시 분석을 위한 것입니다. 가격은 Bulk 처리와 짧은 이용에 맞추어져 있습니다. Extended traces는 400일 동안 보존되며, Trace에 저장된 사용자 피드백 등 귀중한 정보가 첨부되어 있는 경우 사용되도록 합니다. 그러면 Trace는 모델 업데이트 및 향상에 더욱 값어치가 있습니다. LangSmith는 각각의 Trace에 적합한 Retention 시간을 선택하도록 도와줍니다.
Asked by Paloma Ruiz · May 29, 2026
LangChain Agent의 기본 트레이스와 확장 트레이스의 차이를 알려주세요
기본 트레이스는 14일 Retention period이 있고, 확장 트레이스는 400일 Retention period이 있습니다. 기본 트레이스를 확장 트레이스로 업그레이드하려면 추가 비용을 지불해야 합니다.
Asked by Noor Siddiqui · May 23, 2026
LANGCHAIN AGENT는 traces 가 뭔지 알 수 있나요? 여러 이벤트가 포함될 수 있나요?
LANGCHAIN AGENT의 trace는 단일 애플리케이션의 실행을 나타냅니다 – 에이전트, 평가자, 또는 플레이그라운드 세션에 관계없이. 여러 개의 단일 단계를 포함할 수 있으며 LLM 호출 및 다른 추적된 이벤트가 있을 수 있습니다. 여기에는 단일 Trace의 예가 있습니다.
Asked by Lena Fischer · May 8, 2026
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