LangGraph상태 기반의 다중 액터 LLM 애플리케이션과 그래프 기반 워크플로를 빌드하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다.

4.8 (5)

리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 5월

Open Source Developer Tools Agent Framework LLM Orchestration Multi-Agent Stateful Workflows Python

개요

LngGraph는 언어 모델 기반의 복잡하고 상태 관리형의 애팜케이션을 오케스트레이션하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain팀에서 개발하였으며, 개발자는 언어 모델, 도구 및 인간 입력이 복수 단계를 거칠 때 상호 작용하는 방식을 조정하기 위해 노드와 엣지의 그래프 모델을 사용하여 에이전트 워크플로드를 모델링할 수 있습니다. 직선 chain과 달리 LangGraph 는 cycle, 분기 논리, persistence 상태를 지원하여, 긴 실행 시간의 에이전트, 다중 에이전트 협력, 메모리 또는 사람의 확인 점검을 필요로 하는 애플리케이션에 적합합니다. LangGraph 는 broader LangChain 생태계와 통합되며 주요 LLM 제공업체의 대부분과 호환됩니다. 개발자们 일반적으로 LangGraph를 사용하여 신뢰성, 관측可能性 및 통제 가능성이 중요한 생산 단계 에이전트를 개발하기 위해 한다. 예를 들어, LangGraph를 사용하여 연구 보조원, 고객 지원 시스템 및 자율 워크플로 도구를 구축할 수 있다.

주요 기능

에지 기반 에이전트 조율
내장된 상태 관리 및 메모리
멀티액터 및 멀티 에이전트 지원
스트리밍 및 비동기 실행
체크 포인팅을 통한 중단 및 재개
주요 LLM 제공자의 호환성

가격

모델: Freemium
카테고리: 대규모 언어 모델 (LLM)
평점: 4.8 / 5 (5)

사용 사례

멀티 액터 협업 시스템 빌드

그래프로 정의된 워크플로를 통해 여러 전문가 에이전트를 구성하고 task를 전달 및 전달하기 위한 에지 기반 에이전트 조율, 복잡한 문제 해결을 활성화하는 역할, 계획, 이체자 등

장기 작동하는 상태 기반 에이전트

세션이 끝난 후 memory 및 지속적인 상태를 유지 할 수있는 에이전트 개발, 체크 포인팅을 통해 중단 및 재개 및 복구 워크 플로우 가운데 컨텍스트를 잃지 않음

인간 인지 체크 포인팅

감중한 결정에 대한 감사의 체크 포인팅을 LLM 워크 플로우에 삽입하기 위해, 리뷰어는 에이전트 행동을 승인, 편집 및 기각하는 기능 사용

복잡한 분기 LLM 파이프 라인

일직선이 아닌, 순환, 조건부 분기 및 재시도 등이 있는 워크 플로우를 구현, 개발자들은 도구 사용 및 모델 경로를 제어하기 위한 미세한 통제 권한

장단점

장점

에이전트 흐름에 대한 미세한 통제 권한
사이클 및 복잡한 분기 지원
지속성 있는 상태 기반 실행
인간-InThe-Loop 체크 포인팅
LangChain_ecosystem과 통합

단점

기본적인 체인은 아닌 것보다 가파른 학습 곡선
그래프 개념에 대한 이해가 필요함
문서화는 빠른 릴리스와 동기화되지 않다
코드-첫 번째, 시각적 빌더가 없음

리뷰

4.8

5개 평가의 평균.

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Ingrid Bauer

Dec 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multi-actor and multi-agent support, and fine-grained control over agent flow caught me off guard. Documentation can lag rapid releases is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Ethan Brooks

Dec 13, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is graph-based agent orchestration — handled better than most — and integrates with LangChain ecosystem. Worth the time if this is your use case.

Wei Chen

Nov 4, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-actor and multi-agent support — handled better than most — and fine-grained control over agent flow. Documentation can lag rapid releases is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kwame Mensah

Sep 26, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with LangChain ecosystem. Built-in state management and memory fits neatly into how we already work, and multi-actor and multi-agent support removed a step we used to do by hand. Steeper learning curve than simple chains, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Fatima Zahra

Jun 19, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on streaming and async execution, and stateful execution with persistence caught me off guard. Steeper learning curve than simple chains is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Q&A

Is LangGraph open source? Is it free?

Yes. LangGraph is an MIT-licensed open-source library and is free to use.

Asked by Timur Nazarov · May 1, 2026

Does LangGraph impact the performance of my app?

LangGraph will not add any overhead to your code and is specifically designed with streaming workflows in mind.

Asked by Aisha Khan · Apr 7, 2026

How is LangGraph different from other agent frameworks?

Other agentic frameworks can work for simple, generic tasks but fall short for complex tasks bespoke to a company’s needs. LangGraph provides a more expressive framework to handle companies’ unique tasks without restricting users to a single black-box cognitive architecture.

Asked by Tunde Balogun · Apr 3, 2026