ai-orchestration
CHAPTER 28 / 59
읽기 약 2분
FUNCTION
LangChain 에이전트
핵심 개념
LangChain 1.0의 create_react_agent로 ReAct 에이전트를 구성하고, 더 복잡한 흐름은 LangGraph로 확장합니다. 2026엔 LangGraph로 시작하는 게 표준입니다.
코드 분석
LangChain 에이전트from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutorfrom langchain_anthropic import ChatAnthropictools = [search_tool, calc_tool]llm = ChatAnthropic(model='claude-opus-4-7')agent = create_react_agent( llm, tools, prompt)executor = AgentExecutor( agent=agent, tools=tools, max_iterations=5, return_intermediate_steps=True)executor.invoke({'input': '...'})LangGraph 사용 (권장):from langgraph.prebuilt import create_react_agentapp = create_react_agent(llm, tools)AI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'LangChain 에이전트'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 create_react_agent 무료 실습을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'LangChain 에이전트'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Sonnet 4.6 + 3 tool로 운영 가능한 에이전트을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'LangChain 에이전트'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Opus 4.7 + LangGraph multi-agent + LangSmith production을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'LangChain 에이전트' 3단계 스택 비교: Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP). 각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
LangChain 에이전트는 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.AgentExecutor 클래식 인터페이스는 직관적이지만 복잡한 분기·재시도·HITL이 어렵습니다
2.2026엔 LangGraph의 create_react_agent로 시작하고, 복잡해지면 같은 그래프에 노드를 추가하는 방식이 표준입니다
3.다음 챕터에서 에이전트에 외부 도구를 더 다양하게 연결합니다
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