ai-orchestration
CHAPTER 33 / 59
읽기 약 2분
FUNCTION
LangGraph 에러처리
핵심 개념
노드 단위 try/except, max_retries, exponential backoff, dead-letter queue로 견고한 에이전트를 만듭니다. HITL interrupt로 위험 노드 앞에서 사람을 부릅니다.
코드 분석
에러 처리 패턴1. 노드 내부 try/except:def safe_call(s): try: return { 'result': llm.invoke(s['q']) } except RateLimitError: return { 'retry_after': 60 }2. 재시도 with backoff:from tenacity import retry, wait_exponential@retry(wait=wait_exponential(min=1, max=60))def call(): ...3. HITL:graph = g.compile( checkpointer=..., interrupt_before=['critical_action'])4. Dead-letter queue:실패 시 별도 큐에 push→ 운영자가 후 처리AI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'LangGraph 에러처리'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 tenacity 백오프 + HITL 실습을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'LangGraph 에러처리'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Sonnet 4.6 + DLQ production 에이전트을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'LangGraph 에러처리'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Opus 4.7 + 멀티노드 + HITL 승인 production을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'LangGraph 에러처리' 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
LangGraph 에러처리는 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.LLM 호출은 API rate limit·서버 부하·툴 실패 등 다양한 이유로 자주 깨집니다
2.노드 단위 try/except + tenacity backoff + LangGraph HITL interrupt + DLQ 4단을 결합하면 production에서 견딜 수 있는 에이전트가 됩니다
3.다음 챕터에서 에이전트를 클라우드에 배포하는 방법을 다룹니다
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진행도 33 / 59