LangGraph 배포

핵심 개념

MemorySaver checkpointer로 실행 상태를 영속화하고 장시간 실행되는 에이전트의 재개(resume)를 지원합니다. FastAPI로 LangGraph 에이전트를 HTTP API로 래핑해 배포합니다.

코드 분석

AI-ORCHESTRATION📋 코드 (1줄)

STEP·30 / AI ORCHESTRATION / CHAPTER 30 — LangGraph 배포# Checkpointer + FastAPIfrom langgraph.checkpoint.memory import MemorySaverfrom fastapi import FastAPI&nbsp;checkpointer = MemorySaver()app_graph = graph.compile(checkpointer=checkpointer)&nbsp;api = FastAPI()&nbsp;@api.post('/chat/{thread_id}')async def chat(thread_id: str, message: str):    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}    return app_graph.invoke({"messages": [message]}, config)

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)

'LangGraph 배포'를 무료 도구로 실습하고 싶어.
HuggingFace(무료 모델) + n8n(셀프호스팅) + Dify(오픈소스)로
간단한 AI 파이프라인을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.

소자본 모델

Claude API + Cursor $20/mo + Make.com — 월 10~30만원

'LangGraph 배포'에 월 20만원을 투자할 수 있어.
Claude API(체인) + Pinecone(벡터DB) + Make.com(워크플로우) 조합으로
RAG 기반 서비스를 구축해줘. 예상 월 비용 분배도 함께.

프로덕션 모델

Claude Opus + CrewAI + LangGraph — 월 100만원+

'LangGraph 배포'를 엔터프라이즈로 스케일업해줘.
CrewAI(멀티에이전트) + LangGraph(상태관리) + Claude Opus(추론) + LangSmith(모니터링)
자율 협업 AI 팀 아키텍처를 월 100만원 예산 기준으로 설계해줘.

스택 프롬프트

0원→$20/mo→$100/mo 단계별 스택 비교

'LangGraph 배포'를 1인 AI 창업가가 구현할 때
3단계 오케스트레이션 스택을 비교해줘.
Level 1(0원, Dify+n8n+HF) → Level 2(20만원, LangChain+OpenAI+Pinecone) → Level 3(100만원, CrewAI+LangGraph+GPU)
각 레벨의 만들 수 있는 서비스와 한계 포함.

⭐ 이것만 기억하세요

LangGraph 배포는 이 3가지만 확실히 잡으세요

1.로컬에서만 실행 가능한 워크플로우는 다른 서비스와 연동하거나 자동 트리거할 수 없습니다

2.API 엔드포인트로 래핑하고, Docker로 패키징해서 클라우드에 배포하면 어디서든 호출 가능합니다

3.다음 챕터에서 멀티에이전트 프레임워크 CrewAI의 역할 정의를 배웁니다

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진행도 34 / 49

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