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[영상] LangGraph 개념 완전 정복
Day 2: A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜
[영상] LangGraph 개념 완전 정복
AI Agent 심화 > Day 2: A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜
학습 목표
LangGraph의 노드(Node)·엣지(Edge)·상태(State) 3요소를 정의하고 상호 관계를 설명할 수 있다 LangGraph가 단순 체인(LangChain)과 달리 순환(Cycle) 그래프를 지원해 에이전트 루프를 구현하는 원리를 설명할 수 있다 공유 상태(Shared State)를 활용해 멀티에이전트 간 정보를 전달하는 패턴을 설계할 수 있다 제조 트러블슈팅 시나리오에서 LangGraph 노드를 어떻게 분할할지 아이디어를 제시할 수 있다
플레이어 로딩 중...
핵심 포인트
- • LangGraph는 '에이전트 = 그래프의 노드'로 모델링한다 — 각 노드가 LLM 호출·도구 실행·조건 분기를 담당한다
- • 공유 State 객체가 모든 노드에서 읽고 쓸 수 있는 영속 컨텍스트 역할을 한다 — 단순 체인의 선형 전달과 근본적으로 다르다
- • 조건부 엣지(Conditional Edge)로 LLM의 판단 결과에 따라 다음 노드를 동적으로 선택하며, 이것이 '에이전트다운' 동작을 만든다
- • LangGraph는 블랙박스 결정이 아닌 명시적 그래프 제어이므로 에러 처리·롤백·감사 로그를 확정적으로 구현할 수 있다