그래프 엔지니어링 문서 원본 보기

'''그래프 엔지니어링'''(graph engineering)은 여러 LLM 호출·도구·사람 개입을 노드로, 실행 흐름을 간선으로 표현하여 복잡한 에이전트 워크플로우를 설계·구축하는 공학 분야이다. 단일 루프를 넘어 분기, 병렬, 재시도, 인간 승인을 포함한 흐름을 다룬다.

== 개요 ==
모든 작업이 단일 루프에 맞는 것은 아니다. 검색과 작성을 병렬로 수행하거나, 중간에 사람의 승인이 필요하거나, 입력에 따라 다른 처리 경로를 타야 하는 경우가 있다. 그래프 엔지니어링은 이런 흐름을 상태 그래프(state graph)로 모델링한다.

LangGraph 등 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크는 노드와 간선으로 워크플로우를 표현하고, 노드 간에 공유되는 상태를 관리한다. 결정적인 워크플로우에서부터 입력마다 경로가 달라지는 동적 에이전트까지, 어느 정도의 자유도를 줄지가 설계의 핵심 선택지가 된다.

== 그래프의 구성 요소 ==

=== 노드 ===
* LLM 호출: 프롬프트를 실행하는 노드.
* 도구 실행: 검색, 파일, API 등 외부 작업을 수행하는 노드.
* 조건 분기: 상태를 검사해 다음 경로를 정하는 노드.
* 사람 개입: 승인·수정을 기다리는 노드.
* 서브그래프: 다른 그래프를 노드처럼 호출하는 중첩 구조.

=== 간선 ===
* 순차 흐름: 노드를 순서대로 연결한다.
* 조건부 라우팅: 상태에 따라 다른 노드로 보낸다.
* 병렬 분기: 여러 노드를 동시에 실행하고 결과를 모은다.
* 사이클: 재시도·반복을 위해 이전 노드로 돌아간다.

=== 상태 ===
그래프의 노드들은 공유 상태를 통해 정보를 주고받는다. 실행 중인 작업, 누적된 메시지, 중간 결과 등이 상태로 관리된다.

== 설계 패턴 ==

=== 조건부 라우팅 ===
라우터 노드가 입력을 분류해 서로 다른 처리 경로로 보낸다. 예를 들어 질문 유형에 따라 검색, 계산, 일반 응답 경로로 나눌 수 있다.

=== 병렬 처리 ===
독립적인 작업을 여러 노드로 나누어 동시에 실행하고(팬아웃), 결과를 하나로 모은다(팬인).

=== 인간 개입 지점 ===
중요한 결정이나 위험한 행동 앞에 사람의 승인을 요구하는 노드를 배치한다.

=== 다중 에이전트 조율 ===
전문화된 에이전트들을 그래프로 연결한다. 오케스트레이터-워커 구조처럼 관리 에이전트가 작업을 나누어 워커 에이전트에 맡기고 결과를 취합하는 방식이 대표적이다.

== 루프와의 관계 ==
단일 에이전트 루프는 그래프의 특수한 경우로 볼 수 있다. 그래프 엔지니어링은 루프를 포함해 더 일반적인 흐름을 다루며, [[루프 엔지니어링]]에서 다루는 종료 조건, 실패 처리, 상태 관리의 원칙이 그래프에서도 동일하게 적용된다.

== 한계와 고려사항 ==
* 그래프가 커질수록 상태 설계와 디버깅이 어려워진다.
* 병렬 실행은 비용과 지연 시간을 늘릴 수 있다.
* 과도하게 복잡한 그래프는 유지보수가 어려우므로, 필요한 수준의 자유도만 도입하는 것이 중요하다.

== 함께 보기 ==
* [[루프 엔지니어링]]
* [[하네스 엔지니어링]]
* [[프롬프트 엔지니어링]]

== 출처 ==
* [https://github.com/langchain-ai/langgraph LangGraph 공식 저장소]
* [https://langchain-ai.github.io/langgraph/ LangGraph 공식 문서]
* [https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Anthropic: Building Effective Agents]
* [https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system Anthropic: How we built our multi-agent research system]

[[분류:AI 엔지니어링]]