Langchain과 Langgraph의 Agent 구현 차이점

이 게시물은 Langchain과 Langgraph의 create_react_agent 함수 차이점과 장단점을 비교합니다.

Langchain의 특징

• 클라이언트 측에서 Prompt를 작성하고 처리
• Prompt를 통해 LLM이 Tool을 호출하도록 유도
• 모든 모델에서 사용 가능하지만 프로덕션 환경에는 부적합

Langgraph의 특징

• LLM 서비스 측에서 Prompt를 처리
• Tool Call API를 활용하여 최신 MCP 기술 대응 가능
• Tool Call이 가능한 모델에 한정되며 Private LLM 환경에서는 제약 가능성 존재

핵심 차이점

• Langchain은 Prompt를 포맷팅하여 Tool 사용을 유도하는 반면, Langgraph는 Tool 정보를 API 파라미터로 전달
• Langchain은 클라이언트 사이드에서 처리, Langgraph는 서버 사이드에서 Prompt 처리
• Langgraph는 최신 상용 LLM 서비스와 MCP 환경에 적합

결론

Langchain은 Private LLM 환경이나 Tool Call이 제한적인 경우 적합하며, Langgraph는 상용 LLM과 MCP 환경에서 더욱 효율적인 Agent 구현에 적합합니다.