LangChain
자동화 워크플로용 LLM 앱·에이전트 오케스트레이션 프레임워크
RAG 오케스트레이션툴 콜링 파이프라인LLM 관측(트레이싱)에이전트 워크플로 설계모델 프로바이더 스위칭
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LinkStart 총평
LangChain은 LLM 앱과 에이전트를 엔드투엔드로 오케스트레이션해야 하는 AI 엔지니어에게 현실적인 선택입니다. LinkStart Lab 기준으로는 ‘프롬프트 라이브러리’보다 워크플로 레이어 + 관측(LangSmith) 조합이 가장 강력했어요. 툴 호출·RAG·모델/벤더 변경이 잦은 팀일수록 재작업을 줄이고 반복 속도를 올립니다.
우리가 좋아하는 점
- 워크플로를 구성요소로 쪼개 재사용·교체가 쉬워 장기 운영에 유리
- LangSmith 트레이싱/평가와 결합해 디버깅·회귀 테스트 루프를 만들기 좋음
- 프로토타입에서 프로덕션까지 단계적으로 성숙시키는 경로가 명확
알아두면 좋은 점
- 생태계 구성요소가 많아 초기에 구조 파악이 필요
- API 변화가 빨라 버전 고정과 팀 내 패턴 표준화가 중요
- 검색/데이터 품질, 프롬프트 설계는 별도 역량이 필요(자동 해결 X)
소개
LangChain은 프롬프트·모델 SDK·검색(RAG)·툴 호출을 한데 묶어, 운영 가능한 LLM 앱을 워크플로 형태로 빠르게 설계하게 해주는 프레임워크입니다. 특히 AI 에이전트나 사내 문서 RAG, 그리고 반복 업무를 줄이는 자동화 도구를 만들 때 ‘교체 가능한 구성요소’ 접근이 강점이에요. LangChain은 프리미엄(무료+유료) 모델을 제공하며, 유료는 $39/좌석/월부터 시작합니다. 이 카테고리 평균 대비 더 저렴한 편입니다. 프로덕션으로 가면 LangSmith로 트레이싱·평가·배포까지 이어지고, Developer 무료 티어는 1석과 월 5,000 base traces가 포함돼 관측 가능하게 실험하기 좋습니다.