LangGraph Pipeline Guide (v1.0+)
Eco² 파이프라인 아키텍처
code
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Intent-Routed Workflow with Subagent │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ START → intent → [vision?] → router ──┬─→ waste ────────┐ │ │ │ ├─→ character ────┤ │ │ │ ├─→ location ─────┤──→ answer → END │ │ ├─→ web_search ───┤ │ │ │ └─→ general ──────┘ │ │ │ │ │ └─→ [feedback_loop] ─→ answer │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
StateGraph 기본 패턴
Graph 생성 및 컴파일
python
from langgraph.graph import END, StateGraph
# State는 TypedDict 또는 dict 사용
graph = StateGraph(dict)
# 노드 추가
graph.add_node("intent", intent_node)
graph.add_node("router", router_node)
graph.add_node("answer", answer_node)
# 엣지 추가
graph.add_edge("intent", "router")
graph.add_edge("answer", END)
# 조건부 라우팅
graph.add_conditional_edges(
"router",
route_by_intent, # 라우팅 함수
{
"waste": "waste_node",
"character": "character_node",
"general": "answer",
}
)
# 시작점 설정 및 컴파일
graph.set_entry_point("intent")
compiled = graph.compile(checkpointer=checkpointer)
Node 정의 패턴
python
async def intent_node(state: dict) -> dict:
"""노드는 state를 받아 업데이트할 필드만 반환"""
intent = await classifier.classify(state["query"])
return {
"intent": intent.value,
"confidence": intent.confidence,
}
Checkpointing (Cache-Aside 패턴)
L1: Redis + L2: PostgreSQL
python
from langgraph.checkpoint.postgres.aio import AsyncPostgresSaver
class CachedPostgresSaver(BaseCheckpointSaver):
"""Redis L1 캐시 + PostgreSQL L2 영속 저장소"""
def __init__(
self,
redis: Redis,
pg_saver: AsyncPostgresSaver,
ttl: int = 3600,
):
self._redis = redis
self._pg = pg_saver
self._ttl = ttl
async def aget(
self,
config: RunnableConfig,
) -> Checkpoint | None:
thread_id = config["configurable"]["thread_id"]
key = f"checkpoint:{thread_id}"
# L1 캐시 조회
cached = await self._redis.get(key)
if cached:
return self._deserialize(cached)
# L2 조회 후 L1 캐시
checkpoint = await self._pg.aget(config)
if checkpoint:
await self._redis.setex(
key,
self._ttl,
self._serialize(checkpoint)
)
return checkpoint
Conditional Routing
의도 기반 라우팅
python
def route_by_intent(state: dict) -> str:
"""의도에 따라 다음 노드 결정"""
intent = state.get("intent", "general")
routing_map = {
"waste_query": "waste_node",
"character_query": "character_node",
"location_query": "location_node",
"web_search": "web_search_node",
}
return routing_map.get(intent, "answer")
조건부 진입/스킵
python
def should_use_vision(state: dict) -> str:
"""이미지 존재 여부로 vision 노드 사용 결정"""
if state.get("image_url"):
return "vision"
return "router"
graph.add_conditional_edges(
"intent",
should_use_vision,
{
"vision": "vision_node",
"router": "router_node",
}
)
Subagent 통합 패턴
gRPC Client 주입
python
def create_chat_graph(
llm: LLMClientPort,
retriever: RetrieverPort,
character_client: CharacterClientPort | None = None,
location_client: LocationClientPort | None = None,
checkpointer: BaseCheckpointSaver | None = None,
) -> StateGraph:
"""Port 기반 의존성 주입으로 Subagent 통합"""
graph = StateGraph(dict)
# Subagent 노드는 클라이언트가 주입된 경우에만 추가
if character_client:
graph.add_node(
"character",
create_character_node(character_client)
)
if location_client:
graph.add_node(
"location",
create_location_node(location_client)
)
return graph.compile(checkpointer=checkpointer)
Reference Files
- •Graph 패턴: See graph-patterns.md
- •Checkpointing: See checkpointing.md
- •State 관리: See state-management.md
- •테스트 패턴: See testing-patterns.md
LangGraph 1.0 변경사항
| 항목 | 변경 전 | 변경 후 |
|---|---|---|
| Prebuilt agents | langgraph.prebuilt | langchain.agents (deprecated) |
| Breaking changes | - | 없음 |
| Checkpointer | 동일 | 동일 |
| StateGraph API | 동일 | 동일 |
Note: LangGraph 1.0.0 릴리즈는 zero breaking changes. 기존 코드 호환.