LangChain 에이전트 커스터마이징 방법

LangGraph를 활용한 커스터마이징

LangGraph는 LangChain의 확장 기능으로, 더욱 유연하고 강력한 에이전트 커스터마이징을 가능하게 합니다.
LangGraph를 사용하면 다음과 같은 기능을 구현할 수 있습니다.

• 내장 메모리: 상호작용 간에 정보를 유지할 수 있는 메모리 기능
• 순환 흐름: 복잡한 의사결정 프로세스를 위한 순환적 처리 흐름 구현
• 직관적인 개발자 경험: 에이전트를 쉽게 구축하고 관리할 수 있는 인터페이스 제공

랭체인 에이전트를 커스터마이징하면 특정 업무나 도메인에 최적화된 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.

커스텀 에이전트 팩토리 생성

from langgraph import Agent, Memory

class CustomAgent(Agent):
    def __init__(self):
        self.memory = Memory()
        
    def perform_action(self, input):
        # 에이전트 액션 로직 정의
        response = self.process_input(input)
        self.memory.store(input, response)
        return response
        
    def process_input(self, input):
        # 입력 처리 및 응답 반환
        return f'Processed: {input}'

LangChain에서는 'LangchainAgent' 클래스를 활용하여 커스텀 에이전트 팩토리를 생성할 수 있습니다.
이 방법은 두 가지 접근법이 있습니다.

• 체인 작접 전달: 에이전트 생성자에 커스텀 체인을 직접 전달
• 에이전트 서브클래싱: 'LangchainAgent'를 상속받아 커스텀 처리 구현

from vocode.streaming.agent.abstract_factory import AbstractAgentFactory
from vocode.streaming.models.agent import LangchainAgentConfig
from vocode.streaming.agent.langchain_agent import LangchainAgent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

class PoemAgentFactory(AbstractAgentFactory):
    def create_agent(self, agent_config: AgentConfig, logger=None):
        if isinstance(agent_config, LangchainAgentConfig):
            prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template("Make a random poem")
            model = ChatAnthropic(model='claude-3-opus-20240229')
            chain = prompt_template | model
            return LangchainAgent(
                agent_config=agent_config,
                chain=chain,
            )
        else:
            raise Exception("Invalid agent config")

고급 에이전트 아키텍처 구현

LangGraph는 일반적인 리우티나 도구 호출 에이전트(ReAct) 외에도 특정 작업에 최적화된 커스텀 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

인간-인-더-루프(Human-in-the-loop)

민감한 작업에서 에이전트의 신뢰성을 높이기 위해 인간의 개입을 통합할 수 있습니다.

• 특정 액션 승인
• 에이전트 상태 업데이트를 위한 피드백 제공
• 복잡한 의사결정 과정에서 가이드 제공

병렬 처리(Parallelization)

복잡한 작업과 멀티 에이전트 시스템을 위한 병렬 처리 지원

• 여러 상태의 동시 처리
• 맵-리듀스 유사 작업 구현
• 독립적인 하위 작업의 효율적 처리

서브그래프(Subgraphs)

복잡한 에이전트 아키텍처 관리를 위한 서브그래프 기능:

• 개별 에이전트를 위한 격리된 상태 관리
• 에이전트 팀의 계층적 구성
• 에이전트와 메인 시스템 간의 제어된 통신

반성 메커니즘(Reflection)

에이전트의 신뢰성 향상을 위한 반성 메커니즘:

• 작업 완료 및 정확성 평가
• 반복적 개선을 위한 피드백 제공
• 자가 수정 및 학습 기능

실제 활용 사례

온라인 쇼핑 지원 에이전트

온라인 쇼핑객을 위한 지능화된 지원을 제공하는 커스텀 에이전트

• 자연어로 된 고객 문의 이해
• 고객 니즈에 가장 관련성 높은 제품 및 서비스 추천
• 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 상세한 인사이트 제공

import langchain as lc

# LangChain 에이전트 객체 생성
agent = lc.Agent()

# 고객 문의 처리 함수 정의
def handle_inquiry(inquiry):
    # 문의 파싱 및 계획 생성
    parsed_inquiry = agent.nlu(inquiry)
    suggestions = agent.suggest(parsed_inquiry)
    insights = agent.insight(suggestions)
    
    # 응답으로 제안 및 인사이트 반환
    response = agent.response(suggestions, insights)
    return response

데이터 분석 에이전트

사용자 쿼리에 기반하여 데이터베이스와 상호작용하고 데이터를 분석하는 에이전트:

• 데이터베이스 쿼리 실행
• 데이터 분석 및 시각화
• 자연어로 결과 요약 및 설명

마무리

LangChain과 LangGraph를 활용한 에이전트 커스터마이징을 통해 다양한 비즈니스 요구사항에 맞는 지능형 시스템을 구축할 수 있습니다.

특히 복잡한 의사결정 흐름, 메모리 관리, 외부 도구 통합 등의 기능을 활용하면 더욱 강력하고 유용한 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다.