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AI 시스템 구축에 관한 노트와 비교 — 다루는 도구로 바로 연결됩니다.

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튜토리얼

실제로 돌아가는 것을 단계별로 만들어 보기

코드 샌드박스 에이전트 — LangChain 없이 LiteLLM + LangGraph로 직접 구성.

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코드 샌드박스 에이전트, LangChain 없이 — LiteLLM + LangGraph 직접 구성

같은 코드 샌드박스 에이전트를 이번에는 LangChain 없이 만듭니다. 손으로 쓴 도구 스키마와 StateGraph 구성으로, 의존성은 LiteLLM과 LangGraph 둘뿐입니다.

sandbox docker agent tutorial
코드 샌드박스 에이전트 — Docker에서 모델 코드를 실행.

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코드 샌드박스 에이전트 만들기 — 모델이 짠 코드를 Docker에서

모델이 짠 코드를 호스트에서 그대로 돌리면 위험합니다. run_python 도구 하나를 단 LangGraph 에이전트로, 코드를 일회용 Docker 컨테이너에 가둬 실행하는 과정을 만들어 봅니다.

sandbox docker agent tutorial
웹 스크래핑 에이전트 — 문서를 마크다운으로.

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웹 스크래핑 에이전트 만들기 — 문서를 마크다운으로

링크 너머의 내용은 모델이 못 봅니다. Firecrawl 스크래핑 도구를 하나 붙인 LangGraph 에이전트를 사용하여 페이지를 마크다운으로 가져와 읽는 과정을 직접 만들어 봅니다.

tools scraping agent tutorial
웹 검색 에이전트 — 오늘의 환율 묻기.

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웹 검색 에이전트 만들기 — 오늘의 환율 묻기

"오늘 환율?"은 모델 혼자서는 답하지 못합니다. Tavily 웹 검색 도구를 하나 붙인 LangGraph 에이전트로, 도구가 학습 컷오프 너머를 어떻게 메우는지 직접 만들어 봅니다.

tools web-search agent tutorial

비교

비슷한 도구를 견주고 무엇을 고를지 정리

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LangChain 없이 만들면 — LiteLLM + LangGraph 직접 구성 vs create_agent

튜토리얼의 에이전트들은 create_agent 한 줄로 루프를 만듭니다. 그 한 줄이 감추는 세 계층을 벗겨 보고, LangChain 없이 LiteLLM과 LangGraph만으로 같은 루프를 직접 구성해 봅니다.

langchain litellm langgraph architecture

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Langfuse vs LangSmith: LLM 관측성 스택 고르기

둘 다 LLM 에이전트를 트레이싱·평가·모니터링하지만, 호스팅·개방성·생태계에서 갈립니다. 어떻게 고를지 정리했습니다.

observability eval comparison