LangChain의 오픈 생태계가 확장 가능한 AI 혁신을 주도합니다
LangChain, 선도적인 AI 프레임워크 및 오케스트레이션 제공업체는 오픈소스 생태계에 전념하며 공급업체 중립적 접근 방식을 강조합니다.
LangChain의 공동 창립자이자 CEO인 Harrison Chase는 VentureBeat에 플랫폼의 성공이 개발자들의 모델 유연성 요구와 독점 제공업체에 대한 의존 회피에서 비롯된다고 밝혔습니다.
“LangChain 프레임워크의 강점은 통합과 활기찬 생태계에 있습니다,”라고 Chase는 말했습니다. “그 방대한 규모는 주로 프레임워크의 오픈소스 특성 덕분입니다.”
Chase는 LangChain이 지난달 7,230만 다운로드를 기록하며 OpenAI의 Agents SDK를 앞섰다고 언급했습니다. 그는 LangChain Python 및 JS 프레임워크가 “4,500명의 기여자를 보유하며 Spark의 기여자 수를 초과한다”고 강조했습니다.
2022년에 설립된 LangChain은 AI 애플리케이션 구축을 위한 초기 프레임워크를 넘어 발전했습니다. 지난 2월, LangChain은 테스트 및 평가 플랫폼인 LangSmith와 자율 에이전트 배포를 위한 LangGraph 및 LangGraph Platform을 출시했습니다.
LangChain은 성장 과정에서 오픈소스와 공급업체 중립적 입장을 유지하며 Google 및 Cisco와 같은 기업들과 에이전트 상호운용성에 대해 협력했습니다. 기업들이 AI 에이전트를 탐구함에 따라, Chase는 LangChain이 개발자 선호도에 맞춘 배포 옵션을 제공할 기회를 포착했다고 말했습니다.
“지난 18개월 동안 더 많은 기업이 프로덕션으로 전환하려 했습니다. 우리는 오픈소스 LangChain부터 더 광범위한 포트폴리오까지 우리의 제품을 강화하여 이 수요를 충족하고 에이전트 애플리케이션 구축을 단순화했습니다,”라고 그는 말했습니다.
LangGraph Platform이 오픈소스 기능을 확장합니다
최근 일반 제공이 시작된 LangChain의 LangGraph Platform은 개발자들이 지속적이고 상태를 유지하는 에이전트를 관리하고 배포할 수 있게 합니다. 이러한 “앰비언트 에이전트”는 특정 이벤트에 의해 활성화되어 백그라운드에서 작동합니다.
“우리는 이러한 에이전트의 복잡한 인프라 문제를 해결하는 데 집중했습니다,”라고 Chase는 말했습니다. “LangGraph는 장기 실행, 상태를 유지하는 에이전트에 탁월하지만 단순한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.”
그는 회사가 앰비언트, 자율 에이전트에 대한 헌신을 강조하며 이를 매력적인 인프라 과제로 보고 있다고 말했습니다.
LangGraph Platform은 원클릭 배포, 가변적이고 확장된 트래픽을 처리하기 위한 수평 스케일링, 에이전트 메모리를 위한 지속성 레이어, 사용자 정의 API 엔드포인트, 그리고 에이전트 디버깅을 위한 LangGraph Studio에 대한 기본 액세스를 제공합니다.
조직들이 더 많은 에이전트를 배포함에 따라, LangGraph Platform은 활성 에이전트를 모니터링하고 공통 아키텍처를 재사용하며 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있는 관리 콘솔을 제공합니다.
“LangGraph는 개발자들에게 에이전트의 인지 아키텍처에 대한 완전한 제어를 제공합니다. 중요한 대형 언어 모델 작업의 경우, LangGraph 앱 내의 루프 평가를 통해 품질을 보장합니다,”라고 Chase는 말했습니다.
그는 LangGraph가 LangGraph Platform에서 안정적인 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 견고한 오케스트레이션 프레임워크를 제공한다고 덧붙였습니다.
베타 단계 동안 Chase는 370개 이상의 팀이 LangGraph Platform을 사용했다고 밝혔습니다. LangChain은 호스팅 선호도에 따라 플랫폼에 대해 세 가지 가격 등급을 제공합니다.
LangChain의 견고한 오픈소스 생태계
Chase는 애플리케이션 및 에이전트 개발을 위한 포괄적인 생태계를 조성하는 LangChain의 능력을 강조했습니다.
회사의 테스트 및 관찰 플랫폼인 LangSmith는 LangGraph 및 LangGraph Platform과 통합되어 에이전트 성능을 모니터링합니다. LangGraph Platform의 많은 에이전트가 장기 실행되므로 기업들은 지속적인 성능 검증을 요구합니다.
Chase는 LangGraph가 “가장 널리 채택된 에이전트 프레임워크”라며 Microsoft의 AutoGen과 CrewAI 플랫폼을 앞선다고 주장하며, 그 성공을 오픈소스 모델에 귀속했습니다.
“LangGraph는 LinkedIn, Uber, GitLab과 같은 사용자 대면 또는 고트래픽 에이전트를 구축하는 팀들에게 선호되는 선택입니다. 그 낮은 수준의 제어 가능성은 확장성과 안정성을 보장합니다. CrewAI와 AutoGen은 사용 편의성을 위해 단순화를 제공하지만 유연성을 희생합니다,”라고 그는 말했습니다.
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