langgraph4j/langgraph4j

해결하는 문제

LangGraph4j는 Java에서 상태를 유지하는 다중 에이전트 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 방법을 제공합니다. 전통적인 방향성 비순환 그래프(DAG)의 한계를 극복하여, AI가 이전 단계로 돌아가거나 작업을 재시도하거나 설명을 요청해야 하는 에이전트 워크플로우에 필수적인 순환 그래프를 지원합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 그래프 기반 접근 방식으로 AI 워크플로우를 정의합니다:

• StateGraph: 개발자가 노드(작업)와 엣지(전이)를 정의하는 주요 구조입니다.
• AgentState: 노드 간에 공유되는 상태(기본적으로 맵)입니다. 리듀서는 새로운 데이터가 이 상태에 어떻게 병합될지를 결정합니다(예: 덮어쓰기 또는 리스트에 추가).
• 노드: 현재 상태를 받아 계산(예: LLM 호출)을 수행하고 상태 업데이트를 반환하는 개별 논리 단위입니다.
• 엣지: 흐름을 제어합니다. 일반 엣지는 조건 없이 작동하지만, 조건부 엣지는 현재 상태를 기반으로 다음 노드를 동적으로 결정하는 로직을 사용합니다.
• 지속성: CheckpointSaver를 통해 그래프 상태를 다양한 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL, Redis 등)에 저장할 수 있어 장시간 실행 프로세스 및 워크플로우 재개/디버깅이 가능합니다.

대상 사용자

LangChain4j 또는 Spring AI를 이미 사용 중인 Java 개발자 중, 에이전트 협업, 메모리, 제어 흐름을 체계적으로 관리하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 순환 그래프 지원: 루프와 반복적인 에이전트 추론을 가능하게 합니다.
• 상태 관리: 노드 간 공유되고 리듀서 기반의 상태를 통해 컨텍스트 인식이 가능합니다.
• 지속성: 여러 데이터베이스 백엔드를 내장 지원하여 그래프 상태를 저장하고 재개할 수 있습니다.
• 시각적 디버깅: 그래프의 시각적 검사와 실행이 가능한 Studio 웹 UI를 포함합니다.
• 프레임워크 통합: LangChain4j 및 Spring AI와 원활하게 연동됩니다.
• 비동기/스트리밍: 비차단 작업과 LLM에서의 스트리밍 결과를 지원합니다.