개요지난 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 바꿔 놓았습니다. 과거에는 단순한 코드 자동완성이나 스니펫 추천 수준에 머물렀던 IDE가, 이제는 개발자의 의도를 이해하고 코드 생성·검증·배포까지 전(全)주기를 지원하는 AI 코딩 어시스턴트로 진화했습니다. 본 포스트에서는 이러한 변화를 **바이브 코딩(Vibe Coding)**이라 정의하고, 그 최전선에 선 Cursor IDE를 통해 새로운 개발 패러다임이 어떻게 구현되는지 살펴봅니다.1. 바이브 코딩(Vibe Coding)이란?1.1 정의바이브 코딩은 개발자가 자연어로 "무엇을" 원하는지 설명하면, AI가 그 의도를 파악해 "어떻게" 코드를 설계하고 생성하는 혁신적 방법론입니다. 이를 통해:자연어 지시: "사용자 로그인 기능..
LangServe API 배포 · LangSmith 모니터링 · 성능·보안·비용 튜닝 종합 가이드‘LangChain 시리즈’ 마지막 글입니다. 지금까지 만든 FAQ 챗봇(문서 검색 + 수치 계산)을 프로덕션에 배포하고, 지속적 관측·성능 최적화·보안 체계까지 구축하는 모든 단계를 상세히 설명합니다. 이 글 한 편으로 개발 → CI/CD → 런타임 → SRE → 거버넌스 전 과정이 연결됩니다.1. 프로젝트 목표 & 주요 지표1‑1. 서비스 목표카테고리 목표 값 비고가용성99.9 % / 월지역 장애 시 > 99 % 유지응답 레이턴시p95 네트워크 월간 비용 상한USD 50모델 요금 + 인프라정확도(FAQ)LangSmith Eval ≥ 0.8550개 샘플 기준보안PII zero‑leakSOC 2 보조 지표스케..
Retrieval + Multi‑Agent 결합: 사내 FAQ 챗봇에 수치 계산 에이전트 붙이기‘LangChain 시리즈’ 다섯 번째 글입니다. 앞선 1–4편에서 학습한 LangChain (core·tools·LCEL), LangGraph, 멀티 에이전트 패턴을 모두 활용해 엔터프라이즈 FAQ 챗봇을 만들겠습니다. 목표는 문서 검색(RAG), 수치 계산, 대화 기억을 결합해 “콘텐츠 + 계산 결과 + 맥락 유지”를 한 번에 제공하는 프로덕션급 시스템을 구축하는 것입니다.1. 프로젝트 개요항목설명도메인사내 정책·제도·복리후생 FAQ + 급여 계산핵심 기능▲ 문서 검색 FAQ 답변 ▲ 실수령/세율 계산 ▲ 대화 맥락 기억 ▲ 대시보드 관측기술 스택Python 3.11, LangChain 0.3.1, Lang..
Supervisor · Network · Hierarchical 패턴 & 실전 구현‘LangChain 시리즈’ 네 번째 글입니다. 이번 편에서는 LangGraph를 활용해 복잡한 멀티 에이전트 워크플로를 설계·구현하는 방법을 **패턴별(Supervisor·Network·Hierarchical)**로 살펴봅니다. 각 패턴의 개념·장단점·코드·운영 팁·성능·보안까지 다루어 어떤 상황에서 어떤 구조를 선택할지 판단할 수 있도록 구성했습니다.1. 멀티 에이전트가 필요한 이유역할 분리(Separation of Concerns): 전문화된 프롬프트와 Tool 세트가 충돌하지 않습니다.스케일 아웃(Parallelism): LLM 호출을 병렬화해 레이턴시와 비용을 최적화합니다.내구성(Resilience): LangGr..
Memory 활용, Tool 설계, LCEL 체인 아키텍처‘LangChain 시리즈’ 세 번째 글입니다. 본문은 LangChain 0.3.x를 기준으로 Memory(기억 시스템), Tools(외부 기능 노출), LCEL(파이프라인 DSL) 세 축을 깊이 있게 다룹니다. 간단한 예제뿐 아니라 설계·성능·보안·운영 관점까지 포함했으며, 모든 코드는 Python 3.11 + LangChain 0.3.1 환경에서 확인했습니다.1. Memory – LLM에 장기 기억력 부여하기1‑1. Memory가 필요한 이유LLM API는 본질적으로 **무상태(stateless)**입니다. 프롬프트에 과거 문맥을 포함하지 않으면 모델은 대화를 잊어버립니다. 실서비스에서는 다음과 같은 이유로 Memory가 필요합니다.대화형 서비..
‘LangChain 시리즈’ 두 번째 편입니다. 이번 글에서는 LangGraph의 탄생 배경, 설치 방법, 기본 사용법, 내부 구조, 실전 팁, 그리고 멀티‑에이전트 Hello World 예제까지 단계별로 살펴보겠습니다.1. LangGraph란 무엇인가?LangGraph는 LangChain 팀이 2024년 4분기에 공개한 상태 지향 워크플로우 프레임워크입니다. 복잡한 LLM 호출, 외부 Tool 사용, 인간 개입(HITL)을 그래프(노드·엣지) 모델로 정의하고, 체크포인트 DB에 상태를 기록해 긴 작업을 신뢰성 있게 실행·재시작할 수 있도록 설계되었습니다.1‑1. LangGraph의 필요성시나리오기존 방식LangGraph 방식장시간 분석 보고한 번에 요약 → 토큰 초과·타임아웃단계별 처리, 중간 결과 저..
본 시리즈는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 애플리케이션을 처음 설계‧개발하시는 파이썬 개발자분들을 위한 가이드입니다. 0.3.x 버전의 LangChain‧LangGraph 공식 문서를 기준으로 작성되었으며, 최신 변경 사항은 반드시 공식 문서와 CHANGELOG를 참고해 주시기 바랍니다.1. 서론: 왜 LangChain인가?LLM 시대 초기에는 단순한 “프롬프트 → LLM → 답변” 흐름으로도 데모를 만들 수 있었습니다. 그러나 실시간 데이터 검색, 외부 도구 호출, 다중 에이전트 협업, 세션 메모리 등 요구사항이 늘어나면서일관된 추상화로 다양한 모델‧스토어를 연결하고,고수준 인지 컴포넌트를 재사용하며,운영 환경까지 고려한 내구성 있는 설계가 필요해졌습니다.이 문제를 해결하기 위해 등장한 프레임워크가 ..
이번 마지막 포스팅에서는 Streamlit을 활용해 사용자 입력 기반 장소 검색, 데이터 가공, 그리고 네이버 지도 시각화까지 한 번에 해결하는 대화형 앱을 완성하는 실전적 방법을 더욱 풍부하게 안내합니다. 이 시리즈에서 다룬 모든 기술과 노하우를 통합해, 실제 업무, 개인 프로젝트, 내부 도구 개발 등 다양한 현장에 바로 적용 가능한 통합형 솔루션으로 발전시킬 수 있습니다.Streamlit의 장점과 다양한 활용 사례Streamlit은 파이썬만으로 손쉽게 웹 앱을 개발할 수 있는 프레임워크로, 다음과 같은 다양한 장점과 현장 적용 사례를 갖고 있습니다.초간편 웹앱 개발: 별도의 프론트엔드·백엔드 기술 없이 파이썬 코드만으로 실시간 대화형 웹 UI와 데이터 시각화 앱 제작 가능원스톱 데이터 파이프라인: 장..