LangGraph로 에러 로그 분류 및 해결 가이드 생성 에이전트 구축하기
고급30분2026-04-16
시스템 에러 로그를 입력하면 LangGraph 기반의 AI 에이전트들이 협업하여 자동으로 원인을 분석하고 해결책을 도출합니다. 에러 원인, 발생 위치, 조치 방법을 포함한 마크다운(Markdown) 형식의 분석 리포트를 생성하는 Python 자동화 스크립트를 완성합니다.
이 실습은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- LangGraph를 사용하여 상태 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계할 수 있습니다.
- 상태(State)와 조건부 엣지(Conditional Edge)를 활용하여 동적인 AI 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
- LLM을 활용해 복잡한 텍스트(에러 로그)를 분류하고 분석하는 자동화 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
- 여러 에이전트의 작업 결과를 종합하여 최종 결과물을 생성하는 방법을 이해합니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치
2. 에이전트의 기억 장치, Graph State 정의하기
3. 교통경찰 에이전트: 에러 유형 분류 노드 구현하기
4. 전문가 에이전트: 유형별 에러 분석 노드 구현하기
5. 에이전트 팀 구성: Graph 만들고 노드 추가하기
6. 의사결정 로직: 조건부 엣지로 작업 흐름 만들기
7. 최종 실행 및 결과 확인
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요