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LangGraph Deploy CLI를 활용한 AI 에이전트 배포 및 관리 가이드

LangGraph CLI를 사용하여 AI 에이전트 프로젝트 생성부터 로컬 테스트, 프로덕션 배포 및 관리까지의 전 과정을 터미널에서 수행하는 워크플로우를 다룹니다.

챕터별 상세

00:21

LangGraph CLI 설치 및 프로젝트 스캐폴딩

uv tool install 명령어를 통해 LangGraph CLI를 전역으로 설치한다. langgraph new 명령어를 실행하면 Deep Agent, Simple Agent 등 사전 정의된 템플릿 중 하나를 선택하여 프로젝트 구조를 즉시 생성할 수 있다. Python 또는 TypeScript 중 선호하는 언어를 선택하면 관련 소스 코드와 설정 파일이 자동으로 구성된다. .env 파일에 LangSmith 및 LLM 제공자의 API 키를 설정하여 개발 준비를 마친다.
bash
uv tool install langgraph-cli

LangGraph CLI를 전역으로 설치하는 명령어

01:26

LangSmith Studio를 활용한 로컬 테스트

langgraph dev 명령어를 실행하면 로컬 서버가 구동되고 LangSmith Studio 브라우저 인터페이스가 열린다. 개발자는 브라우저에서 에이전트와 직접 대화하며 실행 과정을 시각적으로 모니터링할 수 있다. Trace 뷰를 통해 각 노드의 입력, 출력, 시스템 프롬프트 및 도구 호출 내역을 상세히 분석한다. Hot-reloading 기능이 지원되어 소스 코드의 시스템 프롬프트를 수정하면 서버 재시작 없이 즉시 반영된 결과를 확인할 수 있다.
bash
langgraph new

템플릿을 사용하여 새로운 LangGraph 프로젝트를 생성하는 명령어

03:50

CLI를 통한 프로덕션 배포

로컬 테스트가 완료된 에이전트는 langgraph deploy 명령어를 통해 프로덕션 환경으로 배포된다. 배포 시 고유한 이름을 지정하면 LangSmith 클라우드 인프라에 에이전트 서버가 구축된다. 배포 완료 후 제공되는 URL을 통해 SDK나 API 형태로 에이전트에 접근할 수 있다. LangSmith UI의 배포 상세 페이지에서는 API 엔드포인트 정보와 자동 생성된 API 문서를 확인할 수 있다.
bash
langgraph dev

로컬 개발 서버를 실행하고 LangSmith Studio와 연동하는 명령어

06:11

배포 관리 및 유지보수 명령어

배포된 에이전트의 상태를 관리하기 위해 다양한 CLI 명령어를 활용한다. langgraph deploy logs 명령어를 사용하면 터미널에서 실시간으로 배포 서버의 로그를 추적할 수 있다. list 명령어로 현재 워크스페이스에 활성화된 모든 배포 목록과 URL을 조회한다. 더 이상 필요하지 않은 배포는 delete 명령어와 배포 ID를 사용하여 안전하게 제거한다.
bash
langgraph deploy

에이전트를 LangSmith 프로덕션 환경으로 배포하는 명령어

용어 해설

스캐폴딩(Scaffolding)
프로젝트의 기본 구조와 설정 파일을 자동으로 생성하는 과정이다. 개발자가 초기 설정을 수동으로 하는 번거로움을 줄여주며 표준화된 프로젝트 구조를 제공하여 개발 시작 속도를 높인다.
핫 리로딩(Hot Reloading)
소스 코드가 변경될 때 서버를 수동으로 재시작하지 않고도 변경 사항을 즉시 애플리케이션에 반영하는 기능이다. 개발 생산성을 높이고 에이전트 로직 수정 시 즉각적인 피드백을 가능하게 한다.
엠엘옵스(MLOps)
머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 안정적이고 효율적으로 수행하기 위한 기술과 문화의 집합이다. AI 에이전트의 생애주기를 관리하고 프로덕션 환경에서의 안정성을 보장하는 데 필수적이다.
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 03. 17.수집 2026. 03. 17.출처 타입 YOUTUBE

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