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LangChain Blog조회 1회

LangChain, NVIDIA와 협력하여 기업용 에이전트 AI 개발 플랫폼 'Deep Agents' 발표

LangChain의 에이전트 프레임워크와 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 및 Nemotron 모델을 결합하여 기업이 고성능 AI 에이전트를 대규모로 구축, 배포, 모니터링할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다.

섹션별 상세

01
LangChain과 NVIDIA는 LangGraph, Deep Agents, NVIDIA AI-Q Blueprint를 결합하여 복잡한 워크플로우를 가진 에이전트 구축 환경을 제공한다. Deep Agents는 작업 계획, 서브 에이전트 생성, 장기 기억 관리 기능을 갖추어 장시간 실행되는 복잡한 작업을 수행하며, NVIDIA AI-Q는 딥 리서치 벤치마크에서 1위를 기록한 시스템이다.
LangChain과 NVIDIA 기술 스택의 통합 아키텍처 다이어그램.
Diagram개발(Develop), 실행 및 최적화(NVIDIA Agent Toolkit), 관리(Manage)의 세 단계로 구성된 전체 플랫폼 구조를 보여준다. LangGraph, Deep Agents가 NVIDIA의 런타임 최적화 및 Nemotron 모델과 어떻게 상호작용하며, 최종적으로 LangSmith로 모니터링되는지 시각화한다.
02
NVIDIA 최적화 기술을 통해 LangGraph의 실행 속도를 대폭 향상했다. 컴파일 시점에 독립적인 노드를 식별하여 병렬로 실행하고, 조건부 엣지의 두 분기를 동시에 실행한 후 결과에 따라 하나를 선택하는 투기적 실행(Speculative execution) 기법을 적용하여 전체 지연 시간을 줄였다.
03
NVIDIA NIM 마이크로서비스를 활용하여 표준 배포 대비 최대 2.6배 높은 처리량을 달성했다. Nemotron 3 Super의 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처는 단일 GPU에서도 비용 효율적인 배포를 가능하게 하며, GPU 클러스터 사이징 계산기를 통해 수천 명의 동시 사용자를 수용하기 위한 하드웨어 요구 사항을 정확히 예측할 수 있다.
04
LangSmith와 NeMo Agent Toolkit의 통합으로 애플리케이션과 인프라 계층을 아우르는 통합 모니터링 시스템을 구축했다. 토큰 사용량, 처리량 등 하드웨어 지표와 분산 트레이싱, 실패 모드 감지 등 애플리케이션 지표를 한곳에서 분석할 수 있으며, NeMo Guardrails를 통해 콘텐츠 안전 정책을 강제할 수 있다.
05
Nemotron 모델 제품군(Nano, Super, Ultra)을 활용한 포괄적인 평가 체계를 제공한다. LangSmith의 오프라인/온라인 평가 기능과 NeMo의 RAG 전용 평가 도구를 결합하여, 작업별로 정확도와 비용 사이의 최적의 균형을 가진 모델을 선택하고 강화 학습을 통해 특정 워크플로우에 맞게 미세 조정할 수 있다.

용어 해설

투기적 실행(Speculative Execution)
— 조건부 분기에서 결과가 확정되기 전에 가능한 모든 경로를 미리 실행하여 처리 속도를 높이는 기법이다. 에이전트 워크플로우에서 라우팅 조건이 결정되는 동안 다음 단계를 미리 수행함으로써 전체 지연 시간을 단축한다.
전문가 혼합 모델(MoE)
— 모델의 전체 파라미터 중 입력값에 적합한 일부 전문가 네트워크만 활성화하여 연산 효율을 높이는 아키텍처다. Nemotron 3 Super와 같은 모델에 적용되어 단일 GPU에서도 고성능 추론을 가능하게 한다.
NVIDIA 추론 마이크로서비스(NVIDIA NIM)
— 최적화된 AI 모델을 컨테이너화된 마이크로서비스 형태로 제공하는 도구다. 클라우드나 온프레미스 환경에서 표준 배포 방식보다 높은 처리량과 낮은 지연 시간으로 모델을 실행할 수 있도록 지원한다.
에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)
— 여러 독립적인 AI 에이전트들의 역할 분담, 통신 방식, 실행 순서를 체계적으로 관리하고 조정하는 기술이다. 복잡한 비즈니스 로직을 수행하기 위해 다수의 에이전트가 협력하는 구조를 설계하는 데 필수적이다.
분산 트레이싱(Distributed Tracing)
— 복잡한 마이크로서비스나 에이전트 워크플로우에서 하나의 요청이 처리되는 전체 경로를 추적하는 기법이다. LangSmith와 같은 도구를 통해 각 단계별 지연 시간과 오류 발생 지점을 시각화하여 디버깅을 돕는다.

기술

  • LangChain
  • LangGraph
  • LangSmith
  • NVIDIA NIM
  • NVIDIA Nemotron
  • NVIDIA NeMo
  • CUDA-X

활용 사례

  • 기업용 딥 리서치 시스템
  • 멀티 에이전트 고객 지원 시스템
  • 대규모 데이터 처리 에이전트
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출처 · 인용 안내

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

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