LangGraph 없이 구축한 자율형 B2B 영업 에이전트 파이프라인

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핵심 요약

LangGraph를 배제하고 구조화된 I/O와 병렬 에이전트 아키텍처를 활용하여 자율적인 B2B 영업 워크플로우를 구현한 사례이다.

배경

LangGraph와 같은 복잡한 프레임워크를 사용하지 않고 구조화된 입출력과 자율 에이전트들을 조합하여 B2B 영업 파이프라인을 구축한 경험과 소스 코드를 공유했다.

의미 / 영향

프레임워크 의존도를 낮추고 구조화된 데이터 설계에 집중하는 것이 에이전트 시스템의 유연성과 안정성을 높이는 실질적인 대안이 될 수 있음을 확인했다. 특히 자율적인 도구 사용과 병렬 처리를 결합한 설계는 복잡한 B2B 워크플로우 자동화에 효과적이다.

실용적 조언

복잡한 프레임워크 도입 전, 구조화된 데이터 입출력만으로 워크플로우를 단순화할 수 있는지 검토하라.
에이전트 간 데이터 전달 시 JSON Schema 등을 활용하여 파싱 오류를 방지하라.
독립적인 작업은 병렬 에이전트 구조로 설계하여 전체 실행 시간을 단축하라.

섹션별 상세

LangGraph와 같은 고수준 프레임워크를 사용하지 않고도 복잡한 에이전트 워크플로우를 구현했다. 프레임워크의 추상화 계층을 줄이는 대신 구조화된 I/O를 직접 관리하여 시스템의 투명성과 제어권을 높였다. 이는 라이브러리의 제약에서 벗어나 개발자가 의도한 대로 정밀하게 흐름을 제어할 수 있게 한다.

Researcher 에이전트는 다회차(multi-turn) 추론을 통해 검색, 스크래핑, 쿼리 수행 여부를 스스로 결정한다. 이는 고정된 시퀀스가 아니라 수집된 정보의 상태에 따라 동적으로 다음 행동을 선택하는 자율성을 가진다. 에이전트가 필요한 정보를 충분히 얻을 때까지 스스로 루프를 돌며 작업을 완수한다.

수집된 정보를 바탕으로 Analyst와 Architect 에이전트가 병렬로 작업을 수행한다. 한 에이전트는 딜 스코어링을 담당하고 다른 에이전트는 제안서를 작성함으로써 전체 파이프라인의 처리 효율을 극대화했다. 순차적 처리에 비해 전체 실행 시간을 대폭 단축하는 아키텍처를 채택했다.

정규표현식(Regex)을 이용한 텍스트 파싱을 완전히 배제했다. LLM의 출력을 구조화된 데이터 형식으로 강제하여 파이프라인 간 데이터 전달 과정에서 발생할 수 있는 오류를 원천적으로 차단했다. 이는 프로덕션 환경에서 에이전트 시스템의 신뢰성을 확보하는 데 결정적인 역할을 한다.

실무 Takeaway

LangGraph 없이도 구조화된 I/O와 명확한 역할 분담만으로 복잡한 멀티 에이전트 시스템 구축이 가능하다.
자율형 Researcher 에이전트는 검색과 스크래핑 도구를 능동적으로 활용하여 필요한 정보를 수집한다.
병렬 아키텍처를 도입하여 분석과 설계 단계를 동시에 처리함으로써 파이프라인 속도를 개선했다.
정규표현식 대신 구조화된 출력을 사용하여 데이터 추출 오류를 방지하고 시스템 안정성을 확보했다.

언급된 도구

LangGraph중립

에이전트 오케스트레이션 및 워크플로우 관리

언급된 리소스

GitHubagentic_outreach_pipeline GitHub Repository