Google ADK vs LangGraph 2026: 두 AI 에이전트 프레임워크를 직접 설치하고 비교했다
Google ADK v1.32.0과 LangGraph v1.1.10을 샌드박스에서 직접 설치해 코드 구조, 의존성, 상태 관리, 조건부 분기, 배포 CLI까지 실험으로 비교했습니다. 어느 상황에서 어떤 프레임워크를 선택해야 하는지 실측 데이터를 바탕으로 명확하게 정리합니다.
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AI 에이전트 프레임워크 비교 2026: LangGraph vs CrewAI vs Dapr 선택 기준
LangGraph v1.0, CrewAI v1.10, Dapr Agents v1.0을 실제 프로덕션 기준으로 비교합니다. 아키텍처, 개발 속도, 운영 내구성, 비용을 분석해 상태 관리형·협업형·인프라 통합형 각 유형에서 내 팀에 최적인 멀티에이전트 프레임워크 선택 기준을 제시합니다.
DeNA LLM 스터디 Part 5: 에이전트 설계와 멀티 에이전트 오케스트레이션
DeNA LLM 스터디 시리즈 최종회. n8n 워크플로우 자동화부터 ReAct·Plan&Execute 에이전트 설계 원칙, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 메모리 관리 전략까지 총망라합니다. 구현 코드와 함께 실무에서 즉시 쓸 수 있는 에이전트 아키텍처 가이드의 완결편입니다.
LangGraph 멀티 에이전트 시스템 완전 가이드
LangGraph로 프로덕션 수준의 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 상태 그래프 설계, 에이전트 간 협업 패턴, 동적 라우팅 구현부터 실제 배포까지 LangChain을 최대한 활용하는 실전 가이드로, 실제 코드 예제가 포함되어 있습니다.
자가 치유 AI 시스템: 인간 개입 없이 자동으로 버그를 수정하는 에이전트 구축하기
GitHub·Google·Netflix가 실제로 배포해 운영하는 자가 치유 AI 시스템 완벽 가이드. LangGraph로 에러 자동 감지, 원인 분석, 자동 코드 패치, 결과 검증까지 전체 파이프라인을 실제 파이썬 코드와 함께 단계별로 구현하는 방법을 상세히 설명합니다.