LangGraph와 Clean Architecture를 활용한 프로덕션급 AI 에이전트 템플릿 공개
I built a production-ready template for AI Agents using LangGraph and Clean Architecture (Open Source)
핵심 요약
LangGraph와 Clean Architecture를 결합해 유지보수와 테스트가 용이한 AI 에이전트 개발 템플릿을 오픈소스로 공개함.
- Clean Architecture 적용 — 비즈니스 로직과 인프라를 엄격히 분리하여 코드 유지보수성 향상
- LangGraph 기반 설계 — 상태 관리와 에이전트 오케스트레이션을 체계적으로 구현
- 테스트 용이성 확보 — 의존성 주입을 통해 LLM 호출 없이도 단위 테스트 가능
- 프로덕션 환경 지원 — Docker, Alembic, MCP 등 실무에 필요한 도구 기본 포함
여러분 안녕하세요! 👋
최근 AI 에이전트를 개발해 보셨다면, 코드가 LLM API 호출, 프롬프트 문자열, 복잡한 상태 관리로 얼마나 빠르게 엉망이 되는지 아실 겁니다. 프로토타입을 만드는 건 매우 쉽지만, 유지보수하고 테스트하기는 정말 어렵죠.
저는 AI 분야에 전통적인 소프트웨어 공학의 합리성을 도입하고 싶어서, 레퍼런스 아키텍처 템플릿을 오픈소스로 공개했습니다. 이 템플릿은 상태 관리가 가능한 에이전트 오케스트레이션을 위한 LangGraph와 엄격한 Clean Architecture 원칙을 결합했습니다.
🔗 저장소: eng-mostafa-alrahal/langgraph-agent-clean-architecture
포함된 내용은 다음과 같습니다:
- 🏗️ Clean Architecture: 관심사의 엄격한 분리. 핵심 비즈니스 로직은 순수 파이썬으로 작성됩니다. LangGraph, LLM, 데이터베이스는 교체 가능한 인프라로 취급됩니다.
- ⚡ FastAPI + Celery: FastAPI는 HTTP 계층을 처리하고, Celery는 장시간 실행되는 에이전트 루프를 백그라운드 워커로 오프로드합니다(Human-in-the-loop 워크플로우에 최적).
- 🔌 MCP Ready: 표준화되고 분리된 도구 및 파일 시스템 접근을 위한 Model Context Protocol(MCP) 게이트웨이가 내장되어 있습니다.
- 🧪 실제 테스트 가능: LLM이 인터페이스(의존성 주입) 뒤에 추상화되어 있으므로, 비싼 API 호출 없이도 그래프 라우팅, 상태 리듀서, 도구 정책을 단위 테스트할 수 있습니다.
- 🛠️ 프로덕션 설정: Docker Compose, Alembic 마이그레이션, 엄격한 타이핑, pre-commit 훅이 기본으로 포함되어 있습니다.
AI 구성 요소는 본질적으로 비결정적이기 때문에, 이를 둘러싼 시스템은 초결정적이어야 합니다. 이 저장소는 이를 달성하기 위한 저의 방식입니다.
저는 커뮤니티가 '빠른 스크립트' 수준을 넘어 견고하고 유지보수 가능한 시스템으로 나아갈 수 있도록 돕기 위해 이것을 만들었습니다. 확인해 보시고, 다음 프로젝트의 기반으로 사용하시거나 댓글로 피드백을 남겨주시면 감사하겠습니다.
어떻게 생각하시는지 알려주세요! 🚀
🔗 GitHub 링크: https://github.com/eng-mostafa-alrahal/langgraph-agent-clean-architecture
