r/langchain•5개월 전•13•7
LangChain Deep Agent를 데모 수준 이상으로 써본 사람 있음? 코드나 아키텍처 예시 좀 보고 싶음
Has anyone pushed LangChain Deep Agent beyond demos? Would love to see code or architecture examples
핵심 요약
LangChain Deep Agent를 실무 수준으로 활용해 본 사례나 참고할 만한 아키텍처 예시를 찾는 질문글.
- 실무 활용 사례 — Open SWE나 Fleet 같은 실제 프로젝트들이 Deep Agent 기반으로 구축됨.
- 데이터 계층 중요성 — 데모와 달리 실제 데이터 연동 시 툴 호출 오류가 잦으므로 일관된 데이터 계층 구축이 필수적임.
- 모델 성능 한계 — GPT 모델의 지능적 한계로 인해 미들웨어 설정이 복잡해지며 Claude 사용을 선호하는 의견도 있음.
- 학습 가이드 — LangGraph를 활용한 커스텀 애플리케이션 구축을 통해 실무 감각을 익히는 방법이 추천됨.
다들 안녕, LangChain의 Deep Agent Harness를 깊게 파보고 있는데, 핵심 개념은 이해했지만 데모 저장소 수준을 넘어서는 완성도 있는 구현 사례를 실제로 보고 싶어. 혹시 그 기능을 극한으로 활용해 본 더 탄탄한 예시(완벽한 프로덕션 수준이 아니더라도)를 만들어 본 사람 있어? 참고할 만한 저장소나 이 Harness를 제대로 다루는 법, 혹은 학습할 때 핵심적으로 봐야 할 부분에 대한 조언이 있다면 정말 고맙겠어!
