Are you deploying on LangSmith infra?
첫 에이전트 배포를 앞두고 LangSmith 인프라 사용과 직접 구축 사이에서 고민하는 사용자의 질문.
첫 에이전트를 다 만들었는데 이제 이걸 어떻게 프로덕션에 배포할지 고민 중임.
LangSmith Deployments를 우연히 봤는데, 이게 가치가 있는지 아니면 그냥 Railway나 fly.io 같은 데에 직접 인프라를 구축하는 게 나을지 잘 모르겠음.
여기 실제로 써본 사람 있음? 쓸만한지, 아니면 가치보다 고생만 더 하는지 궁금함.
인프라 직접 구축의 어려움에 공감하며, LangSmith 대신 Langfuse를 고려하거나 메모리 레이어 관리를 위해 전용 툴을 사용하는 것을 추천하는 분위기임.
남들 말 듣지 마라. 인프라 관리하는 거 진짜 개빡세다.
ㄹㅇ 나도 공감함 ㅋㅋ 너는 지금 어떻게 처리하고 있음?
나는 내가 만드는 거에 맞춰서 직접 세팅해서 쓰고 있음. 그게 아니면 LangSmith보다 Langfuse 쓰는 사람들을 더 많이 봐서, 나라면 그거 추천함.
첫 프로덕션 에이전트라면 보통 하나로 묶어서 생각하는 두 가지 결정을 분리하는 게 좋음:
LangSmith는 인프라에 배포하지 않더라도 첫 번째 용도로는 유용할 수 있음. 런타임의 경우, 비밀값 관리, 재시도, 큐, 속도 제한, 장기 실행 작업, 배포/롤백, 인증, 그리고 실행 ID와 연결된 로그 같은 귀찮은 프로덕션 업무를 확실하게 처리해 주는 관리형 에이전트 인프라만 사용하는 편임.
LangSmith Deployments는 주로 관측성과 디버깅에 도움이 됨. 직접 인프라를 구축하는 건 쉽지만, 결국 트레이싱 기능을 다시 만들어야 하고 에이전트가 왜 실패했는지 파악하느라 고생하게 될 거임. 그러니까 더 빠른 통찰력을 얻을지, 아니면 더 많은 제어권을 가질지 사이의 트레이드오프임. 얼마나 빠르게 반복(iterate)하는 걸 중요하게 생각하는지, 아니면 전체 스택을 직접 소유하고 싶은지에 따라 선택하면 됨.
그냥 만드는 놈들한테 맡기는 게 최고임. 다른 배포 방식도 써봤는데 LangSmith가 기능이랑 유연성 면에서 압도적이라 좋았음.
다른 배포 방식은 뭐 써봤음?
편의성을 중시하느냐, 통제권을 중시하느냐에 따라 결정할 것 같음.
LangChain이나 LangGraph를 이미 빡세게 쓰고 있고, 긴밀한 tracing/debugging/deployment 통합이 필요하다면 LangSmith 인프라가 가치 있을 수도 있음.
하지만 비용, latency, secrets, rollback, logs, background jobs, 로컬 재현성, 그리고 lock-in 측면에서 Railway/Fly/Render랑 비교는 해볼 듯.
첫 에이전트라면 일단 그냥 평범한 방식으로 배포하는 걸 추천함. 만약 debugging/observability가 병목이 된다면 그때 LangSmith가 더…
나도 직접 구축했는데 솔직히 메모리 레이어가 예상치 못하게 골치 아프더라. 에이전트 컨텍스트용으로 HydraDB 썼는데 덕분에 몇 주 아꼈음.
사이버 보안 전문가가 Claude를 활용해 며칠 걸리던 고난도 CTF 문제를 단 2시간 만에 해결한 경험담.
사이버 보안 전문가가 Claude를 활용해 며칠 걸리던 고난도 CTF 문제를 단 2시간 만에 해결한 경험담.
작성자가 저혈당 쇼크로 의식을 잃어갈 때 ChatGPT가 음성으로 계속 말을 걸어 깨워준 경험담입니다.
작성자가 저혈당 쇼크로 의식을 잃어갈 때 ChatGPT가 음성으로 계속 말을 걸어 깨워준 경험담입니다.
AI 모델 Luna가 '강아지 살해'라는 윤리적 테스트에서 추론 과정 없이 도구를 즉각 실행해버린 현상을 다룬 글.
AI 모델 Luna가 '강아지 살해'라는 윤리적 테스트에서 추론 과정 없이 도구를 즉각 실행해버린 현상을 다룬 글.