r/langchain•4개월 전•31•36
LangChain은 똑같은 걸 만드는 방법이 5가지나 되는데, 2025년에 뭘 써야 할지 진짜 모르겠다
LangChain has 5 different ways to build the same thing and I genuinely don't know which one to use in 2025
핵심 요약
LangChain의 파편화된 API와 빠르게 변하는 생태계로 인해 어떤 도구를 선택해야 할지 혼란스러워하는 개발자의 고민.
- API 파편화 — AgentExecutor, LCEL, LangGraph 등 너무 많은 구현 방식이 존재함.
- 문서의 불일치 — 튜토리얼과 공식 문서, 과거 자료 간의 정보 격차가 심함.
- LangGraph 권장 — 복잡한 상태 관리나 멀티 스텝 작업에는 LangGraph가 표준으로 자리 잡음.
- 대안 프레임워크 — Pydantic AI나 Crew AI 등 다른 도구로의 전환을 고려하는 의견도 있음.
지난 한 달 동안 LangChain으로 개발해 왔는데, 배우면 배울수록 어떤 API를 써야 할지 더 헷갈린다.
튜토리얼과 문서에서 이런 것들을 다 봤다:
initialize_agentcreate_react_agentAgentExecutor|파이프를 사용하는 LCEL 체인- 그리고 이제 다들 그냥 LangGraph를 쓰라고 한다.
튜토리얼마다 다 다른 걸 쓴다. 공식 문서는 한 가지 방식을 보여주고, 3개월 된 유튜브 영상은 다른 걸 보여주고, 작년 스택 오버플로우 답변은 이제는 deprecated 된 세 번째 방식을 보여준다.
초보자는 아니다. RAG 파이프라인도 구축해 봤고, Self-Query Retriever도 구현해 봤고, LCEL도 이해한다. 하지만 2026년에 에이전트를 구축하는 "현재의 올바른" 방법이 뭔지 도저히 모르겠다.
구체적인 질문:
AgentExecutor는 여전히 배울 가치가 있나, 아니면 이미 레거시인가?- LangChain에 머무는 것과 LangGraph로 넘어가는 건 언제 결정해야 하나?
- 현재 시점의 표준을 반영하는 단일 소스가 있나?
프로덕션 환경에서 개발하는 분들, 지금 실제 스택이 어떻게 되나?
