LangChain, 기업용 에이전트 구성 요소 5가지 공개

LangChain은 자사 팀이 마케팅·영업·개발 업무에 내부 에이전트를 사용한다고 밝혔습니다. 기업용 에이전트 구동 환경을 구축하려면 직원이 이미 쓰는 도구에서 작동하고, 누구의 신원으로 행동할지 판단하며, 공용 또는 사용자별 메모리를 유지해야 한다고 설명했습니다. 또 인증된 서비스에 접근해 격리된 실행 환경에서 코드를 돌리고, 일정이나 백그라운드 이벤트에 따라 작동하는 기능도 필요하다고 했습니다. 회사는 에이전트가 팀의 업무 방식을 바꿨지만 구축에는 상당한 노력이 들었다고 밝혔습니다.

LangChain의 내부 에이전트는 3종입니다. GTM Agent는 이메일을 살피고 답장하며, 조건에 맞는 잠재 고객에게 후속 연락을 보내고, 매일 요약 보고를 전달하며, 계정 관련 질문과 영업 활동을 처리합니다. OpenSWE는 풀 리퀘스트 초안을 만들고 모든 풀 리퀘스트를 검토합니다. Content Studio는 회사의 스타일과 포지셔닝에 맞춰 블로그 글, 이미지, 파워포인트, 동영상을 제작합니다. 에이전트는 Slack에서 각각 별도 앱으로 제공돼 사용자가 직접 메시지를 보내거나 채널에서 호출할 수 있습니다. 대화 하나를 별도의 채널 스레드로 옮기는 기능도 있어 사람 간 대화를 방해하지 않습니다. 이메일이 많이 쌓였을 때는 Slack 메시지로 추적하기 어렵다며, LangChain은 검토용 별도 인터페이스도 만들었습니다.

에이전트의 신원 설정은 호출한 사용자를 대신할지, 서비스 계정 같은 고정 자격 증명을 쓸지 결정합니다. OpenSWE는 메시지를 받으면 사용자의 GitHub 신원을 쓰지만, 백그라운드 코드 검토에는 자체 GitHub 앱 신원을 사용합니다. GTM Agent는 일부 Salesforce 도구에 고정 신원을, 이메일에는 호출한 사용자의 신원을 적용합니다. 이메일 도구는 공유 채널이 아닌 1대1 메시지에서만 쓸 수 있습니다. Content Studio는 일부 Notion 도구에 사용자 신원을 쓰고, 회사의 Twitter 계정에는 회사 자격 증명을 사용합니다. Twitter 게시 등 일부 작업은 허용 목록에 등록된 사용자만 할 수 있으며, 나머지는 읽거나 초안을 작성할 수 있습니다.

각 에이전트에는 모든 사용자에게 적용되는 공용 메모리와 특정 사용자에게만 적용되는 사용자 메모리가 있습니다. LangChain에 따르면 에이전트가 각 정보를 어느 수준에 저장할지 선택하며, 메모리는 가장 탐색이 덜 된 영역으로 추가 작업을 계획하고 있습니다. 에이전트는 코드 실행 환경 밖에서 작동하지만 코드를 실행할 때는 해당 환경에 연결하며, 각 에이전트는 서로 다른 의존성을 담은 기본 이미지를 사용합니다. OpenSWE는 채널이나 사용자에 따라 기본 이미지를 선택합니다. LangChain은 LangSmith Sandboxes의 비밀 정보 프록시를 통해 에이전트가 격리된 환경 안에서 인증된 서비스에 연결한다고 밝혔습니다.

일부 실행은 사용자의 직접 요청이 아니라 일정이나 이벤트로 시작됩니다. OpenSWE는 새로 생성된 풀 리퀘스트를 자동 검토하고, 사용자는 GTM Agent에 매일 요약 보고를 위한 크론 일정을 만들도록 요청할 수 있습니다. LangChain은 세 에이전트 모두 오픈소스 Deep Agents 구동 환경을 기반으로 한 Managed Deep Agents를 사용한다고 밝혔습니다. 이 제품은 채널, 예약 작업, 격리 실행 환경, 메모리, 신원 기능을 제공하며 개발자가 에이전트 동작을 맞춤 설정할 수 있게 합니다. 에이전트 엔지니어링 플랫폼 LangSmith는 에이전트의 판단 과정을 디버깅하고, 변경 사항을 평가하며, 한 번의 클릭으로 배포하는 기능을 지원합니다.

LangChain은 자사 팀이 마케팅·영업·개발 업무에 내부 에이전트를 사용한다고 밝혔습니다. 기업용 에이전트 구동 환경을 구축하려면 직원이 이미 쓰는 도구에서 작동하고, 누구의 신원으로 행동할지 판단하며, 공용 또는 사용자별 메모리를 유지해야 한다고 설명했습니다. 또 인증된 서비스에 접근해 격리된 실행 환경에서 코드를 돌리고, 일정이나 백그라운드 이벤트에 따라 작동하는 기능도 필요하다고 했습니다. 회사는 에이전트가 팀의 업무 방식을 바꿨지만 구축에는 상당한 노력이 들었다고 밝혔습니다.

LangChain의 내부 에이전트는 3종입니다. GTM Agent는 이메일을 살피고 답장하며, 조건에 맞는 잠재 고객에게 후속 연락을 보내고, 매일 요약 보고를 전달하며, 계정 관련 질문과 영업 활동을 처리합니다. OpenSWE는 풀 리퀘스트 초안을 만들고 모든 풀 리퀘스트를 검토합니다. Content Studio는 회사의 스타일과 포지셔닝에 맞춰 블로그 글, 이미지, 파워포인트, 동영상을 제작합니다. 에이전트는 Slack에서 각각 별도 앱으로 제공돼 사용자가 직접 메시지를 보내거나 채널에서 호출할 수 있습니다. 대화 하나를 별도의 채널 스레드로 옮기는 기능도 있어 사람 간 대화를 방해하지 않습니다. 이메일이 많이 쌓였을 때는 Slack 메시지로 추적하기 어렵다며, LangChain은 검토용 별도 인터페이스도 만들었습니다.

에이전트의 신원 설정은 호출한 사용자를 대신할지, 서비스 계정 같은 고정 자격 증명을 쓸지 결정합니다. OpenSWE는 메시지를 받으면 사용자의 GitHub 신원을 쓰지만, 백그라운드 코드 검토에는 자체 GitHub 앱 신원을 사용합니다. GTM Agent는 일부 Salesforce 도구에 고정 신원을, 이메일에는 호출한 사용자의 신원을 적용합니다. 이메일 도구는 공유 채널이 아닌 1대1 메시지에서만 쓸 수 있습니다. Content Studio는 일부 Notion 도구에 사용자 신원을 쓰고, 회사의 Twitter 계정에는 회사 자격 증명을 사용합니다. Twitter 게시 등 일부 작업은 허용 목록에 등록된 사용자만 할 수 있으며, 나머지는 읽거나 초안을 작성할 수 있습니다.

각 에이전트에는 모든 사용자에게 적용되는 공용 메모리와 특정 사용자에게만 적용되는 사용자 메모리가 있습니다. LangChain에 따르면 에이전트가 각 정보를 어느 수준에 저장할지 선택하며, 메모리는 가장 탐색이 덜 된 영역으로 추가 작업을 계획하고 있습니다. 에이전트는 코드 실행 환경 밖에서 작동하지만 코드를 실행할 때는 해당 환경에 연결하며, 각 에이전트는 서로 다른 의존성을 담은 기본 이미지를 사용합니다. OpenSWE는 채널이나 사용자에 따라 기본 이미지를 선택합니다. LangChain은 LangSmith Sandboxes의 비밀 정보 프록시를 통해 에이전트가 격리된 환경 안에서 인증된 서비스에 연결한다고 밝혔습니다.

일부 실행은 사용자의 직접 요청이 아니라 일정이나 이벤트로 시작됩니다. OpenSWE는 새로 생성된 풀 리퀘스트를 자동 검토하고, 사용자는 GTM Agent에 매일 요약 보고를 위한 크론 일정을 만들도록 요청할 수 있습니다. LangChain은 세 에이전트 모두 오픈소스 Deep Agents 구동 환경을 기반으로 한 Managed Deep Agents를 사용한다고 밝혔습니다. 이 제품은 채널, 예약 작업, 격리 실행 환경, 메모리, 신원 기능을 제공하며 개발자가 에이전트 동작을 맞춤 설정할 수 있게 합니다. 에이전트 엔지니어링 플랫폼 LangSmith는 에이전트의 판단 과정을 디버깅하고, 변경 사항을 평가하며, 한 번의 클릭으로 배포하는 기능을 지원합니다.