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사내 Agent 프로젝트로 본 LangFlow와 마주한 현실

최근에 회사 프로젝트로 Agent를 만들어야 하는 일이 있었다.내부적으로는 LangFlow, Open Web UI 조합을 사용했고, 두 개의 Agent를 구현했다.세금 관련 DOCX 리포트를 작성하는 AI정보성 데이터를 취합해 요약 브리핑하는 Agent결과적으로 둘 다 상당히 긴 LangChain으로 이어졌다. 그 과정에서 부딪힌 문제들과 깨달은 것들을 정리해본다.LangFlow 활용도를 높이려면 결국 커스텀 모듈LangFlow의 활용도를 끌어올리려면 어느 정도는 직접 커스텀 컴포넌트를 만들 수 있어야 한다. 예를 들어 스트리밍된 LLM 결과를 받아 DOCX 파일로 저장해야 하는 경우가 그렇다.대략 이런 식으로 구현했다.import osimport tempfileimport uuidfrom pathlib..

카테고리 없음 2026.04.28
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smhanlab 님의 블로그 입니다.

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카이스트전산학부, langchain, smhanlab, CS박사, AI에이전트, aura, LLM, 프롬프트 엔지니어링, claude, 컴퓨터공학, 그래프데이터베이스, ai agent, Python, Langflow, 스타트업도전, 커스텀컴포넌트, multi-turn, Neo4j, RBAC, 개발자스토리, 그래프DB, 소프트웨어철학, 시스템설계, pii, 메타 프롬프팅, 데이터베이스보안, cypher, 연구에서서비스까지, 커스텀 컴포넌트, 접근제어,

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