LangGraph vs CrewAI 비교
10 Apr 2025
LangGraph vs CrewAI 비교: 어떤 에이전트 프레임워크를 선택할까?
최근 들어 LLM 기반의 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때 멀티스텝 처리와 에이전트 구성이 점점 더 중요해지고 있습니다.
특히 로컬 환경에서 Ollama를 활용해 프라이버시를 보장하면서 빠르게 모델을 실행하고자 할 때, 에이전트 오케스트레이션 프레임워크로 LangGraph와 CrewAI가 자주 비교 대상에 오릅니다.
이 글에서는 RAG 파이프라인에서 LangGraph와 CrewAI가 어떻게 다른 접근 방식을 제공하는지 실제 사용 시 고려해야 할 요소들을 중심으로 설명하겠습니다.
Ollama와 RAG의 간단한 개요
Ollama는 로컬에서 LLaMA, Mistral, Gemma 등 다양한 LLM을 간단히 실행할 수 있게 해주는 툴입니다. 여기에 RAG 기법을 결합하면 로컬 문서 기반의 질의응답 시스템을 손쉽게 만들 수 있습니다.
하지만 단순한 RAG를 넘어서 문서 검색 → 요약 → 교차 검증 → 최종 응답 생성과 같은 복잡한 작업을 처리하려면 여러 작업을 담당하는 에이전트 간 협업이 필요합니다. 이 때 사용하는 프레임워크가 바로 LangGraph와 CrewAI입니다.
LangGraph: 유연한 상태 머신 기반 워크플로우
LangGraph는 LangChain 팀이 만든 오픈소스 프레임워크로, 상태 머신(State Machine) 기반의 데이터 흐름을 정의할 수 있게 해줍니다.
특징
- 노드 간 연결 기반의 그래프 구성
- 복잡한 워크플로우(예: 순환 루프, 조건 분기) 구현 가능
- LangChain과 긴밀하게 통합되어 있음
- RAG 파이프라인을 논리적으로 분리하여 정의 가능
장점
- 상태 전이 방식이 명확해서 디버깅이 쉬움
- LLM 호출 외에도 다양한 작업 흐름을 통합할 수 있음
- 순차/병렬 흐름 모두 지원
사용 사례 예시
Retriever→Summarizer→Critic→Rewriter같은 순차적 RAG 워크플로우 구성- 사용자가 질문을 반복하거나 조건에 따라 흐름을 제어하는 루프 처리에 적합
✅ 추천 대상: 복잡한 제어 흐름이 필요하거나, 다수의 노드 간 조건 기반 상태 전이를 명확히 설계하고 싶은 경우
CrewAI: 사람처럼 협업하는 멀티에이전트 구성
CrewAI는 각 LLM 에이전트를 사람처럼 역할(role) 기반으로 구성하고, 이들이 함께 협업하도록 만드는 프레임워크입니다.
특징
Agent,Task,Crew의 개념으로 구성- 각 에이전트가 특정한 역할(예: 분석가, 요약가, 검토자)을 가짐
- 프롬프트 중심의 명시적 역할 분담
장점
- 사람이 협업하는 것처럼 구조화된 협업 시나리오를 구성 가능
- Task별로 다른 모델 사용이 가능 (예: 요약은 작은 모델, 판단은 큰 모델)
- 초보자도 직관적으로 에이전트를 조합할 수 있음
사용 사례 예시
요약가에이전트 →검토자에이전트 →응답 생성자에이전트가 협업하는 멀티 스텝 RAG 구성- 실시간 대화에서 에이전트 간 롤플레잉을 활용한 고객 응대 시나리오
✅ 추천 대상: 에이전트별 역할이 명확하고 협업이 중요한 시나리오를 구성하고 싶은 경우
LangGraph vs CrewAI: 어떤 상황에서 무엇을 쓸까?
| 항목 | LangGraph | CrewAI |
|---|---|---|
| 워크플로우 모델 | 상태 머신 (Graph) | 역할 기반 Task 협업 |
| 구성 방식 | 노드와 상태 전이 정의 | Agent + Task + Crew 구조 |
| 흐름 제어 | 복잡한 조건/순환/병렬 처리에 유리 | 선형 흐름 또는 간단한 협업 중심 |
| 디버깅 | 상태 확인 및 시각화 용이 | Task 단위로 로그 추적 가능 |
| 통합성 | LangChain과 강하게 통합됨 | 독립적이며 다양한 라이브러리와 조합 가능 |
| 러닝 커브 | 중급 이상 | 초급~중급 |
실전 예시: Ollama + LangGraph vs CrewAI
- LangGraph
로컬 문서 검색 → 답변 생성 과정에서
①문서 검색 노드
②요약 노드
③질문 유사성 검토 노드
④최종 응답 생성 노드등 그래프 형태로 구성
- CrewAI
리서처Agent: 문서 검색요약가Agent: 요약검토자Agent: 품질 평가응답 생성자Agent: 최종 답변 작성
→ 마치 인간 팀처럼 협업
결론: 무엇을 선택할까?
- LangGraph는 복잡한 상태 전이, 다양한 흐름 제어, 디버깅에 강합니다.
👉 엔터프라이즈 워크플로우, 조건 기반 분기 처리에 적합 - CrewAI는 에이전트 간 협업 시나리오 구성에 탁월합니다.
👉 사용자에게 더 직관적인 멀티에이전트 구성을 원할 때 적합
참고할 만한 외부 링크
