<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>LangGraph on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/langgraph/</link><description>Recent content in LangGraph on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 10 May 2026 18:30:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/langgraph/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>OncoAgent: 환자 데이터를 병원 밖으로 내보내지 않는 암 치료 AI 에이전트</title><link>https://techllm.github.io/posts/oncoagent-oncology-multi-agent/</link><pubDate>Sun, 10 May 2026 18:30:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/oncoagent-oncology-multi-agent/</guid><description>온코에이전트는 70개 이상의 NCCN·ESMO 가이드라인에 기반한 8노드 LangGraph 멀티에이전트 시스템으로, AMD MI300X에서 56배 처리량 향상을 달성하면서 Zero-PHI 정책으로 환자 데이터를 완전 보호한다.</description></item><item><title>LangGraph 완전 정복 — Bloom AI 9시간 마스터클래스 완전 분석</title><link>https://techllm.github.io/posts/langgraph-full-course-bloom-ai-masterclass/</link><pubDate>Thu, 07 May 2026 22:00:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/langgraph-full-course-bloom-ai-masterclass/</guid><description>Bloom AI의 9시간짜리 LangGraph V1 마스터클래스를 섹션별로 완전 분석했다. Node·Edge·State 기초부터 Memory, Multi-Agent 시스템까지 실무에 바로 쓸 수 있는 핵심만 정리했다.</description></item><item><title>LangGraph로 Agentic AI 시스템 구축하기 — 테디노트 밋업 발표 완전 정리</title><link>https://techllm.github.io/posts/langgraph-agentic-ai-system-teddynote-meetup/</link><pubDate>Thu, 07 May 2026 21:00:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/langgraph-agentic-ai-system-teddynote-meetup/</guid><description>에이전틱 AI 밋업 2025 Q1에서 테디노트가 발표한 LangGraph 실전 활용법. Advanced RAG의 한계, 라우팅 두 가지 방식, 메모리(단기/장기), Human-in-the-Loop, 멀티에이전트 슈퍼바이저 패턴까지 핵심만 정리했다.</description></item><item><title>LangChain vs LangGraph: 무엇이 다르고 언제 써야 하나</title><link>https://techllm.github.io/posts/langchain-vs-langgraph-difference/</link><pubDate>Thu, 07 May 2026 14:50:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/langchain-vs-langgraph-difference/</guid><description>같은 LangChain 생태계 안에 공존하는 LangChain과 LangGraph. 선형 파이프라인과 비선형 그래프라는 구조적 차이를 중심으로, 각 프레임워크의 작동 방식과 적합한 사용 시나리오를 정리합니다.</description></item><item><title>AI 에이전트 메모리: 에이전트가 ‘기억’해야 진짜 일할 수 있다</title><link>https://techllm.github.io/posts/ibm-ai-agent-memory-explained/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 23:10:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/ibm-ai-agent-memory-explained/</guid><description>IBM의 AI agent memory 설명을 바탕으로, 에이전트 메모리의 개념과 단기·장기·에피소드·의미·절차 기억의 실무적 의미를 정리한다.</description></item><item><title>에이전틱 엔지니어링: AI 코딩 도구 다음 단계는 ‘팀 운영 방식’이다</title><link>https://techllm.github.io/posts/langchain-agentic-engineering-software-team/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 09:15:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/langchain-agentic-engineering-software-team/</guid><description>LangChain의 Agentic Engineering 글을 바탕으로, AI 코딩 도구 이후 소프트웨어 엔지니어링이 왜 다중 에이전트 팀 운영 방식으로 이동하는지 정리한다.</description></item><item><title>TradingAgents: 금융 트레이딩을 멀티 에이전트로 나누면 무엇이 달라질까</title><link>https://techllm.github.io/posts/tradingagents-multi-agent-trading-framework/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 12:30:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/tradingagents-multi-agent-trading-framework/</guid><description>TauricResearch의 TradingAgents 저장소를 바탕으로, LLM 기반 멀티 에이전트 금융 트레이딩 프레임워크의 구조와 실무적 의미를 정리한다.</description></item></channel></rss>