AI Agent 처음부터 구축하기 — LangChain + TypeScript 실전 노트

AI 요약

LangChain과 TypeScript를 활용해 도구 호출, 스트리밍 출력, 컨텍스트 기억, 사고 과정 표시가 가능한 실제 AI Agent를 처음부터 구축하는 실전 튜토리얼이다. 프로젝트 초기화부터 도구 정의, Agent 생성, 스트리밍, 멀티턴 대화, Extended Thinking까지 단계별로 설명한다. Agent는 LLM + 도구 + 루프로 구성되며, Tool Calling의 5단계 워크플로우(사용자 메시지 → LLM 분석 → tool_call 반환 → 도구 실행 → 결과 피드백 → 최종 응답)를 상세히 다룬다.

핵심 포인트

• 핵심 의존성: langchain, @langchain/anthropic, @langchain/core, @langchain/langgraph, deepagents, zod, dotenv
• ANTHROPIC_BASE_URL 프록시 기법으로 Anthropic 프로토콜 호환 인터페이스를 통해 qwen3.7-plus 모델 호출 가능
• Agent = LLM + 도구 + 루프 구조로, LLM이 도구 필요 여부를 판단해 반복 실행
• 계산기 도구 예시로 zod 스키마 기반 파라미터 검증 및 사칙연산 구현

향후 전망

• TypeScript 생태계에서 LangChain 기반 Agent 개발이 실무 표준으로 자리잡을 가능성
• Extended Thinking 등 모델 사고 과정 시각화 기능이 Agent UX의 핵심 요소로 부상