"LangChain shows AI agents aren’t human-level yet because they’re overwhelmed by tools"라는 제목의 기사에서 VentureBeat는 LangChain을 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 관리하는 데 관련된 여러 주요 제한 사항과 도전 과제를 다루고 있습니다.

LangChain의 제한 사항
- LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 서비스를 개발하기 위해 설계된 프레임워크입니다.
그러나 LangChain은 여러 제한 사항이 있어 실제 운영 수준의 애플리케이션에서 사용하기에 어려움을 겪고 있습니다.
많은 세부사항을 추상화하기 때문에 코드의 이해와 유지 보수가 어려워지며, 요구 사항이 더 복잡해질수록 이러한 문제는 더욱 심해집니다.

도구와 복잡성으로 인한 압박
- LangChain으로 구축된 AI 에이전트는 여러 도구와 작업을 관리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
여러 가능성과 문제 해결을 위한 단계로 인해 에이전트가 압도당할 수 있으며, 이로 인해 무한 루프, 예측할 수 없는 실행 시간, 디버깅의 어려움 등 다양한 문제가 발생합니다.

유연성과 투명성 부족
- LangChain의 고수준 추상화는 개발을 단순화하는 데 목적이 있지만, 시스템을 사용자 맞춤화하거나 디버깅하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다.
이러한 추상화 계층은 헷갈리는 중첩 추상화를 만들어내어, 스택 추적을 이해하거나 내부 프레임워크 코드를 디버깅하는 것이 도전적이게 됩니다.

계획 및 실행
- AI 에이전트에게 효과적인 계획은 매우 중요하지만, LangChain의 접근 방식은 에이전트가 미래 상태를 예측하고 정보에 기반한 결정을 내리는 것을 어렵게 만듭니다.
이로 인해 에이전트는 특히 강력한 추론 및 계획 능력이 필요한 복잡한 작업에서 원하는 결과를 달성하는 데 어려움을 겪습니다.

확장성 및 자원 관리
- AI 에이전트가 여러 도구와 상호작용하고 다양한 작업을 처리해야 하므로, LangChain이 이러한 상호작용과 자원을 효율적으로 관리하는 데 한계를 보입니다.
여기에는 동적으로 변하는 도구의 가용성 문제, 에이전트 상태 관찰, 다양한 작업 부하에 맞춰 아키텍처를 확장하는 문제가 포함됩니다.

결론
- 이 기사는 LangChain이 초기 개발 단계에서 도움이 되었지만, 그 한계와 비유연성으로 인해 고급 및 복잡한 AI 에이전트 애플리케이션에는 덜 적합하다는 결론을 내리고 있습니다.
개발자들은 종종 새 기능을 만드는 것보다 LangChain을 이해하고 디버깅하는 데 더 많은 시간을 소비하게 되며, 보다 유연하고 투명한 프레임워크나 접근 방식의 필요성이 강조되고 있습니다.