1- # Company Name
1+ # Act Name
22
33LangGraph와 LangChain을 활용한 AI 기반 프로젝트 템플릿
44
@@ -18,17 +18,17 @@ LangGraph와 LangChain을 활용한 AI 기반 프로젝트 템플릿
1818
1919### 시스템 요구사항
2020
21- - Python 3.11 이상
21+ - Python 3.13 이상
2222- uv (의존성 관리)
23- - Flake8, Black, Isort (PEP8 스타일 포맷팅)
23+ - Ruff
2424
2525### 설치 절차
2626
2727#### 1. 저장소 클론
2828
2929``` bash
30- $ git clone https://github.com/Pseudo-Group/Company -Name.git
31- $ cd Company -Name
30+ $ git clone https://github.com/Proact0/Act -Name.git
31+ $ cd Act -Name
3232```
3333
3434#### 2. uv 설치 (아직 설치되지 않은 경우)
@@ -57,20 +57,20 @@ $ uv sync --all-packages
5757$ uv sync --package < PACKAGE NAME>
5858```
5959
60- > ex) agent_name의 경우
60+ > ex) cast_name의 경우
6161>
6262> ``` bash
63- > $ uv sync --package agent_name
63+ > $ uv sync --package cast_name
6464> ` ` `
6565
66- - langgraph.json에 노드 수정 (예: agent_name만 설치할 경우)
66+ - langgraph.json에 노드 수정 (예: cast_name만 설치할 경우)
6767
6868` ` ` json
6969{
7070 " dependencies" : [" ." ],
7171 " graphs" : {
72- " main" : " ./agents /workflow.py:main_workflow" ,
73- " agent_name " : " ./agents/agent_name /workflow.py:agent_name_workflow "
72+ " main" : " ./casts /workflow.py:main_workflow" ,
73+ " cast_name " : " ./casts/cast_name /workflow.py:cast_name_workflow "
7474 },
7575 " env" : " .env"
7676}
@@ -79,7 +79,7 @@ $ uv sync --package <PACKAGE NAME>
7979#### 5. LangGraph 서버 실행
8080
8181``` bash
82- $ uv run langgraph dev
82+ $ uvx --from " langgraph-cli[inmem] " --with-editable . langgraph dev
8383```
8484
8585### 서버가 실행되면 다음 URL에서 접근할 수 있습니다:
@@ -96,8 +96,8 @@ $ uv run langgraph dev
9696
9797### 변수에 따른 값 입력 후 실행
9898
99- - 각 Agent 별 ` State ` 에 정의된 Attribute에 따라 변수를 입력합니다.
100- - ` GraphState ` 는 ` agents/{agent_type }/modules/state.py:{state_name}` 에서 개별 관리됩니다.
99+ - 각 cast 별 ` State ` 에 정의된 Attribute에 따라 변수를 입력합니다.
100+ - ` GraphState ` 는 ` casts/{cast_type }/modules/state.py:{state_name}` 에서 개별 관리됩니다.
101101
102102** 실행 화면**
103103![ ] ( media/LangGraph_Studio_after_invoke.png )
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