LangGraph Conditional Fan-out

Conditional Fan-out = 조건부 Edge의 라우터가 다음 노드 1개가 아니라 여러 노드 목록을 반환해서, 조건에 따라 병렬 실행 대상을 바꾸는 패턴이다.
일반 Parallel Agent Fan-out은 항상 같은 노드들로 퍼진다.
Conditional Fan-out은 State를 보고 DB+CSV, 또는 Web처럼 실행 경로를 동적으로 고른다.

구조

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실습 코드 감각

Python

found=True이면 로컬 DB와 CSV를 둘 다 조회한다.
found=False이면 웹 검색 agent만 실행한다.
즉 라우터 함수가 문자열 하나가 아니라 문자열 리스트를 반환한다.

Python

세 번째 인자는 라우터가 갈 수 있는 후보 노드 목록이다.
route()가 반환한 값이 이 후보 중 어디인지 보고 LangGraph가 다음 노드를 실행한다.

일반 조건부 Edge와 차이

일반 조건부 Edge는 보통 한 경로만 고른다.

Python

Conditional Fan-out은 여러 경로를 동시에 고를 수 있다.

Python

State reducer가 필요한 이유

여러 노드가 같은 messages 필드에 결과를 추가한다.
이때 그냥 리스트 필드만 쓰면 나중 결과가 앞 결과를 덮을 수 있다.
그래서 add_messages reducer를 붙인다.

Python

db_agent 결과와 csv_agent 결과가 둘 다 messages에 쌓이고, reporter가 이를 읽어 최종 답변을 만든다.

Fan-out / Fan-in 관점

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Fan-out: entry에서 선택된 agent들로 퍼짐.
Fan-in: 선택된 agent들의 결과가 reporter로 모임.
Reduce: reporter가 모인 정보를 요약·종합함.

언제 쓰나

내부 DB에 정보가 있으면 내부 데이터를 우선 쓴다.
로컬 문서가 있으면 로컬 문서 agent를 함께 실행한다.
내부 정보가 없을 때만 웹 검색으로 fallback한다.
비용이 큰 agent는 필요한 경우에만 실행하고 싶다.

주의

여러 노드가 같은 필드를 업데이트하면 reducer를 꼭 확인한다.
라우터가 반환할 수 있는 노드 이름은 add_conditional_edges 후보에 포함되어야 한다.
병렬 결과의 순서에 의존하는 코드는 피한다.
웹 검색 fallback은 최신성은 좋지만, 출처와 신뢰도를 reporter에서 함께 정리해야 한다.

관련

LangGraph Conditional Fan-out

Conditional Fan-out = 조건부 Edge의 라우터가 다음 노드 1개가 아니라 여러 노드 목록을 반환해서, 조건에 따라 병렬 실행 대상을 바꾸는 패턴이다.

일반 Parallel Agent Fan-out은 항상 같은 노드들로 퍼진다.

Conditional Fan-out은 State를 보고 DB+CSV, 또는 Web처럼 실행 경로를 동적으로 고른다.

실습 코드 감각

Python

def route(state: AgentState):
    if state["found"]:
        return ["db_agent", "csv_agent"]
    return ["web_agent"]

found=True이면 로컬 DB와 CSV를 둘 다 조회한다.

found=False이면 웹 검색 agent만 실행한다.

즉 라우터 함수가 문자열 하나가 아니라 문자열 리스트를 반환한다.

Python

builder.add_conditional_edges(
    "entry",
    route,
    ["db_agent", "csv_agent", "web_agent"],
)

세 번째 인자는 라우터가 갈 수 있는 후보 노드 목록이다.

route()가 반환한 값이 이 후보 중 어디인지 보고 LangGraph가 다음 노드를 실행한다.

일반 조건부 Edge와 차이

일반 조건부 Edge는 보통 한 경로만 고른다.

Python

def route(state):
    if state["ok"]:
        return "answer"
    return "fallback"

Conditional Fan-out은 여러 경로를 동시에 고를 수 있다.

Python

def route(state):
    if state["found"]:
        return ["db_agent", "csv_agent"]
    return ["web_agent"]

State reducer가 필요한 이유

여러 노드가 같은 messages 필드에 결과를 추가한다.

이때 그냥 리스트 필드만 쓰면 나중 결과가 앞 결과를 덮을 수 있다.

그래서 add_messages reducer를 붙인다.

Python

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], add_messages]
    disease: str
    found: bool

db_agent 결과와 csv_agent 결과가 둘 다 messages에 쌓이고, reporter가 이를 읽어 최종 답변을 만든다.

주의

여러 노드가 같은 필드를 업데이트하면 reducer를 꼭 확인한다.

라우터가 반환할 수 있는 노드 이름은 add_conditional_edges 후보에 포함되어야 한다.

병렬 결과의 순서에 의존하는 코드는 피한다.

웹 검색 fallback은 최신성은 좋지만, 출처와 신뢰도를 reporter에서 함께 정리해야 한다.

LangGraph Conditional Fan-out