Workflow Node vs Tool

핵심 구분

retrieve 같은 함수와 @tool이 붙은 함수는 둘 다 Python 함수처럼 보이지만 역할이 다르다.

retrieve는 워크플로우의 고정 실행 단계이고, @tool 함수는 LLM이 필요할 때 선택해서 호출하는 도구이다.

비교표

구분	Workflow Node	Tool
예시	`retrieve(state)`, `generate(state)`	`@tool def food_tool(...)`
역할	그래프의 작업 단계	LLM이 호출할 수 있는 기능
실행 주체	LangGraph의 Edge 흐름	LLM의 tool calling 판단
실행 여부	그래프에 연결되면 실행됨	LLM이 필요하다고 판단할 때 실행됨
실행 순서	`add_edge()`로 사람이 정의	LLM이 대화 상황에 따라 결정
입력	보통 전체 `state`	함수 인자
출력	State 업데이트용 딕셔너리	도구 실행 결과

Workflow Node 예시

Python

이 함수는 다음처럼 그래프에 연결된다.

Python

따라서 그래프가 실행되면 retrieve는 고정된 순서에 따라 실행된다.

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Tool 예시

Python

이 함수는 그래프 흐름에서 무조건 실행되지 않는다.

LLM에게 도구를 바인딩한 뒤:

Python

이 상태에서는 아직 도구가 실행되지 않는다. 메시지를 넣어 LLM을 호출해야 한다.

Python

이때 LLM이 질문을 보고 필요하다고 판단하면 tool call을 만든다. 자세한 흐름은 LLM Tool Selection 참고.

실무 판단 기준

매번 정해진 순서로 실행되어야 한다면 Node

예:

문서 검색
답변 생성
결과 평가
로그 저장
사용자 승인 단계

Python

LLM이 필요할 때만 선택해야 한다면 Tool

예:

날씨 API 조회
주가 조회
계산기
뉴스 검색
DB 조회

Python

관계

Node와 Tool은 대체 관계가 아니다. 함께 쓴다.

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여기서:

chatbot은 Node
ToolNode도 Node
food_tool은 Tool

한 줄 정리

Node는 사람이 설계한 워크플로우 단계이고, Tool은 LLM이 상황에 따라 꺼내 쓰는 기능이다.

Workflow Node vs Tool

핵심 구분

retrieve 같은 함수와 @tool이 붙은 함수는 둘 다 Python 함수처럼 보이지만 역할이 다르다.

retrieve는 워크플로우의 고정 실행 단계이고, @tool 함수는 LLM이 필요할 때 선택해서 호출하는 도구이다.

비교표

구분	Workflow Node	Tool
예시	`retrieve(state)`, `generate(state)`	`@tool def food_tool(...)`
역할	그래프의 작업 단계	LLM이 호출할 수 있는 기능
실행 주체	LangGraph의 Edge 흐름	LLM의 tool calling 판단
실행 여부	그래프에 연결되면 실행됨	LLM이 필요하다고 판단할 때 실행됨
실행 순서	`add_edge()`로 사람이 정의	LLM이 대화 상황에 따라 결정
입력	보통 전체 `state`	함수 인자
출력	State 업데이트용 딕셔너리	도구 실행 결과

Workflow Node 예시

Python
def retrieve(state: State):
    question = state["question"]
    docs = [...]
    return {"context": docs}

이 함수는 다음처럼 그래프에 연결된다.

Python
builder.add_node("retrieve", retrieve)
builder.add_edge(START, "retrieve")
builder.add_edge("retrieve", "generate")

따라서 그래프가 실행되면 retrieve는 고정된 순서에 따라 실행된다.

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Tool 예시

Python
from langchain_core.tools import tool

@tool
def food_tool(food: str):
    """감기에 좋은 음식을 알려줄 때 사용한다."""
    return "생강차와 닭고기 수프를 드세요."

이 함수는 그래프 흐름에서 무조건 실행되지 않는다.

LLM에게 도구를 바인딩한 뒤:

Python
llm_with_tools = llm.bind_tools([food_tool])

이 상태에서는 아직 도구가 실행되지 않는다. 메시지를 넣어 LLM을 호출해야 한다.

Python
response = llm_with_tools.invoke(current_messages)

이때 LLM이 질문을 보고 필요하다고 판단하면 tool call을 만든다. 자세한 흐름은 LLM Tool Selection 참고.

실무 판단 기준

매번 정해진 순서로 실행되어야 한다면 Node

예:

문서 검색
답변 생성
결과 평가
로그 저장
사용자 승인 단계

Python
def evaluate(state): ...

LLM이 필요할 때만 선택해야 한다면 Tool

예:

날씨 API 조회
주가 조회
계산기
뉴스 검색
DB 조회

Python
@tool
def get_stock_price(ticker: str): ...

관계

Node와 Tool은 대체 관계가 아니다. 함께 쓴다.

Mermaid스크롤로 확대 · 드래그로 이동

여기서:

chatbot은 Node
ToolNode도 Node
food_tool은 Tool

한 줄 정리

Node는 사람이 설계한 워크플로우 단계이고, Tool은 LLM이 상황에 따라 꺼내 쓰는 기능이다.

Workflow Node vs Tool

Workflow Node vs Tool

핵심 구분

비교표

Workflow Node 예시

Tool 예시

실무 판단 기준

매번 정해진 순서로 실행되어야 한다면 Node

LLM이 필요할 때만 선택해야 한다면 Tool

관계

한 줄 정리

Synapse Map Insight

Workflow Node vs Tool

Workflow Node vs Tool

핵심 구분

비교표

Workflow Node 예시

Tool 예시

실무 판단 기준

매번 정해진 순서로 실행되어야 한다면 Node

LLM이 필요할 때만 선택해야 한다면 Tool

관계

한 줄 정리

Synapse Map Insight