구조화된 LangGraph 1.0+ 프로젝트를 스캐폴딩하고, 규모가 커져도 유지보수 가능하게 가져가세요.LangGraph를 이미 쓰는 팀이라면, Act Operator는 깨끗하고 반복 가능한 프로젝트 구조를 갖추도록 돕는 CLI 및 프로젝트 표준입니다. Act와 Cast라는 프로젝트 단위를 도입해 구조를 분명히 하고, 규모가 커져도 아키텍처·개발·테스트가 같은 방향으로 유지되도록 AI Skills를 제공합니다. LangGraph 프로젝트가 다음에 해당한다면:
- 시작은 깔끔했지만 점점 이해하기 어려워졌거나
- 단일 그래프를 넘어서며 복잡해졌거나
- 테스트, 리팩토링, 그리고 타 개발자에게 설명하기가 어려웠다면
- 개요: 어떤 문제를 풀고 어떤 개념을 쓰는지
- 설치: 환경 준비와 스캐폴딩
- 빠른 시작: 프로젝트를 만들고 실행 흐름 확인
- 템플릿 아키텍처: 생성된 구조를 이해하고 확장
Act Operator가 필요한 이유
LangGraph로는 에이전틱 워크플로를 손쉽게 만들 수 있지만, 규모가 커질수록 구조를 어떻게 묶고 관리할지에 대한 표준은 제공하지 않습니다. Act Operator가 제공하는 것:- 상태, 노드, 에이전트, 도구를 위한 명확한 모듈 구조
- Cast 패키지로 여러 그래프를 확장·관리하는 방식
- 기본 Skills와 명시적 프로젝트 컨텍스트로 지원되는 AI 네이티브 개발
- 아키텍처에 대한 추측을 줄이는 의견이 담긴 기본값
30초 안에 시작해볼까요?
Python 3.11+ 이상이 필요합니다.작동 방식
act new가 표준화된 Act 프로젝트를 스캐폴딩합니다- 각 Cast는 경계가 명확한 독립 그래프 패키지입니다
- CLAUDE.md 파일이 사람과 AI 도구를 위한 설계 컨텍스트를 저장합니다
- Skills가 아키텍처, 구현, 테스트 워크플로를 안내합니다
Act란
Act는 LangGraph 애플리케이션을 구성하는 구조화된 모듈입니다. 이렇게 이해하면 됩니다:- 목적과 경계가 분명한 그래프
- 상태, 노드, 에이전트, 의존성이 명확히 정의된 패키지
- 이해·테스트·리팩터링이 가능한 설계 단위
- 사람과 AI 에이전트가 함께 일하기 위한 협업 인터페이스
AI 협업을 위한 설계
Act Operator는 처음부터 AI 보조 개발을 염두에 두고 설계되었습니다. 각 프로젝트에는 AI 도구가 다음을 수행할 수 있는 기본 Skills가 포함됩니다:- 코드를 생성하기 위한 아키텍처 이해
- 추측 대신 올바른 질문
- 일관된 구현 및 테스트 패턴을 준수
- 기존 그래프 구조를 깨뜨리지 않고 확장
다음 단계
현재 상황에 맞는 단계를 선택하세요:개요
개념, 기능, 대상 사용 사례 확인하기
설치
Python 프로젝트 설치 및 설정 확인하기
빠른 시작
0에서 동작하는 Cast까지 진행하기
템플릿 아키텍처
생성된 구조와 규칙 이해하기