# Show GN: NeoGraph - LangGraph를 C++로 옮긴 에이전트 엔진

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- Type: show
- Author: [procoinmac0](https://news.hada.io/@procoinmac0)
- Published: 2026-06-07T17:49:07+09:00
- Updated: 2026-06-07T17:49:07+09:00
- Original source: [github.com/fox1245](https://github.com/fox1245/NeoGraph)
- Points: 2
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안녕하세요.   
제가 만든 에이전트 오케스트레이션 엔진 NeoGraph를 공유합니다.   
C++17기반이구요 아래의 커맨드로 설치하실 수 있습니다.   
pip install neograph-engine   
  
#### 왜 만들었나  
Python기반의 LangGraph를 사용하다보면 성능이 아쉬울 때가 많았습니다. 서버 가동 시 필요로 하는 사양도 꽤 요구하기 때문에 가볍고 빠른 오케스트레이션 엔진이 있었으면 좋겠다고 생각할 때가 많았기 때문에 C++로 구현하여 성능향상을 노려보자는 흐름으로 이어지게 되었습니다.   
  
#### 특징?   
  
그래프를 `코드`가 아니라 `데이터`로 다룹니다.   
  
대부분의 Python 프레임워크는 그래프를 Python 객체로 정의합니다. NeoGraph는 그래프 구조 자체를 JSON으로 정의합니다. StateGraph 객체가 아니라, DB 한 줄에 들어가는 JSON 한 덩어리로 정의됩니다.   
  
따라서 다음과 같은 것들이 가능해집니다.   
  
1. 무배포 핫스왑 - 에이전트 구조(그래프 토폴로지)를 바꾸려면 DB의 JSON 한 줄만 교체하면 됩니다.  
재배포도, 프로세스 재시작도, 진행중인 대화 유실도 없습니다.   
  
2. 멀티테넌트 - 고객마다 다른 에이전트 구조를 한 프로세스 안에서 돌릴 수 있습니다. 실제 OpenAI gpt-4o-mini로 1,000 고객 동시 처리 시 RSS 29MB, 에러 0건이었습니다. 같은 구성을 LangGraph로 하면 고객당 프로세스라 대략 수십GB 가량이 필요하다고 봅니다.  
  
3. 자가진화 에이전트 - LLM이 각 고객 대화를 보고 그 고객의 graph_def(JSON)을 다시 씁니다. 즉, 에이전트가 사용자 행동에 맞춰 "스스로 모양을 바꿉니다."  
  
#### 그리고 빠릅니다.   
  
| 프레임워크 | 엔진 오버헤드 (노드 1회) | NeoGraph 대비 |  
|---|---:|---:|  
| **NeoGraph** | **5.0 µs** | **1×** |  
| Haystack | 140 µs | 28× |  
| LangGraph | 643 µs | 128× |  
| LlamaIndex | 1,565 µs | 313× |  
| AutoGen | 3,127 µs | 625× |  
  
물론 측정 방식에 따라 다를 수도 있고, 실제 LLM 호출이 끼면 외부 I/O가 지배하니 체감 속도는 비슷해질  
수 있습니다.  
이 µs 숫자가 진짜 의미를 갖는 건 한 박스에 수천 요청이  
날아오는 멀티테넌트/엣지 케이스라고 생각합니다.   
  
  
  
GitHub: https://github.com/fox1245/NeoGraph  
PyPI:   https://pypi.org/project/neograph-engine/  
  
피드백 환영합니다.

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