이 글은 LangAlpha라는 오픈소스 프로젝트를 중심으로, 멀티 에이전트 기반 AI 주식 분석 시스템이 어떻게 설계되고 동작하는지 정리한 기술 블로그입니다.
LangAlpha는 대규모 언어 모델(LLM)과 에이전트 워크플로우를 결합해, 시장 데이터 수집부터 분석, 리포트 생성까지의 과정을 자동화하는 도구입니다. 본문에서는 LangAlpha의 기술적 배경, 핵심 기능, 에이전트 구조, 데이터 활용 방식, 그리고 실제 사용 방법까지 단계적으로 설명합니다.
LangAlpha란 무엇인가
LangAlpha는 미국 주식 시장 분석을 목표로 한 멀티 에이전트 AI 분석 도구입니다.
자연어로 입력된 사용자의 질문을 기반으로, 여러 전문 에이전트가 협력해 시장 데이터, 뉴스, 재무 정보 등을 수집·분석하고, 구조화된 리포트를 생성합니다.
기존의 단일 모델 기반 분석과 달리, LangAlpha는 각 역할이 명확히 분리된 에이전트 구조를 사용해 보다 체계적이고 깊이 있는 분석을 지향합니다.
핵심 기술 스택과 구성 요소
LangAlpha는 다음과 같은 기술 조합을 기반으로 구성되어 있습니다.
기본 기술 스택
- 프로그래밍 언어: Python
- LLM 및 에이전트 프레임워크: LangChain, LangGraph
- 환경 관리: uv
데이터 및 외부 연동
- 시장·재무 데이터: Polygon, Yahoo Finance
- 뉴스 및 리서치: Tavily Search, Tickertick News API
- 웹 브라우징: Playwright 기반 브라우저 에이전트
- 코드 실행: 로컬 Python/Bash 환경
- 데이터베이스: MongoDB (쿼리 이력 및 분석 결과 저장)
이 조합을 통해 정량 데이터와 정성 데이터를 함께 다루는 분석 환경을 구성합니다.
멀티 에이전트 워크플로우 구조
LangAlpha의 핵심은 Market Intelligence Agent Workflow입니다.
이 워크플로우는 LangGraph를 기반으로 구현되어 있으며, 다음과 같은 단계로 동작합니다.
1. 사용자 질의 입력
사용자는 자연어로 주식, 시장, 경제 이벤트에 대한 질문을 입력합니다.
2. Supervisor와 Planner
- Supervisor 에이전트가 전체 흐름을 관리합니다.
- Planner 에이전트는 사용자의 질문을 분석해, 필요한 조사 및 분석 단계를 세부 계획으로 분해합니다.
3. 정보 수집 단계
계획에 따라 여러 에이전트가 병렬 또는 반복적으로 작업을 수행합니다.
- researcher:
뉴스(Tickertick), 웹 검색(Tavily)을 활용해 최근 이슈와 맥락을 수집 - market:
주가, 기술적 지표, 재무제표, 밸류에이션 지표 등 정량 데이터 수집 - browser:
일반 검색으로 부족한 경우 특정 URL을 직접 탐색
4. 분석 및 계산
- coder:
복잡한 계산이나 데이터 가공이 필요한 경우 Python 코드를 실행 - analyst:
헤지펀드 관점의 금융 분석가 역할로, 수집된 정보만을 기반으로 투자 논리, 리스크, 인사이트를 도출
5. 리포트 생성
- reporter 에이전트가 모든 결과를 정리해 Markdown 형식의 구조화된 보고서를 생성합니다.
이 구조 덕분에 분석 과정이 명확히 분리되고, 복잡한 질의에도 일관된 흐름을 유지할 수 있습니다.
LangAlpha의 주요 특장점
자율적 리서치 수행
여러 에이전트가 협업해 뉴스, 시장 데이터, 재무 정보를 자동으로 수집합니다.
정량·정성 분석의 결합
가격 데이터와 재무 지표뿐 아니라, 뉴스와 이벤트 맥락까지 함께 분석합니다.
구조화된 분석 프로세스
Planner와 Supervisor를 통해 분석 단계가 체계적으로 관리됩니다.
투자 관점의 인사이트 제공
단순 데이터 나열이 아닌, 금융 분석 관점에서 해석된 결과를 제공합니다.
Damodaran Valuation Model과 트레이딩 전략
LangAlpha에는 Aswath Damodaran 교수의 밸류에이션 방법론을 참고한 평가 모델이 포함되어 있습니다.
해당 모델은 노트북(notebooks/ginzu_interface.ipynb)을 통해 확인할 수 있으며, 수동 입력 기반의 기업 가치 산출을 지원합니다.
또한, 별도의 카운터 트렌드 트레이딩 전략 예제가 제공되어 있어, 분석 결과를 전략적 관점에서 확장해 볼 수 있습니다.
저장소 구조로 보는 설계 특징
LangAlpha의 디렉터리 구조는 역할 중심으로 명확하게 분리되어 있습니다.
- src/agent/market_intelligence_agent: 에이전트 핵심 로직
- agents, tools, graph: 에이전트 구현과 워크플로우 정의
- database: MongoDB 관련 설정 및 유틸리티
- web: FastAPI 기반 웹 UI
- notebooks: 분석 예제 및 데모용 노트북
이 구조는 기능 확장과 유지보수를 고려한 설계라는 점에서 의미가 있습니다.
사용 예시와 분석 결과
LangAlpha는 NVIDIA, Tesla, 중국 전기차 기업 등 다양한 주제의 분석 리포트를 생성할 수 있습니다.
질의 내용에 따라 응답 생성에는 약 2~6분이 소요되며, 토큰 사용량은 수만 단위에 이를 수 있습니다.
초기 버전의 예제도 포함되어 있으나, 최신 버전을 실행할수록 더 개선된 결과를 확인할 수 있습니다.
효과적인 사용을 위한 질의 작성 가이드
LangAlpha는 질의가 구체적일수록 더 좋은 결과를 제공합니다.
- 분석 대상 명확화
- 기간과 범위 지정
- 원하는 결과 형태(뉴스, 재무, 기술적 분석, 비교 분석 등) 명시
이러한 조건을 충족하면 에이전트들이 더 정확한 계획을 수립하고 분석 품질이 높아집니다.
설치 및 실행 방법 요약
1. 저장소 클론
git clone https://github.com/Chen-zexi/LangAlpha.git
cd LangAlpha
2. Docker 기반 실행 (권장)
- Docker 및 Docker Compose 설치
- .env.example을 .env로 복사 후 API 키 설정
- docker-compose up --build -d 실행
- 웹 UI 접속: http://localhost:8000
Docker 환경을 사용하면 웹 UI, 데이터베이스, 에이전트 서비스가 함께 구성됩니다.
LangAlpha는 LLM 기반 멀티 에이전트 아키텍처가 실제 금융 분석에 어떻게 적용될 수 있는지 보여주는 사례입니다.
단순한 챗봇을 넘어, 계획·수집·분석·리포트라는 분석 전 과정을 자동화했다는 점에서 의미가 큽니다.
향후 에이전트 확장, 데이터 범위 확대, UI 개선이 이루어진다면, 금융 리서치 자동화의 실질적인 도구로 발전할 가능성이 충분합니다.
LangAlpha는 멀티 에이전트 시스템과 AI 기반 분석에 관심 있는 개발자와 연구자에게 좋은 참고 자료가 될 수 있습니다.
https://github.com/Chen-zexi/LangAlpha
GitHub - Chen-zexi/LangAlpha: Multi-Agent Financial Research workflow
Multi-Agent Financial Research workflow. Contribute to Chen-zexi/LangAlpha development by creating an account on GitHub.
github.com
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