랭워치
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LangWatch는 에이전트 시뮬레이션, 오프라인/실시간 평가, OpenTelemetry, 관찰 가능한 기본 프롬프트 관리, DSPy 최적화, 사용자 피드백 및 자체 호스팅/하이브리드 배포를 다루는 AI 에이전트 및 LLM 애플리케이션을 위한
LangWatch 도구 텍스트
핵심 매개변수 및 통계
LangWatch의 제품 페이지에서는 이를 AI 에이전트 테스트, LLM 평가 및 LLM 관찰 플랫폼으로 포지셔닝합니다. 핵심 임무는 팀이 개발 및 생산 단계에서 에이전트, 프롬프트, 모델 및 도구 호출의 행동 증거를 볼 수 있도록 하는 것입니다. 기본 모델 공급업체도 아니고 일반 챗봇도 아니지만 테스트, 추적, 평가, 피드백 및 최적화를 동일한 품질 개념에 두었습니다.
| 프로젝트 | 공공정보 |
|---|---|
| 제품명 | 랭워치 |
| 공식입장 | langwatch.ai |
| 서류접수 | docs.langwatch.ai |
| 신청접수 | app.langwatch.ai |
| GitHub 저장소 | langwatch/langwatch |
| 공식 포지셔닝 | AI 에이전트 테스트 LLM 평가 LLM 관찰 가능 플랫폼 |
| 오픈 소스 라이센스 | 아파치-2.0 |
| 주요 언어 | 타입스크립트; Python SDK와 TypeScript SDK를 모두 유지 관리 |
| 커뮤니티 규모 | GitHub 약 3.3,000개의 별, 약 323개의 포크, 창고가 2023-09-09에 생성되었습니다 |
| 배포 양식 | 클라우드, 자체 호스팅, 하이브리드 배포, 엔터프라이즈 온프레미스 |
| 핵심역량 | 에이전트 시뮬레이션, 오프라인/실시간 평가, 관찰 가능성, 신속한 관리, 분석, 인적 피드백, DSPy 최적화 |
| 데이터 및 규정 준수 | EU에 초점을 맞춘 클라우드 데이터 지역; 가격 페이지 목록 GDPR, ISO27001 보고서, 기업 보안 자료 및 규정 준수 검토 지원 |
포지셔닝 경계: LangWatch의 가치는 비즈니스 애플리케이션 자체를 대체하는 것이 아니라 "품질 및 운영 증거"에 있습니다. 기존 LLM 애플리케이션 RAG, 고객 서비스 에이전트, 도구 호출 체인 및 프롬프트 단어 버전을 연결하는 데 적합하며 "변화가 좋은지 여부"를 주관적인 느낌에서 추적 가능한 실험, 평가 및 생산 모니터링 결과로 전환합니다.
사용자 및 시장 인지도
오픈 소스 커뮤니티 신호: 공식 GitHub 저장소는 "LLM 평가 및 AI 에이전트 테스트를 위한 플랫폼"으로 설명되어 있으며 라이선스는 Apache-2.0이며 주제 태그는 평가, 관찰 가능성, llm-ops, 프롬프트 엔지니어링, DSPy, 데이터 세트 및 기타 방향을 다룹니다. 약 3,300개의 별과 지속적인 SDK/Skills 버전 노트 출시를 통해 LangWatch는 폐쇄 소스 데모 사이트에 머무르는 것이 아니라 이미 눈에 띄는 개발자 채택 기반을 갖추고 있습니다.
기업 및 팀 신호: 공식 웹 사이트 및 가격 페이지에서는 "복잡한 AI 에이전트를 출시하는 팀"에 제품을 명확하게 판매하고 페이지에 Adesso와 같은 고객의 견적을 표시하여 안전하고 추적 가능하며 최적화 가능한 GenAI 제공을 강조합니다. 가격 책정 페이지에서는 맞춤형 SSO/RBAC, 감사 로그, SLA, ISO27001 보고서, DPA, 클라우드 시장 청구 및 기타 기능을 포함한 엔터프라이즈/규제 계층도 제공하므로 비즈니스 초점이 개별 개발자의 평가판 사용에만 국한되지 않음을 나타냅니다.
생태학적 위치: LangWatch와 기존 APM의 차이점은 LLM 및 에이전트 의미론을 지향한다는 것입니다. 즉, 요청 성공 여부뿐만 아니라 응답 품질, 환각, 사용자 피드백, 시나리오 시뮬레이션 프롬프트 변경 및 모델 동작도 살펴봅니다. 로그 보기만 하는 경량 도구에 비해 "온라인 연결 전 시뮬레이션 + 온라인 연결 후 실시간 평가"라는 지속적인 품질 엔지니어링을 강조합니다.
비용 이점
LangWatch의 가격 구조는 좌석과 이벤트를 중심으로 이루어집니다. 여기서 이벤트는 Cloud 청구 주기 동안 수집된 이벤트를 나타냅니다. 가격 책정 페이지에는 청구 가능한 이벤트가 AI 에이전트를 테스트하는 데 사용되는 추적 범위 또는 시나리오 실행이 될 수 있다고 설명되어 있습니다. 이 기능은 에이전트 디버깅, 생산 추적 및 테스트 실행을 동일한 사용 모델에 통합하는 데 적합합니다.
| 비용 계층 구조 | 현재 노출된 구조 | 비용 영향 |
|---|---|---|
| C면/개별 | 개발자 플랜은 무료이며 신용 카드가 필요하지 않습니다. 월별 이벤트 50,000개, 사용자 2명에 대한 14일 데이터 액세스, 시나리오 3개, 시뮬레이션 3개, 사용자 정의 평가 3개 포함 | 개별 개발자는 기업 조달 프로세스에 먼저 들어가지 않고도 먼저 추적, 평가 및 시뮬레이션을 확인할 수 있습니다 |
| 개발자/API | 성장 계획은 월 €59부터 시작하며 코어 시트/월 기준으로 청구됩니다. 200,000개 이벤트 포함, 이벤트당 €0,00005 초과; 30일 데이터 보존, €3/GB의 추가 보존 포함 | 테스트 및 생산 모니터링을 동일한 플랫폼으로 가져오는 소규모 팀에 적합하며 좌석 및 이벤트에 따라 비용이 증가합니다 |
| 기업/민영화 | Enterprise/Regulated는 하이브리드, 자체 호스팅, 온프레미스, 맞춤형 보존 SSO/RBAC, 감사 로그 SLA 및 보안 자료를 지원하는 맞춤형 가격입니다. 명시적 비용은 비즈니스 확인이 필요하며, 암묵적 비용은 주로 배포, 규정 준수 검토, 업그레이드 및 내부 플랫폼 운영 및 유지 관리에서 발생합니다 |
비용 구조 판단: 초기 단계 팀의 경우 개발자 무료 등급이 가장 작은 파일럿을 다룰 수 있습니다. 이미 프로덕션 트래픽이 있는 팀의 경우 실제 비용은 추적 세분성 시나리오 실행 빈도, 보존 기간 및 핵심 공동 작업 시트 수에 따라 달라집니다. 데이터에 민감한 산업의 경우 자체 호스팅 또는 하이브리드 배포를 통해 데이터 유출 문제를 줄일 수 있지만 비용의 일부를 인프라와 운영 및 유지 관리 프로세스로 전환하게 됩니다.
주요 기능
- AI 에이전트 시뮬레이션: 시뮬레이션된 사용자 및 시나리오를 사용하여 복잡한 에이전트 동작을 테스트함으로써 팀이 온라인에 접속하기 전에 여러 라운드의 대화, 도구 호출, 대상 오프셋 및 경계 조건 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다. 메커니즘은 단일 프롬프트 테스트를 전체 시나리오 실행으로 확장하는 것입니다. 그 효과는 수동 포인트 테스트만으로 인해 발생하는 탐지 누락을 줄이는 것입니다.
- 오프라인 및 실시간 평가: 개발 단계에서 프롬프트, 모델 및 도구 전략을 비교할 수 있으며, 생산 단계에서 실제 입력 및 출력을 지속적으로 평가할 수 있습니다. 환상, 관련성, 안전성, 작업 성공률, 사용자 만족도 등 품질 지표에 적합합니다.
- OpenTelemetry 기본 관찰 가능: 제품 페이지에서는 OpenTelemetry 기본 통합을 강조하고 설명서 페이지에서도 추적을 기본 통합 라인으로 사용합니다. 기계적으로 팀은 보다 표준적인 추적/범위 데이터 구조를 사용하여 LLM 호출 체인에 액세스할 수 있습니다. 그 효과는 후속 마이그레이션 및 다중 시스템 관찰에서 종속 위험을 줄이는 것입니다.
- 신속한 관리 및 실험 추적: 공식 웹사이트에서는 프롬프트, 모델 또는 에이전트 변경 사항을 추적할 수 있고 명확한 감사 추적을 유지할 수 있음을 강조합니다. 프롬프트 버전, 그레이스케일 릴리스 및 회귀 위험을 제어하기 위한 여러 사람의 협업에 적합합니다.
- Human-in-the-loop 및 사용자 피드백: 공식 제품 시각적에는 받은 편지함, 주석, 메모, 정렬 및 레이블 필드가 표시되어 LangWatch가 평가 프로세스에 인간 주석, 전문가 검토 및 품질 레이블 포함을 지원함을 나타냅니다.
- DSPy 최적화: 가격 페이지와 공식 웹사이트 모두 DSPy 최적화를 중요한 기능으로 간주합니다. 프롬프트 단어를 수동으로 변경하는 것이 아니라 프롬프트, 모델 및 파이프라인을 체계적으로 최적화하려는 팀에 적합합니다.
수용 핵심 포인트: LangWatch를 평가할 때 대시보드가 아름다운지 여부만 보고는 안 됩니다. 또한 추적이 완료되었는지, 평가 지표가 비즈니스 목표에 적합한지, 시나리오 실행이 심각한 실패 경로를 포함하는지, 비즈니스 전문가가 피드백 및 검토에 참여할 수 있는지 여부도 확인해야 합니다.
모델 및 버전의 진화
LangWatch는 지속적으로 반복되는 클라우드 및 오픈 소스 플랫폼입니다. 모든 기능에 대한 유일한 기준이 되는 단일 "제품 주요 버전 번호"는 없습니다. 공개 버전 컨텍스트는 웨어하우스 SDK 및 플랫폼 마일스톤으로 이해하는 데 더 적합합니다.
오픈소스 웨어하우스 및 플랫폼 메인라인
- 2023-09-09 / 오픈소스 웨어하우스 생성: GitHub API는 'langwatch/langwatch' 웨어하우스가 2023-09-09에 생성되었음을 보여주며 LangWatch 오픈소스 플랫폼의 메인 라인의 시작을 알립니다.
- 2026-06 / 문서 플랫폼의 현재 위치: 공식 문서 제목은 LangWatch를 관찰 가능성, 평가 및 에이전트 시뮬레이션을 다루는 완전한 LLMOps 플랫폼으로 설명하고 오픈 소스 플랫폼과 3,000개 이상의 GitHub 스타를 강조합니다.
- 2026-06-19 / SDK 및 Skills의 빈번한 릴리스: GitHub 릴리스에 따르면 TypeScript SDK v0.33.2, Skills v0.6.1 및 기타 버전이 2026-06-19에 릴리스되었으며 이는 프로젝트가 여전히 활발한 유지 관리 리듬에 있음을 나타냅니다.
SDK 및 워크플로 버전
| 버전 노드 | 출시일 | 설명 |
|---|---|---|
| TypeScript SDK v0.33.2 | 2026-06-19 | Node/TypeScript 프로젝트 액세스를 제공하는 최신 공개 TypeScript SDK 릴리스 |
| LangWatch 기술 v0.6.1 | 2026-06-19 | 자연어를 사용하여 신속하게 평가, 시나리오 테스트 및 추적을 생성하는 AI 코딩 도우미를 위한 기술 워크플로 |
| 파이썬 SDK v0.26.0 | 2026-06-12 | Python LLM/에이전트 애플리케이션용 액세스 버전 |
| 타입스크립트 SDK v0.33.0 | 2026-06-11 | TypeScript SDK 0.33 메인라인 노드 |
버전 의미: 이 진화 라인은 LangWatch가 단일 주요 버전 릴리스가 아니라 액세스 계층, 시나리오 테스트 및 평가 워크플로우를 중심으로 지속적인 확장에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다. 팀 구현의 경우 SDK 업데이트 빈도 및 문서 적용 범위는 기존 버전 번호보다 유지 관리 상태를 더 잘 반영할 수 있습니다.
기술적인 장점
OpenTelemetry 표준 경로: LLM Observable이 공급업체의 비공개 이벤트 형식만 사용하는 경우 단기 액세스는 빠르지만 장기 마이그레이션 및 데이터 연결 비용은 증가합니다. LangWatch는 OpenTelemetry 기본을 강조하고 에이전트 및 LLM 호출을 추적/스팬 구조에 기계적으로 매핑합니다. 그 결과 기존 백엔드 관찰, 로그, 경보 및 데이터 파이프라인과 공존하기가 더 쉬워졌습니다. 적용 가능한 시나리오는 기존 마이크로서비스 또는 플랫폼 엔지니어링 기반을 갖춘 팀입니다.
온라인 전환 전과 이후의 동일한 품질 관리: 기존 테스트는 종종 오프라인 샘플 세트에서 중지되며 생산 모니터링은 오류율과 지연만 확인합니다. LangWatch는 오프라인 평가, 실시간 모니터링, 시나리오 시뮬레이션 및 인적 피드백을 동일한 플랫폼에 배치합니다. 메커니즘 측면에서 평가 표준은 개발과 생산 간에 재사용될 수 있습니다. 그 효과는 "테스트는 통과했지만 실제 사용자는 실패합니다" 사이의 격차를 줄이는 것입니다.
에이전트 중심 시나리오 시뮬레이션: 복잡한 에이전트의 실패는 종종 여러 라운드의 컨텍스트, 도구 순서, 사용자 의도 드리프트 및 경계 조건에서 발생합니다. LangWatch의 에이전트 시뮬레이션을 통해 팀은 개별 출력이 아닌 "완전한 동작"을 테스트할 수 있습니다. 적용 가능한 시나리오에는 고객 서비스 상담원, 판매/운영 상담원, RAG 보조원 및 다중 도구 자동화 프로세스가 포함됩니다.
개발자는 도메인 전문가와 협력합니다: 제품 인터페이스의 주석, 레이블, 정렬 및 메모는 LangWatch가 엔지니어링 로그를 제공할 뿐만 아니라 비즈니스 전문가의 검토 결과를 구조화한다는 것을 설명합니다. 기계적으로 전문가의 피드백은 평가 데이터와 품질 라벨로 변환될 수 있습니다. 그 효과는 "답변이 수용 가능한지 여부"가 더 이상 엔지니어의 감정만으로 판단되지 않는다는 것입니다.
사용방법
LangWatch 사용에 대한 최소 경로는 클라우드 또는 온프레미스 오픈 소스 배포로 시작할 수 있습니다. 공식 웹사이트 가격 페이지에는 개발자 플랜을 무료로 시작할 수 있다고 명시되어 있으며 문서 배너에는 LangWatch Skills를 통해 평가, 시나리오 테스트 및 추적을 빠르게 생성할 수 있음이 나와 있습니다.
- app.langwatch.ai에서 작업공간을 생성하거나, 셀프 호스팅 문서에 따라 로컬/자신의 환경에 배포합니다.
- 프로젝트에 대한 API 키를 생성하고 Python SDK, TypeScript SDK 또는 OpenTelemetry를 선택하여 애플리케이션 스택에 따라 액세스합니다.
- LLM/에이전트 호출 체인의 추적, 범위, 입력, 출력, 도구 호출 및 주요 메타데이터를 기록합니다.
- 환각, 관련성, 형식 준수, 작업 성공률, 브랜드 톤 또는 인적 검토 태그와 같은 핵심 작업에 대한 평가를 설정합니다.
- 시나리오 시뮬레이션을 사용하여 주요 비즈니스 경로를 다룬 다음 생산에서 데이터 세트 및 회귀 테스트로 실제 추적을 제공합니다.
- 프롬프트 관리와 DSPy 최적화를 결합하여 다양한 프롬프트, 모델 및 매개변수 설정을 비교하여 재사용 가능한 릴리스 임계값을 점진적으로 형성합니다.
액세스 경계: 팀이 아직 명확한 비즈니스 성공 지표를 갖고 있지 않은 경우 LangWatch는 더 많은 데이터만 기록할 수 있으며 "좋은 답변이 무엇인지"를 자동으로 정의할 수 없습니다. 온라인에 접속하기 전에 작업 목표, 실패 유형, 수동 검토 기준 및 데이터 보존 정책을 명확하게 정리해야 합니다.
제품 가격
LangWatch 가격 책정 페이지는 클라우드와 자체 관리라는 두 가지 경로를 제공합니다. 클라우드는 빠른 파일럿 및 관리형 사용에 적합하고, 자체 관리/엔터프라이즈는 데이터 거버넌스, 규정 준수 및 대용량 시나리오에 적합합니다.
| 계획 | 공개 가격/구경 | 주요 포함사항 |
|---|---|---|
| 개발자 | 무료 | 월별 이벤트 50,000개 14일 데이터 액세스 사용자 2명, 시나리오 3개, 시뮬레이션 3개, 사용자 정의 평가 3개, GitHub/Discord 커뮤니티 지원 |
| 성장 | 코어 시트/월 기준 €59/월부터; 이벤트 200,000개, 초과분 €0,00005/이벤트 | 개발자 모든 기능에 대한 30일 데이터 보존, 추가 보존 €3/GB, 무제한 라이트 사용자, 무제한 평가 점수/시뮬레이션/프롬프트, 개인 Slack/Teams 지원 |
| 기업 / 규제 | 맞춤, 사업 확인 필요 | 하이브리드/자체 호스팅/온프레미스, 맞춤형 유지 SSO/RBAC, 감사 로그, SLA, ISO27001 보고서, DPA, Forward Deployed Engineer, 클라우드 시장 청구서 |
가격 페이지에는 클라우드 데이터 지역이 EU로 나열되어 있으며 Enterprise는 EU/US/CA/APAC와 같은 지역 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 결제 방법은 신용카드부터 송장, AWS, Google, Azure Marketplace까지 다양합니다. 최종 가격, 지역, 계약 조건 및 데이터 보존은 여전히 공식 실시간 페이지 및 비즈니스 계약에 따라야 합니다.
애플리케이션 시나리오
- 고객 서비스 및 지원 담당자 품질 관리: 실제 고객 서비스 대화, 시뮬레이션된 사용자 및 수동 주석을 결합하여 답변 정확성, 브랜드 어조, 인공 조건으로의 업그레이드 및 환각 위험을 지속적으로 평가합니다. 수용의 초점은 잘못된 사례 리콜, 수동 검토 일관성 및 회귀 테스트 범위입니다.
- RAG 및 Knowledge Assistant 모니터링: 검색 컨텍스트, 답변, 사용자 피드백 및 리뷰 점수를 기록하여 누락된 검색어, 인용 오류 및 관련 없는 질문에 대한 답변을 감지합니다. 승인 초점은 검색 관련성, 답변 추적성 및 낮은 점수의 샘플 리플로우 속도에 있습니다.
- 프롬프트 및 모델 변경 릴리스: 프롬프트, 모델 또는 매개변수를 전환하기 전에 오프라인 평가 및 시나리오 시뮬레이션을 실행한 다음 생산 모니터링을 사용하여 실제 영향을 관찰합니다. 승인의 초점은 버전 비교, 실패한 사용 사례의 재현 가능 여부, 그레이스케일 출시 후 품질 변동입니다.
- 규제 대상 기업을 위한 AI 감사: 자체 호스팅/하이브리드 배포, 감사 로그 RBAC, DPA 및 보안 자료를 통해 내부 검토를 충족합니다. 수락은 데이터 경계, 권한 모델, 로그 보존 및 규정 준수 팀 가독성에 중점을 둡니다.
- AI 제품 팀 피드백 루프: 제품 관리자, 도메인 전문가 및 엔지니어가 동일한 주석, 라벨 및 평가 세트에서 협업하여 사용자 피드백을 다음 단계의 데이터 세트 및 평가 규칙으로 전환할 수 있습니다.
해당자
- AI 애플리케이션 엔지니어: LLM 호출 체인을 추적하고, 에이전트 도구 호출을 디버그하고, 프롬프트/모델 변경 사항을 비교하고, CI/CD 또는 릴리스 프로세스에 테스트를 통합해야 합니다.
- 제품 관리자 및 도메인 전문가: 엔지니어링 로그에만 의존하기보다는 모델 출력 검토, 품질 표준 정의, 불량 사례 표시 및 생산 피드백 추적에 참여해야 합니다.
- 플랫폼 엔지니어링/LLMOps 팀: 여러 사업 부문에 대한 통합 추적, 평가, 신속한 관리, 권한, 데이터 보존 및 배포 정책을 제공해야 합니다.
- 규정 준수 및 보안 팀: 데이터 영역, 자체 호스팅, 하이브리드 배포 ISO27001 자료, 감사 로그 DPA 및 공급업체 검토 프로세스에 중점을 둡니다.
비호환성의 경계도 명확해야 합니다. 몇 가지 프로토타입 호출만 있고 안정적인 사용자 경로가 없고 평가 샘플이 없고 인위적인 품질 표준이 없는 팀은 단기적으로 완전한 LangWatch 플랫폼이 필요하지 않을 수 있습니다. 기본적인 토큰 비용 통계만 원하는 팀은 더 가벼운 게이트웨이나 로깅 도구를 사용할 수도 있습니다.
요약 및 전망
LangWatch의 핵심 역량은 AI 에이전트 테스트, LLM 평가, 생산 관찰 가능한 프롬프트 관리, 사용자 피드백 및 DSPy 최적화를 고품질 엔지니어링 플랫폼에 결합하는 데 있습니다. 특히 "모델 호출 가능"에서 "AI 에이전트 안정적 전달"로 이동한 팀에 적합합니다. 이때 문제는 더 이상 단일 답변이 좋아 보이는지 여부가 아니라 각 변경 사항을 검증할 수 있는지, 각 실패를 검토할 수 있는지, 각 유형의 사용자 피드백을 다음 테스트 자산으로 축적할 수 있는지 여부입니다.
현재 제한사항에는 세 가지 주요 범주가 있습니다. 첫째, 일부 비즈니스 조건은 여전히 공식 라이브 페이지 및 계약, 특히 Enterprise의 지역 SLA, 보존 기간 및 보안 자료 액세스의 적용을 받아야 합니다. 둘째, LangWatch의 효율성은 팀 자체의 평가 지표 정의 및 실패 분류에 달려 있으며 플랫폼은 비즈니스 전문가의 판단을 대체할 수 없습니다. 셋째, 자체 호스팅 및 하이브리드 배포는 데이터 제어를 향상시키지만 업그레이드, 백업, 권한, 모니터링 및 내부 지원을 위한 추가 비용이 필요합니다.
구현 권장 사항은 소규모 파일럿에 중점을 둡니다. 먼저 빈도가 높고 위험이 낮으며 명확하게 정의된 오류가 있는 에이전트 또는 RAG 시나리오를 선택하고, 추적에 액세스하고, 20~50개의 주요 시나리오를 설정하고, 3~5개의 평가 지표를 정의하고, 실제 사용자 피드백을 사용하여 데이터 세트를 리플로우합니다. 낮은 점수의 샘플 위치 시간, 회귀 발견 비율 및 수동 검토 효율성을 정량화할 수 있으면 더 많은 비즈니스 라인 및 기업 권한 관리로 확장할 수 있습니다.
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버전 정보
- TypeScript SDK v0.33.2 ：Node/TypeScript 애플리케이션이 LangWatch 추적, 평가 및 플랫폼 워크플로에 액세스할 수 있도록 LangWatch의 공식 GitHub 릴리스에 포함된 TypeScript SDK의 최신 공개 버전입니다.
- LangWatch 기술 v0.6.1 ：공식 GitHub는 코딩 도우미를 통해 신속하게 평가, 시나리오 테스트 및 워크플로 추적을 구축하기 위한 Skills 구성 요소 버전을 출시합니다.
- 파이썬 SDK v0.26.0 ：GitHub 릴리스에서 출시된 공식 Python SDK 버전은 Python LLM/에이전트 애플리케이션 액세스 관찰 및 평가 프로세스를 제공합니다.
- TypeScript SDK v0.33.0 ：TypeScript SDK 0.33 메인라인 버전 노드는 JavaScript/TypeScript 에이전트 엔지니어링 스택에 대한 LangWatch의 지속적인 유지 관리를 반영합니다.
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