LangGraph 및 LangChain을 이용한 에이전틱 AI 개발

기존의 AI 모델은 고정된 경로를 따르지만 차세대 소프트웨어는 추론하고 도구를 사용하고 협업할 수 있는 에이전트에 의존합니다. 이 교육 과정에서는 단순한 프롬프트를 넘어 생각하고 행동할 수 있는 자율 시스템을 구축하는 에이전틱 AI의 세계로의 명확한 경로를 제공합니다. LangGraph와 LangChain의 프레임워크를 숙지함으로써, AI가 자체 상태를 관리하고 외부 도구를 사용하고 팀에서 작업하여 논리적이고 구조화된 워크플로우를 통해 목표를 달성하는 방법을 배울 것입니다. 무엇을 배울 것인가: - 추론 루프 및 툴 사용 패턴을 포함한 에이전트 AI의 핵심 원리를 이해합니다. - LangGraph를 사용하여 복잡한 의사 결정 프로세스를 관리하는 상태형 AI 워크플로를 구축합니다. - 에이전트가 컨텍스트를 유지하고 과거의 상호 작용에서 학습할 수 있도록 하는 메모리 시스템을 구현합니다. - 전문화된 AI 엔티티가 협업하여 대규모 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템을 설계합니다. - 데이터 중심 응답을 위해 agentic 프레임 워크 내에서 Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 적용합니다. - 강력한 에이전트 성능을 위해 async/await 및 타입 힌트를 사용하여 깨끗하고 현대적인 Python 코드 작성을 연습합니다. 커리큘럼은 에이전트와 상태 관리의 기본 정의부터 시작하여 실제 구현 로직으로 이동합니다. 단일 작업 에이전트에 대한 내용을 읽고 업계 표준 라이브러리를 사용하여 복잡한 멀티 에이전트 환경을 조율하는 방향으로 진행합니다. 이 교육 과정은 AI 개발의 미래에 관심이 있는 초보자를 위해 설계되었습니다. 모든 개념이 명확한 텍스트와 코드 예제를 통해 설명되므로 agentic 프레임워크에 대한 이전 경험이 필요하지 않습니다. 오늘 첫 번째 자율 AI 에이전트를 구축하세요.