LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

그동안 저의 AI 에이전트 구축 강의를 통해 함께 고민하고 성장해온 수강생 여러분께 기쁜 소식을 전합니다. 강의에서 다 나누지 못한 깊이 있는 내용과 실무의 핵심을 정리한 저의 첫 책이 드디어 출간되었습니다. 이번 책은 강의 현장에서 가장 많이 받았던 질문들과 실무적인 고민들을 해결하는 데 초점을 맞췄습니다.

강의를 하며 늘 강조해 왔듯이, 에이전트 서비스의 핵심은 단순히 기능을 '구현'하는 것이 아니라 그 성능을 '증명'하는 것입니다.

집필 과정에서 EXAONE 3.0이 3.5로 업데이트되고 Ollama 지원 환경이 바뀌는 등 급격한 기술 변화를 겪으며, 저는 다시 한번 확신했습니다. 중요한 것은 '트렌드'가 아니라 '근본'이라는 사실입니다. 그래서 이 책의 마지막 장에는 제가 가장 중요하게 생각하는 [평가(Evaluation)] 파트를 집중적으로 담았습니다.

주관적인 느낌이 아닌, 객관적인 지표로 에이전트의 성능을 관리하고 싶으신 분들께 이 책이 훌륭한 길잡이가 될 것입니다.

🎓 강의 수강생분들을 위한 'Next Step' 예고

책에서는 평가에 관한 이론적인 토대와 핵심 원칙을 견고하게 다루었습니다. 다만, 실무에서 이를 어떻게 자동화하고 운영할지에 대한 갈증이 있으실 텐데요. 이를 위해 다음과 같은 심화 내용을 담은 강의를 별도로 준비하고 있습니다.

• LangSmith를 활용한 평가 정책 수립

• 프로덕션 환경에서의 Evaluator 작성 및 최적화 활용 방안

• 지속 가능한 LLM 애플리케이션 개선 프로세스

책으로 단단한 이론적 근거를 마련하신 후, 이어질 실습 강의를 통해 '평가의 완성'을 경험해 보시길 추천합니다.

지금 아래 서점에서 예약 판매 중입니다.

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