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90분 완성: LLM Agent 입문부터 실전까지 – 실습으로 배우는 AI 에이전트

AI가 단순히 대답만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 행동하는 LLM Agent의 시대입니다. 이 강의는 단 90분 실습으로 에이전트의 핵심 원리와 구조를 직접 구현하며 배우는 입문형 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 코드 중심의 실습 흐름으로 “AI가 어떻게 판단하고 툴을 사용하는지”를 직접 체험할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서, AI 자동화의 첫걸음을 함께 시작해 보세요.

9명 이 수강하고 있어요.

  • HappyAI
llmagent
Agent
llm
langchain
rag시스템구축
multi-agentLLMLangChainAI AgentLangGraph

이런 걸 배울 수 있어요

  • LLM 에이전트의 기본 구조와 작동 원리 이해

  • 외부 툴,도구(API, 검색 등) LLM과 연결하는 방법

  • 에이전트의 판단 로직 및 조건부 워크플로우 구현

  • 메모리, Human-in-the-loop, 멀티 에이전트 등 다양한 구조 실습

  • 1시간 안에 작동하는 AI 에이전트 직접 구현

AI가 판단하고 행동하는 Agent 원리, 단 90분 만에 배워보세요.🤔


AI는 이제 ‘대답하는 도구’에서 ‘행동하는 에이전트’로 진화하고 있습니다.

이 강의는 LLM Agent의 핵심 원리와 구조를 단 90분 안에 실습으로 익히는 입문 강의입니다.

복잡한 수식이나 긴 설명 없이,

AI가 스스로 판단하고, 필요한 도구를 골라 사용하는 과정을 직접 코드로 확인할 수 있습니다.

복잡한 이론 없이, 단 90분이면 충분합니다.

참고로 현재는 Agent 코드 실습 강의만 제공하며 2025년 11월안에 AI LLM Agent 이론에 대한 강의도 업로드 될 예정입니다!



이 강의의 특징

📌 1시간 완성형 실습 강의

필요한 핵심만 담았습니다. 복잡한 이론 없이, 따라 하며 배우는 구조입니다.

📌 최신 모델로 바로 실습 가능

Google Gemini API 및 ChatGPT API 기반 최신 LLM기반 실습입니다.

📌 기초부터 실전까지 한 번에

LLM 모델 불러오기 → 툴 바인딩 → 사용자 정의 도구 등록 → 그래프 설계까지 단계별 실습.

📌 다양한 에이전트 구조 체험

ReAct, 조건 분기, 메모리, Human-in-the-loop, 멀티 에이전트 협업 등 최신 구조까지 다룹니다.

📌 현업과 연결되는 구조적 이해

에이전트의 판단 로직, 데이터 흐름, 상태 관리 등 실무에서 바로 응용 가능한 설계를 배웁니다.


💡이 강의만의 차별 포인트


🔸 90분 만에 끝내는 집중 실습

짧지만 밀도 있게.
딱 90분이면 AI가 스스로 판단하고 도구를 사용하는 과정을 완성할 수 있습니다.
이론은 최소로, ‘직접 해보며 배우는 실습형 구성’입니다.


🔸 “도구를 쓰는 AI”를 직접 만든다

ChatGPT는 대답만 하지만,      이 강의에서는 AI가 스스로 판단해 검색, 계산, 분석 툴을 직접 호출하도록 구현합니다.      단순한 대화형 모델을 ‘행동하는 AI’로 진화시켜 보세요.


🔸 AI 자동화의 실무 감각까지 한 번에

단순히 코드를 돌리는 강의가 아닙니다.
실제 기업 환경에서 사용되는 에이전트 아키텍처 패턴을 익히며,
프로젝트에 바로 적용 가능한 실무형 사고방식을 얻습니다.

이런 분들께 추천해요

AI LLM 입문자

LLM의 원리를 이해하고 Agent를 처음 배우고자 하시는 분

바쁜 실무자 / 기획자/
AI 자동화 시스템의 핵심 구조를 빠르게 배우고 싶은 분

짧은 시간 안에

Agent의 핵심을 배우고 싶은 분
1시간 실습으로 에이전트의 원리를 이해하고 직접 구현해보고 싶은 분


수강 후에는

  • LLM이 스스로 판단하고 툴을 사용하는 로직을 이해하게 됩니다.

  • 나만의 AI 에이전트를 직접 코드로 만들어볼 수 있습니다.

  • LangChain / LangGraph 기반 Agent 로직 핵심 흐름과 구조 설계법을 익힙니다.

  • AI 에이전트의 메모리, 조건 분기, 협업 시스템 개념을 명확히 이해합니다.

  • 실무에서 바로 쓸 수 있는 AI 자동화 아이디어를 얻습니다.


이런 내용을 배워요.

🧠 LLM Agent: 판단하고 행동하는 AI의 핵심 구조

AI는 어떻게 질문을 이해하고, 필요한 도구를 스스로 선택할까요? LangChain 기반의 Tool Call 메커니즘을 직접 구현하며, 에이전트가 “스스로 판단해 행동하는” 과정을 코드로 확인합니다.

🧠Tool Binding: LLM과 외부 도구 연결하기

AI가 단순히 답하는 것이 아니라, 검색·API 등 외부 기능을 호출하도록 연결합니다. Gemini, Tavily Search 등 실제 도구를 LLM에 바인딩하고, 어떤 질문에서 도구를 사용할지 자동으로 판단하는 구조를 실습합니다.

⚙️ LangGraph: 에이전트의 흐름을 시각적으로 설계하기

에이전트의 생각과 행동을 그래프로 표현하면 어떤 일이 벌어질까요? LangGraph를 활용해 조건부 분기, 병렬 처리, 피드백 루프 등 복잡한 워크플로우를 시각적으로 설계하고 실행합니다.


🧍‍♂️ Human-in-the-loop: 사람과 함께 판단하는 AI

모든 결정을 AI가 내려도 괜찮을까요? 중요한 순간마다 사람이 개입하는 협업형 의사결정 구조를 구현하며, AI의 판단에 인간의 통찰을 더하는 하이브리드 방식을 실습합니다.



🔄 ReAct Agent: 생각하고 행동하는 AI의 두뇌 구조

Reason(생각) + Action(행동) 구조의 ReAct 패턴을 실습합니다. 에이전트가 “무엇을 어떻게 할지” 스스로 계획하고 실행하는 과정을 직접 코드로 체험하며, AI의 의사결정 로직을 이해합니다.


🤝 Multi-Agent Collaboration: 협력하는 AI 시스템

하나의 AI보다 여러 에이전트가 협업한다면? 역할별로 분리된 에이전트들이 정보를 교환하고,

팀처럼 협력해 문제를 해결하는 구조를 구현합니다. 실제 고객지원·지식관리·콘텐츠 생성 등 다양한 시나리오로 확장합니다.


이 강의를 만든 사람

안녕하세요, 생성형 AI 및 LLM Agent에 진심인 해피AI 대표 이진규입니다.

AI 대학원에서 자연어처리 및 LLM을 전공하고, 이후 삼성전자, 서울대학교, 한국전력공사 등과 함께 200건 이상의 AI·RAG 프로젝트를 수행하며 LLM솔루션 개발, Private LLM 구축, 파인튜닝, 멀티모달 RAG 등의 실무 경험을 쌓아왔습니다.

특히 최근에는 국내유수의 기업 및 공공기관을  대상으로  RAG, Agent,파인튜닝 등 LLM 관련 실습형 강의를 다수 진행하고 있습니다.

이번 강의는,❝ 입문자도 LLM Agent를 쉽게 배우고 따라할 수 있도록 ❞ 수많은 실무 경험을 바탕으로 핵심만 빠르게 직접 실습해보며 익히는 구조로 설계했습니다.


📌 주요 이력 요약

  • 2024~ 해피AI 대표 (생성형 AI·RAG 전문 기업 운영)

  • AI 대학원 박사과정 수료 (LLM & 자연어처리 전공)

  • 전 소프트웨어정책연구원 초빙연구원

  • 전 정부출연기관 연구원

  • 200건 이상의 LLM·RAG 프로젝트 실무 경험 보유


📚 강의 및 활동 예시

  • KT – LLM 기반 Agent LLM 개발 강의

  • 삼성SDS – LangChain & RAG 실습 강의

  • 서울디지털재단 – LLM 이론 및 RAG 챗봇 개발

이외에도 다수 기업체에서 LLM 빅데이터 강의 진행

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 본 강의는 Google Colab에서 실습을 진행합니다.

  • Google Gemini API (무료)

  • ChatGPT API(유료)

학습 자료

  • 엑셀 파일로 코드 링크로 제공해 드립니다!

선수 지식 및 유의사항

이 강의는 입문자도 충분히 따라올 수 있도록 설계되었지만,
다음의 내용을 알고 있다면 학습 속도가 훨씬 빨라집니다.

  • 기본적인 파이썬 문법

  • LangChain의 기본 개념
    체인(Chain), 툴(Tool), 프롬프트(Prompt) 구조를 간단히 알고 있다면
    실습 과정이 훨씬 매끄럽게 진행됩니다.

  • LLM 관련 기초 지식
    LLM이 어떻게 입력(prompt)을 처리하고 응답(output)을 생성하는지,
    기본적인 작동 원리를 알고 있다면 Agent 구조를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI LLM 입문자 – ChatGPT 수준에서 벗어나 LLM 활용을 확장하고 싶은 분

  • 개발 입문자 / 기획자 – 직접 동작하는 에이전트를 코드로 구현해 보고 싶은 분

  • 프롬프트 엔지니어 / 실무자 – 에이전트 기반 워크플로우를 이해하고 싶으신 분

  • 단시간 집중형 학습자 – 1시간 안에 핵심만 빠르게 배우고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기초 문법

  • LLM(예: ChatGPT)의 기본 개념을 알고 있으면 이해가 더 빠릅니다.

  • Langchain기초를 알고 있으면 이해가 빠릅니다.

안녕하세요
입니다.

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수강생

161

수강평

50

답변

4.7

강의 평점

10

강의

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

 

🎒  강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

 

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

 삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

 

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

 

🎒Courses & Activities

 

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

 

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

 

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

 

 

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

 

📖 Publication

 [주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

커리큘럼

전체

16개 ∙ (1시간 26분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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