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AI Agent with LangGraph version 1 기초부터 고급까지

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

(5.0) 수강평 8개

수강생 93명

난이도 초급

수강기한 무제한

AI 활용법
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AI 코딩
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langchain
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langgraph
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langsmith
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AI 활용법
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langsmith
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먼저 경험한 수강생들의 후기

먼저 경험한 수강생들의 후기

5.0

5.0

Karns

24% 수강 후 작성

LLM 기초부터 Prompt, LCEL, Agents, LangGraph, Memory, LangSmith까지 실무에 바로 적용 가능한 흐름으로 체계적으로 구성되어 있어 전체 아키텍처를 깊이 있게 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이론과 실습이 균형 있게 연결되어 있어 복잡한 개념도 자연스럽게 정리되었고, AI 애플리케이션 개발 역량이 한 단계 성장하는 경험이었습니다.

5.0

김현수

31% 수강 후 작성

간단하고 단계별로 알기 쉽게 잘 알려주십니다.

5.0

굿데이

31% 수강 후 작성

매번 공부하다 말다가 하니 자꾸 까먹었는데 또다시 도전하게 되네요. 쉽게 이해가되니 도움이 많이 되네요.

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • LangChain을 이용한 LLM 활용법

  • LangGraph를 이용한 AI Agent 활용법

  • LangSmith를 이용한 AI(LLM) 모니터링

  • RDB와 연동하는 AI Agent 서비스

최신버전 LangGraph v1으로 만드는 실전 AI Agent 개발

AI 시대의 핵심 기술, AI Agent를 단계별로 마스터하세요!

  • ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다.

  • LangChain, LangGraph, LangSmith 세가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어봅니다.

이런 분들께 추천해요

취업 준비생

AI Agent 개발 역량을 포트폴리오에 추가하고 싶은 분

AI/백엔드 개발자

ChatGPT API를 넘어 실제 업무에 활용할 수 있는 AI Agent를 만들고 싶은 개발자

AI 기획자/PM

AI Agent 기술을 이해하고 프로젝트에 적용하고 싶은 기획자

수강 후 기대 효과

  • AI Agent 개발 역량

    • 단순 대화형 챗봇을 넘어 실제 업무를 수행하는 AI Agent 개발 가능

  • 프로덕션 배포 능력

    • LangSmith를 활용한 모니터링 및 평가로 실무 서비스 운영 역량 확보

  • 복잡한 워크플로우 설계

    • LangGraph로 다단계 에이전트 시스템 설계 및 구현

  • 데이터 연동 능력

    • 데이터베이스, 웹 검색 등 외부 시스템과 연동하는 실전 시킬

이 강의의 특징

studio

고급 워크플로우 설계

  • LangGraph 기반으로 복잡한 에이전트 워크플로우 설계

  • 조건부 엣지로 동적 분기 처리

  • LangGraph Studio로 시각적 개발 및 디버깅

프로덕션 레벨 운영

  • LangSmith 연동

    • 실행 추적(Tracing)으로 디버깅 및 성능 분석

    • 데이터셋 구축 및 자동 평가로 모델 성능 개선

  • Memory 관리

    • 대화 기록, 요약, 암호화된 저장소로 지능형 메모리 시스템 구축

이런 내용을 배워요

기초부터 실전까지 - 단계별 학습 구조

  • 모델 활용법: OpenAI, Groq, Ollama, Huggingface 등

  • 프롬프트 엔지니어링: PromptTemplate, FewShot 등

  • 출력 파싱: Str, CSV, JSON 등

  • LCEL 마스터하기: 병렬 체인, 조건부 분기, 배치 처리, 스트리밍 등으로 복잡한 워크플로우 구성

LCEL (LangChain Expression Language)

실전 AI Agent 구축

  • Tools & Agents: 웹 검색, 그래프 생성, 데이터베이스 조회 등 실제 도구 연동

  • SQL Agent 개발: SQLite, MySQL, PostgreSQL 등 데이터베이스와 연동하는 지능형 쿼리 에이전트

  • ReAct 패턴: Reasoning + Acting을 통한 복잡한 문제 해결 능력 구현

ReAct Agent

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 강의 촬영은 MacOS 환경에서 진행하였지만, Windows와 Linux에서도 가능합니다.

  • 강의에서는 VSCode 에디터를 활용하였지만, Cursor, PyCharm 등 모든 에디터에서 가능합니다.

학습 자료

  • 섹션마다 압축 파일 제공(requirements.txt, jupyter files 등) 합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI 또는 LLM에 관심이 있는 일반인 또는 학생

  • LLM을 이용한 챗봇 서비스 개발에 관심이 있는 개발자

  • LangChain & LangGraph를 이용한 비지니스 서비스를 개발하고 싶은 개발자

선수 지식,
필요할까요?

  • Python에 대한 기초 지식이 필요합니다.

  • (옵션) RDB(MySQL 또는 PostgreSQL 등)에 대한 기초 지식이 필요합니다.

  • (옵션) Docker에 대한 기초 지식이 있으면 좋습니다.

  • (옵션) Hugginface에 대한 기초 지식이 있으면 좋습니다.

안녕하세요
당근먹는토끼입니다.

479

수강생

15

수강평

2

답변

4.9

강의 평점

4

강의

안녕하세요, 강의를 맡은 조경원입니다.
저는 중소기업부터 대기업까지 다양한 산업 환경에서 웹 개발, 인공지능(AI), 그리고 AWS 인프라 구축 등 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔습니다.

이러한 경험을 바탕으로 2022년부터는 오프라인에서 AI 분야의 강의를 진행하며, 실무와 이론을 연결하는 교육을 이어오고 있습니다.

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커리큘럼

전체

51개 ∙ (7시간 55분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

8개

5.0

8개의 수강평

  • ksk님의 프로필 이미지
    ksk

    수강평 3

    평균 평점 5.0

    5

    31% 수강 후 작성

    • 집중님의 프로필 이미지
      집중

      수강평 6

      평균 평점 4.5

      5

      31% 수강 후 작성

      • Karns님의 프로필 이미지
        Karns

        수강평 1

        평균 평점 5.0

        5

        24% 수강 후 작성

        LLM 기초부터 Prompt, LCEL, Agents, LangGraph, Memory, LangSmith까지 실무에 바로 적용 가능한 흐름으로 체계적으로 구성되어 있어 전체 아키텍처를 깊이 있게 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이론과 실습이 균형 있게 연결되어 있어 복잡한 개념도 자연스럽게 정리되었고, AI 애플리케이션 개발 역량이 한 단계 성장하는 경험이었습니다.

        • 스프링님의 프로필 이미지
          스프링

          수강평 111

          평균 평점 4.9

          5

          31% 수강 후 작성

          • aboutexo04님의 프로필 이미지
            aboutexo04

            수강평 23

            평균 평점 4.9

            5

            61% 수강 후 작성

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