AI 에이전트 완벽 마스터 : LangGraph·RAG·MCP·멀티 에이전트 실전 개발

생성형 AI 시대에는 단순히 프롬프트를 작성하는 것만으로는 실무 문제를 해결하기 어렵습니다. 실제 서비스에서는 스스로 판단하고, 도구를 호출하며, 데이터를 검색하고, 여러 에이전트가 협업하는 AI 시스템을 설계할 수 있어야 합니다. 이 강의는 AI 에이전트를 처음 설계하는 개발자부터 실무에서 운영 가능한 시스템을 구축하려는 엔지니어까지 모두를 위한 실전 중심 과정입니다. LangGraph를 활용한 에이전트 아키텍처 설계부터 상태 관리(State Management), Tool Calling, API 및 MCP 연동, 자연어 데이터베이스 제어, RAG 구축, 시맨틱 검색, Few-shot Learning, Reflection, Fine-tuning까지 단계별로 학습합니다. 또한 멀티 에이전트 협업 구조, Supervisor 패턴, Actor-Critic 전략, 비동기 통신, 자동 평가 시스템, Quality Gate 구축 방법을 실제 프로젝트를 통해 익힙니다. 마지막으로 Metrics·Logs·Tracing 기반 모니터링, Shadow Deployment, Canary Deployment, Drift Detection, RCA 자동화, A/B 테스트까지 실제 운영 환경에서 필요한 MLOps 및 AI Agent 운영 전략도 함께 배웁니다. 강의를 마치면 최신 AI 에이전트 기술을 활용하여 실제 서비스에 적용 가능한 고성능 AI 시스템을 직접 설계하고 개발하며 운영할 수 있게 됩니다.