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AI에이전트 개발

Multi Agents with Swarm, LangGraph, Deep Agent

이 강의는 단순한 챗봇을 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 실무 중심 강의입니다. 👉 Swarm, LangGraph, DeepAgents 3가지 프레임워크를 단계적으로 학습하며, 고객 지원 챗봇부터 블로그 콘텐츠 제작, PostgreSQL 쿼리 에이전트, 자율 연구 에이전트 등 6가지 실전 프로젝트를 완성합니다. 👉 Redis와 PostgreSQL을 활용한 장기 메모리, Human-in-the-loop 보안 메커니즘, 비용 모니터링 등 엔터프라이즈급 기능까지 구현하여, 수강 후 바로 실제 서비스에 적용할 수 있는 프로덕션 레벨의 시스템을 구축할 수 있습니다.

3명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

  • 당근먹는토끼
AI 활용법
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AI 코딩
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • Swarm Agents: 여러 에이전트가 동적으로 협업하는 시스템 설계

  • LangGraph: 복잡한 워크플로우를 그래프로 시각화하고 제어

  • DeepAgents: 자동화된 에이전트 오케스트레이션 구현

  • Long Term Memory: Redis, PostgreSQL을 활용한 영구 저장소 구축

  • Human-in-the-loop: 민감한 작업에 대한 승인/거부/수정 메커니즘

  • 성능 모니터링: 토큰 사용량, 비용, 실행 시간 추적 및 최적화


단순 챗봇 넘어
AI 멀티 에이전트, 함께 일하게 하세요!

AI 에이전트의 복잡한 협업, 이제는 명확한 설계로!
이 강의는 단순한 챗봇을 넘어, 여러 AI 에이전트가
유기적으로 협력하는 멀티 에이전트 시스템 구축에 집중합니다.

고객 지원 챗봇이 여러 에이전트와 협력하여 더 빠르고 정확하게 문제를 해결하는 것을 보셨나요?

블로그 포스팅 자동화를 위해 콘텐츠 기획부터 작성, 발행까지 AI 에이전트들이 스스로 협업하는 과정을 상상해 보세요.

PostgreSQL 쿼리 작성, 복잡한 연구 조사 등 반복적인 작업을 AI 에이전트에게 맡겨 업무 효율을 극대화하는 경험은 어떠신가요?

AI 에이전트 구축, 막연하게 느껴지시나요?
이 강의를 통해 Swarm, LangGraph, Deep Agents를
정복하고 프로덕션 레벨의 시스템을 직접 만들어
놀라운 변화를 경험하세요.


Swarm, LangGraph, DeepAgents로
차세대 AI 멀티 에이전트 시스템을 구축하고,
6가지 실전 프로젝트로
기술적 한계를 넘어선 솔루션을 설계합니다.


단순한 챗봇 개발을 넘어,
실무에서 바로 통하는 프로덕션 레벨 시스템을 완성하여
여러분을'AI 에이전트 전문가'로 도약시켜 드립니다.

이 강의가 끝나면 당신은


수많은 AI 에이전트 구축 경험을 스스로 설계하고 구현할 수 있습니다.

  • Swarm, LangGraph, Deep Agents 세 가지 핵심 프레임워크를 단계별로 학습하며, 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 직접 설계하고 구축하는 능력을 갖추게 됩니다. 단순히 API를 호출하는 것을 넘어, 에이전트 간의 협업 방식을 이해하고 최적의 아키텍처를 구성할 수 있게 됩니다.

고객 지원 챗봇부터 자율 연구 에이전트까지, 6가지 실전 프로젝트를 직접 완성합니다.

  • 이론 학습에 그치지 않고, 실제 서비스에 바로 적용 가능한 6가지의 다양한 프로젝트를 직접 완성하며 실무 역량을 강화합니다. 고객 지원 챗봇, 블로그 콘텐츠 제작, PostgreSQL 쿼리 에이전트, 자율 연구 에이전트 등 실제 비즈니스 문제 해결에 필요한 AI 에이전트 구축 경험을 쌓게 됩니다.

엔터프라이즈급 AI 시스템 구축을 위한 핵심 기술을 완벽히 습득합니다.

  • Redis와 PostgreSQL을 활용한 장기 메모리 구현, Human-in-the-loop 보안 메커니즘, 비용 모니터링 등 실제 서비스 운영에 필수적인 고급 기능까지 직접 구현합니다. 이를 통해 수강 후 바로 프로덕션 레벨의 안정적이고 확장 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있는 전문가로 성장합니다.


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생각만 했던 AI 에이전트, 이제 직접 만들어보세요

Swarm, LangGraph, Deep Agents 활용
멀티 에이전트 시스템 구축

이 강의는 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 Swarm, LangGraph, Deep Agents 프레임워크를 활용하여 단계별로 구축하는 방법을 알려줍니다. 고객 지원 챗봇부터 자율 연구 에이전트까지, 6가지 실전 프로젝트를 통해 실제 서비스에 바로 적용 가능한 프로덕션 레벨의 시스템을 완성할 수 있습니다.

6가지 실전 프로젝트 경험

고객 지원 챗봇, 블로그 콘텐츠 제작, PostgreSQL 쿼리 에이전트, 자율 연구 에이전트 등 6가지 실제 프로젝트를 직접 구축하며 LangGraph, Swarm, Deep Agents를 활용한 멀티 에이전트 시스템 설계 및 구현 능력을 기릅니다.

엔터프라이즈급 기능 구현

Redis와 PostgreSQL을 활용한 장기 메모리, Human-in-the-loop 보안, 비용 모니터링 등 실제 서비스에 필요한 엔터프라이즈급 기능까지 구현하며, 프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 운영 역량을 강화합니다.


📚

3가지 프레임워크로
멀티 에이전트 시스템 구축

Section 1

오리엔테이션: 개발 환경 설정

👉 본 섹션에서는 강의 실습에 필요한 Python 설치, 가상환경 구성, VS Code 설정 및 필수 확장 프로그램 설치를 진행합니다.

👉 프로젝트 종속성 관리와 환경 변수 설정을 통해 원활한 개발 환경을 구축합니다.


Section 2

Swarm: 동적 에이전트 협업 시스템 구축

👉 Swarm 프레임워크를 활용하여 여러 에이전트가 동적으로 협업하는 시스템을 설계하고 구현합니다.

👉 Tool Calling Agent, Active Agent Router 등을 통해 에이전트 간의 효율적인 상호작용과 작업 분배를 학습합니다.


Section 3

LangGraph: 복잡한 워크플로우 시각화 및 제어

👉 LangGraph를 사용하여 복잡한 에이전트 워크플로우를 그래프로 시각화하고 제어하는 방법을 배웁니다.

👉 Tool 연동, 계층적 에이전트, Supervisor 에이전트, Specialized 및 Autonomous 에이전트 구현을 통해 고급 에이전트 오케스트레이션을 다룹니다.


Section 4

Deep Agents: 자동화된 에이전트 오케스트레이션 및 확장 기능

👉 Deep Agents 프레임워크를 통해 자동화된 에이전트 오케스트레이션 방법을 학습합니다.

👉 Quick Start부터 Subagents, Backend 구성, Long Term Memory, Human-in-the-loop 보안 메커니즘, Middleware까지 엔터프라이즈급 시스템 구축을 위한 핵심 기능을 다룹니다.


이런 분들의 고민을
해결할 수 있어요!

📌

웹 개발자

기존 웹 서비스에 AI 기능을 어떻게 통합할지 막막함을 느끼며,
LLM은 사용해 봤지만 멀티 에이전트 구조를 어떻게 설계해야 할지 구체적인 방법론을 찾고 있는 분

📌

AI 서비스 기획자

AI 에이전트의 잠재력을 이해하지만, 실제 서비스 구현 시 기술적인 한계에 부딪혀
구체적인 구현 방안이나 엔터프라이즈급 기능 적용 가능성에 대해 확신이 없는 분

📌

LLM 엔지니어

모델 학습 경험은 있지만, 실제 서비스 배포와 운영에 대한 두려움이 있으며,
프로덕션 환경에서 안정적으로 동작하는 AI 시스템 구축을 위한 실무 노하우를 배우고 싶은 분

수강 전 참고 사항


실습 환경

  • 운영체제: Windows 10 이상 권장

  • 필수 도구: Python 3.13 이상, VS Code, Docker

  • 권장 사양: 8GB RAM 이상, SSD 저장 공간 50GB 이상

선수 지식 및 유의사항

학습 자료

  • 강의 노트 PDF 및 실습 코드 제공

  • 예제 프로젝트 소스 코드 및 GitHub 저장소

  • 참고 문헌 및 추가 학습 자료 링크 제공


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 웹/앱은 만들었는데 AI 기능을 어떻게 넣을지 모르는 분

  • LLM은 써봤지만 멀티 에이전트 구조가 헷갈리는 분

  • 모델은 학습시켰는데 프로덕션 배포가 두려운 분

  • AI 기능을 기획하는데 기술적 한계를 모르는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기초 지식이 필요합니다.

  • LangChain 또는 ChatGPT API 사용 경험이 필요합니다.

안녕하세요
입니다.

391

수강생

11

수강평

2

답변

4.8

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.

커리큘럼

전체

20개 ∙ (7시간 14분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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