실전 LangChain Agent : 중급자를 위한 AI 에이전트 워크플로우와 서비스 구축

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 중급이상

수강기한 무제한

AI 활용법
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AI 코딩
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실습 중심
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AI 활용법
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AI 코딩
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실습 중심
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • ReAct 패턴 기반 자율형 AI Agent 직접 구축

  • RAG Agent 구현 능력

  • LangGraph로 복잡한 워크플로우 설계

  • Deep Agents로 계획·서브에이전트·파일시스템 내장 에이전트 구축

  • Middleware로 안전·비용·품질을 제어하는 운영급 에이전트 설계

"LLM API는 호출해봤는데, 그 다음이 막막하다"는 분들을 위한 강의입니다.

ChatGPT나 Claude API를 호출하는 것과, 도구를 다루고 메모리를 유지하며 스스로 판단해 작업을 수행하는 'AI Agent'를 만드는 것은 완전히 다른 영역 입니다. 이 강의는 그 간극을 메우기 위해 설계되었습니다.

LangChain의 기본기(Tools, Memory, RAG)부터 시작해 LangGraph의 State·Node·

Edge 기반 워크플로우 설계, 그리고 Subagents·Handoffs·Router·Skills 4가지 멀티 에이전트 패턴까지 단계적으로 학습합니다. 마지막에는 계획 수립과 서브에이전트, 파일시스템이 내장된 차세대 하네스 'Deep Agents'까지 다루어 Claude Code·Cursor 같은 코딩 에이전트의 내부 원리를 이해할 수 있습니다.

17개의 실습 노트북과 SQL Agent·RAG Agent·Personal Assistant 등 실전 프로젝트로, 여러분의 아이디어를 운영 가능한 AI 서비스로 만드는 능력을 완성해 드립니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • ChatGPT API 호출은 해봤지만, 실제 서비스로 만들 줄 모르는 개발자

  • LangChain은 들어봤지만, LangGraph와의 차이를 모르는 AI 입문자

  • 사내 문서·DB와 연결된 RAG 챗봇을 직접 만들어야 하는 실무자

  • 여러 도구를 자율적으로 다루는 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 싶은 백엔드 개발자

  • Claude Code·Cursor 같은 코딩 에이전트의 내부 동작 원리가 궁금한 개발자

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기본 문법 이해가 필요합니다.

  • LLM(ChatGPT, Claude 등)을 사용해 본 경험이 있으면 좋습니다.

  • Jupyter Notebook / JupyterLab 사용 경험이 도움이 됩니다.

  • 수업에서 OpenAI API 유료 모델을 사용합니다.

안녕하세요
YoungJea Oh입니다.

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오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.

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