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.

이 강의는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 👉 개념 설명에서 끝내지 않고 👉 실제로 동작하는 구조를 직접 만들며 👉 확장·고도화까지 경험하는 실습 중심 강의입니다. 단순한 RAG 예제에서 출발하여, Advanced RAG → Modular RAG → Agent 기반 RAG까지 현업에서 바로 활용 가능한 수준으로 단계적으로 학습합니다.

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.

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.