모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

다양한 실용적인 AI 에이전트를 만들어보면서 LangGraph를 이용해서 AI 에이전트를 만드는 방법들을 차근차근 학습합니다.

• ✅ 랭그래프(LangGraph) 라이브러리를 이용해서 AI 에이전트를 구현하는 방법을 학습합니다.
• ✅ 다양한 프로젝트를 통해 AI 에이전트 구현 방법들을 학습합니다.

Q. 프로젝트를 통해 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현 방법을 학습하면 좋은점이 무엇인가요?

LangGraph는 복잡한 AI 에이전트를 유연하게 구성할 수 있는 강력한 프레임워크로, 최근 AI 에이전트 개발의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.

프로젝트 기반으로 LangGraph를 학습하면 다음과 같은 장점이 있습니다: 

1. 실전 중심의 학습:

단순히 이론을 배우는 데 그치지 않고, 직접 동작하는 AI 에이전트를 만들어보면서 실무 감각을 익힐 수 있습니다. 실무에 바로 투입 가능한 역량을 쌓을 수 있습니다.

2. 복잡한 에이전트 로직 설계 경험:

LangGraph를 사용하면 멀티스텝 추론, 분기 처리, 상태 기반 흐름 등 복잡한 로직을 시각적이고 명확하게 구성할 수 있습니다. 이를 통해 고도화된 에이전트를 설계하고 구현하는 능력을 기를 수 있습니다.

3. LangChain 생태계에 대한 이해 확장:

LangGraph는 LangChain 기반으로 동작하기 때문에, 자연스럽게 LangChain의 핵심 개념들과 다양한 툴 활용법도 함께 익힐 수 있습니다.

4. 최신 기술 트렌드 습득:

AI 에이전트는 앞으로 다양한 서비스에 적용될 핵심 기술입니다. LangGraph는 이 흐름 속에서 빠르게 확산되고 있는 도구로, 미리 익혀두면 경쟁력을 높일 수 있습니다.

5. 포트폴리오로 활용 가능:

프로젝트를 통해 만든 결과물은 나만의 포트폴리오로 활용할 수 있어, 취업이나 커리어 전환 시 강력한 무기가 됩니다.

Q. 선수 지식이 필요한가요?

본 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현] 강의는 랭그래프(LangGraph) 라이브러리와 LLM을 이용해서 AI 에이전트를 구현하는 프로젝트 실습을 다루고 있습니다. 따라서 Python, 자연어처리, LLM, 랭체인(LangChain), 랭그래프(LangGraph)에 대한 기초지식을 가지고 있다는 가정하에 강의가 진행됩니다. 따라서 선수지식이 부족하다면 반드시 선행 강의인 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기] 강의를 먼저 수강하시길 바랍니다.