LangChain 및 LangGraph: 상태 유지형 AI 에이전트 구축하기

AI 애플리케이션이 더욱 복잡해짐에 따라 단순한 프롬프트 체인만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 개발자에게는 과거의 상호작용을 기억하고, 결정을 내리며, 스스로의 실수를 수정할 수 있는 지능형 에이전트를 구축할 방법이 필요합니다. 이 코스는 기존의 LangChain 개념과 현대적인 LangGraph 아키텍처 사이의 간극을 메우며 AI 개발의 진화 과정을 안내합니다. 선형 체인에서 동적인 상태 유지형 에이전트 그래프로 전환하는 방법을 배우게 되며, 이를 통해 복잡한 다단계 추론을 처리하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 학습 내용: • LangChain과 LangGraph 아키텍처의 핵심 차이점을 이해합니다. • 도구 호출(tool calling) 및 동적 라우팅을 포함한 기초적인 에이전트형 AI 개념을 학습합니다. • 여러 대화 턴에 걸쳐 메모리를 유지하는 상태 유지형 워크플로우를 설계합니다. • 그래프 구조 내에서 현대적인 검색 증강 생성(RAG) 패턴을 적용합니다. • 코딩 실습을 통해 자신만의 에이전트 그래프를 구축하고 구조화합니다. • 자율 에이전트에 맞춤화된 기초적인 프롬프트 엔지니어링 기법을 연습합니다. 이 여정은 실제 코드 구현으로 넘어가기 전, 필수적인 AI 용어와 기초 개념에 대한 명확한 분석으로 시작됩니다. 상태를 정의하고, 노드를 생성하며, 로직을 라우팅하여 완전한 에이전트 시스템을 형성하는 방법을 체계적으로 탐구하게 됩니다. 이 코스는 에이전트형 AI를 처음 접하는 초보자와 개발자를 위해 설계되었으며, 복잡한 AI 프레임워크에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 지금 바로 읽기 시작하여 AI 개발 기술을 현대화하고 더 스마트한 상태 유지형 애플리케이션을 구축해 보세요.