강의
LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기
고급기술 수준
업데이트됨 2026. 3.
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스마트하고 유능한 AI 에이전트를 처음부터 직접 만들어 보세요
LlamaIndex라는 강력한 프레임워크를 사용해 AI 동작을 조율하는 지능형 에이전틱 워크플로를 기초부터 구축하는 방법을 배워보세요. 단일 에이전트 설정으로 시작해 멀티 에이전트 협업으로 나아가면서, 연구를 수행하고 보고서를 생성하며 자체 출력물을 검토할 수 있는 시스템을 만들게 됩니다.에이전트 워크플로를 생성하고 오케스트레이션하기
AgentWorkflow 클래스를 사용해 간단한 AI 에이전트를 설정하고, 웹 검색과 같은 기능에 연결하는 것부터 시작합니다. 컨텍스트를 활용해 에이전트에 “응답”을 부여하고, 스트리밍 출력으로 더 역동적인 응답을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 강의가 진행됨에 따라 이벤트 처리, 동시 실행, 그리고 단계 기반 로직을 사용한 맞춤형 워크플로 생성과 같은 고급 기능을 살펴보게 됩니다. 또한 에이전트가 자신의 출력을 개선할 수 있도록 자기 성찰 루프도 구현하게 됩니다.LlamaIndex로 멀티 에이전트 시스템 설계하기
마지막 단계에서는 단일 에이전트 시스템을 넘어, 함께 협업하는 AI 에이전트 팀을 설계하게 됩니다. 각 에이전트가 조사, 작성, 검토처럼 전문적인 역할을 맡고 공통 컨텍스트를 통해 정보를 공유하는 워크플로를 구축하게 됩니다. 여러 에이전트를 활용해 복잡한 작업을 관리하는 방법에 대한 인사이트를 얻으며, 순차적, 반복적, 분기형 워크플로를 실험하게 됩니다.선수 조건
Intermediate Python1
Building an Agent
This chapter introduces the core concepts and setup needed to build agentic workflows using LlamaIndex. Get hands-on practice with tools like Tavily and OpenAI models, define your first tool function, and create an intelligent agent capable of interacting with the web. By the end, you'll have a fully functional AI agent built with LlamaIndex, ready to tackle real-world tasks.
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Creating a Deep Research Workflow
Why stop at one agent when you can build a team? In this chapter, you'll unlock the power of multi-agent systems, where specialized agents work together like a research squad, each with a unique role. You'll build your own collaborative agent workflow that searches, writes, and reviews, showing how teamwork makes your AI smarter and more scalable.
LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기
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