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Python

강의

LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기

고급기술 수준
업데이트됨 2026. 3.
LlamaIndex를 사용하여 계획, 검색, 기억 및 협업이 가능한 AI 에이전트 워크플로를 구축하세요.
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PythonArtificial Intelligence2시간5 동영상15 연습 문제1,250 XP성취 증명서

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강의 설명

나만의 AI 에이전트 팀을 만들어 볼 준비가 되셨나요? 이 강의에서는 하나의 스마트 어시스턴트로 시작해, 계획하고 검색하고 기억하며 협업하는 완전한 에이전틱 워크플로까지 단계적으로 확장해 봅니다. LlamaIndex를 사용해 깊이 있는 리서치와 보고 같은 복잡한 작업을 처리하는 강력한 시스템을 만들어요. 그 과정에서 도구, 메모리, 멀티 에이전트 협업을 조율해 AI 워크플로에 생동감을 불어넣는 방법을 배웁니다.

선수 조건

Intermediate Python
1

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.
챕터 시작
2

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.
챕터 시작
LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기
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