본문으로 바로가기
Python

강의

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

중급기술 수준
업데이트됨 2025. 10.
LangChain 에이전트의 기본 구성 요소를 숙지하고 맞춤형 채팅 에이전트를 구축하세요.
무료로 강의 시작
PythonArtificial Intelligence3시간11 동영상34 연습 문제2,800 XP11,050성취 증명서

무료 계정을 만드세요

또는

계속 진행하시면 당사의 이용약관, 개인정보처리방침 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하시는 것입니다.

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

Group

2명 이상을 교육하시나요?

DataCamp for Business 체험

강의 설명

매일 지능형 시스템이 산업을 바꾸고 있어요. 자동화된 고객 지원, 개인화 추천, 동적인 데이터 처리까지 모두 포함됩니다. 언어 모델과 도구를 결합해 복잡한 작업을 수행하는 에이전트형 워크플로가 그 변화를 이끌고 있습니다. 이 강의는 에이전트형 워크플로의 핵심 구성 요소를 분해해 설명하고, 이를 구축·커스터마이즈·최적화하는 방법을 다룹니다. 프롬프트 구성, 도구 통합, LangGraph로 복잡한 워크플로 관리 등 LangChain 에이전트의 핵심 원리를 배우게 됩니다. 강의가 끝나면 복잡한 작업을 자동화하고 생산성을 높이며 특정 비즈니스 요구에 맞춘 동적 솔루션을 제공하는 지능형 시스템을 직접 구축할 수 있게 됩니다.

선수 조건

Developing LLM Applications with LangChain
1

The Essentials of LangChain agents

Build intelligent agentic systems! Discover the key components of LangChain agents, including how prompts, LLMs, and tools work together for reasoning and action. You'll set up an agent with OpenAI's API, define custom tools, and tackle real-world tasks like math calculations. Plus, explore how LangChain organizes data using graphs, nodes, and edges.
챕터 시작
2

Building Chatbots with LangGraph

Build dynamic, tool-augmented chatbots with LangChain and LangGraph! You’ll explore how to create a chatbot that adapts based on user input by defining states and integrating external APIs for real-time information retrieval. You'll connect these components into a responsive graph structure, enabling smooth transitions between conversation and tool-assisted responses. By the end, you’ll have a visually represented chatbot framework with enhanced reasoning and multi-step workflows.
챕터 시작
3

Build Dynamic Chat Agents

Expand your chatbot with dynamic tools and memory! Define and integrate multiple tools into flexible workflows, build functions for dynamic tool calling, and configure your chatbot for multiple-tool handling. Organize memory and outputs to enable interleaved, multi-turn conversations. By the end, you'll have created a sophisticated chatbot capable of complex interactions.
챕터 시작
LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기
강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 자격증을 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요
지금 등록

19백만 명 이상의 학습자와 함께 LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기을(를) 시작하세요!

무료 계정을 만드세요

또는

계속 진행하시면 당사의 이용약관, 개인정보처리방침 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하시는 것입니다.

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.