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Python

강의

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

중급기술 수준
업데이트됨 2025. 10.
LangChain 에이전트의 기본 구성 요소를 숙지하고 맞춤형 채팅 에이전트를 구축하세요.
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PythonArtificial Intelligence
3시간
11 동영상
34 연습 문제
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강의 설명

LLM과 도구를 통합해 정교한 작업을 수행하는 에이전틱 워크플로는 AI 혁신의 최전선에 있습니다. 이 강의에서는 프롬프트 구성, 도구 통합, 복잡한 워크플로 관리 등 LangChain 에이전트의 핵심 원리를 배우게 됩니다. 이 강의가 끝날 무렵에는 복잡한 작업을 자동화하고, 생산성을 높이며, 특정 비즈니스 요구에 맞춘 동적인 솔루션을 제공하는 지능형 시스템을 구축할 수 있게 됩니다.

LangChain 에이전트의 핵심을 마스터하세요

프롬프트, 언어 모델, 도구를 워크플로에 통합하는 방법을 Reasoning and Action(ReAct) 프레임워크를 사용해 배우게 됩니다. 그다음에는 에이전틱 워크플로를 설정하고, 도구를 구성하며, LangGraph로 이러한 워크플로를 시각화하면서 LangChain 에이전트의 핵심 원리를 이해할 수 있게 됩니다. 사용자 지정 에이전트를 구축하고, Wikipedia API와 같은 외부 데이터 소스에 접근하기 위한 도구를 설정하며, 에이전트 상태를 관리하게 됩니다. 노드와 엣지를 정의하고, 조건부 경로를 만들며, 다양한 조건에 맞게 조정되는 복잡한 워크플로를 구성하는 과정을 안내받게 됩니다.

동적 채팅 에이전트 구축

마지막으로, 메시지를 모니터링하고 유연한 함수 호출을 위한 노드를 정의하며, 여러 도구를 처리할 수 있도록 챗봇을 구성하는 방법을 배우게 됩니다. 이 강의를 마치면 복잡한 작업을 자동화하고 생산성을 높이며 특정 비즈니스 요구에 맞춘 동적 솔루션을 제공하는 지능형 시스템을 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
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