이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
LangGraph로 AI 에이전트 구축하기
LangGraph로 나만의 에이전트를 설계하고 구축해 보세요! LangGraph는 LangChain 생태계의 핵심 구성 요소로, 높은 수준의 커스터마이징이 가능한 프로덕션용 AI 에이전트를 구축하는 데 사용됩니다. LangGraph를 사용하면 개발자가 노드와 엣지로 에이전트를 그래프로 구축할 수 있어, 정보 흐름과 의사결정 경로를 세심하게 설계할 수 있으며, 예기치 않은 오류가 발생할 여지를 줄여줍니다.떠오르는 멀티 에이전트 아키텍처 살펴보기
AI 에이전트의 부상 이후, 몇 가지 에이전트 설계 패턴이 등장했으며, 그중 가장 널리 쓰이는 두 가지인 네트워크(또는 분산형) 멀티 에이전트와 슈퍼바이저 멀티 에이전트에 대해 배우게 됩니다. 여러 에이전트를 효과적으로 관리하려면 작업을 위임하고 작업 에이전트 간의 협업을 촉진하는 감독자 에이전트를 설계하세요.나만의 에이전트형 어시스턴트를 만들어 보세요
LangGraph를 사용해 Fortune 500 기업의 정보와 주가 성과 데이터를 수집하는 에이전트형 어시스턴트를 구축하고, 시각화를 통해 이를 분석하게 됩니다!이 에이전트가 단순한 단일 에이전트 시스템에서 3개 에이전트 감독자 멀티 에이전트로 발전하는 과정을 보게 됩니다! 지금 AI 빌더 대열에 합류하고, 오늘 바로 AI 에이전트를 설계하고 구축하는 방법을 배워보세요!
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
그래프로 보는 에이전트
LangGraph 방식으로 AI 에이전트를 만드는 법을 배웁니다! 에이전트가 API와 상호작용하고, CSV 파일에서 데이터를 가져오며, Python 코드를 실행할 수 있도록 도와주는 도구 상자를 만들어 보세요. 노드와 엣지를 사용해 LLM과 도구를 체계적이고 통제된 방식으로 연결하는 단일 에이전트 시스템을 구축하기 시작합니다.
2
LangGraph 멀티에이전트
AI 에이전트가 부상하면서 여러 가지 에이전트 설계 패턴이 등장했고, 이 중 많이 쓰이는 두 가지—분산형(swarm, 또는 decentralized) 멀티에이전트와 supervisor 멀티에이전트—를 학습합니다. LangGraph가 특정 활용 사례에 맞춘 멀티에이전트를 설계할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다는 점도 살펴봅니다.
LangGraph로 배우는 Multi-Agent Systems
강의
완료
