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LangGraph로 배우는 Multi-Agent Systems
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업데이트됨 2025. 11.
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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 조건
Designing Agentic Systems with LangChain1
Agents as Graphs
Learn to build AI agents the LangGraph way! Build a toolbox of tools to help your agent interact with APIs, retrieve data from CSV files, and run Python code! Begin to build a single-agent system using nodes and edges to connect the LLM and tools in a controlled and methodical way.
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LangGraph Multi-Agents
Since the rise of AI agents, a handful of agentic design patterns have emerged, and you'll learn about two of the most popular: swarm (or decentralized) multi-agents and supervisor multi-agents. You'll see that LangGraph provides a whole host of functionality to design multi-agents tailored to your specific use case.
LangGraph로 배우는 Multi-Agent Systems
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