Deep Agents with LangGraph
안녕하세요! 오늘은 최근 LangChain Academy에서 무료로 수강한 ‘Project: Deep Agents with LangGraph’ 강의를 공유하려고 합니다.
LangChain을 사용해 보셨거나, 여러 단계를 거치는 복잡한 AI 에이전트 개발에 관심이 있는 분들이라면 흥미롭게 보실 수 있을 거예요.
이 강의는 총 29개의 레슨과 약 1시간 분량의 영상으로 구성되어 있습니다. 짧은 시간이지만 LangGraph를 사용해 상태(State)를 기억하고 스스로 작업을 계획하고 실행하는 AI 에이전트를 만드는 핵심 과정을 단계별로 배울 수 있습니다.
체계적인 학습 로드맵 🗺️: 각 모듈이 명확한 목표를 가지고 있어, 차근차근 따라가다 보면 어느새 복잡한 기능을 구현하고 있는 자신을 발견하게 됩니다.
실용적인 예제 중심 💻: 이론 설명에 그치지 않고, To-do 리스트, 파일 관리 등 실제 서비스에 적용해 볼 만한 기능들을 직접 코딩하며 배울 수 있어 지루하지 않습니다.
LangGraph의 핵심 개념 정복 🧠: 상태(State)를 정의하고, 각 노드(Node)와 엣지(Edge)를 연결하며 에이전트의 작업 흐름을 그래프 형태로 구축하는 LangGraph의 강력함을 직접 체험할 수 있습니다.
LangChain의 기본 사용법은 알지만, 더 복잡하고 자율적인 에이전트를 만들어보고 싶은 개발자
‘Deep Agents with LangGraph’ 강의는 짧지만 매우 밀도 높은 경험을 제공했습니다.
한글로 된 예제가 필요하면 제가 직접 fork해서 만든 레포지토리가 있습니다. 바로가기
