LangChain으로 실제 AI 에이전트 구축하기
AI 에이전트는 대규모 언어 모델을 추론 핵심으로 사용하는 프로그램입니다. 계획을 수립하고 도구를 호출하며 데이터를 검색하고 사람이 각 단계를 지시하지 않아도 작업이 완료될 때까지 반복합니다. LangChain은 이러한 구성 요소를 Python에서 연결하는 가장 널리 채택된 프레임워크입니다. 이 트랙에서는 단일 프롬프트-응답 호출을 훨씬 넘어서는 자동화된 워크플로우를 구축, 디버깅 및 배포하는 방법을 배웁니다.
학습 내용
에이전트의 추론 방식과 LangChain이 그 추론을 어떻게 구성하는지부터 시작한 후, 프롬프트 엔지니어링과 모델 통합으로 진행하여 에이전트가 안정적인 결과물을 생성하도록 합니다. 핵심 주제는 체인과 순차 워크플로우 구축, 에이전트가 API를 호출하고 코드를 실행할 수 있도록 도구와 도구 키트 연결, 에이전트가 여러 단계에 걸쳐 컨텍스트를 유지하도록 메모리 관리입니다. 데이터 로딩 및 RAG 파이프라인 검색, 에이전트가 실제로 무엇을 했는지 이해하기 위한 관찰성과 디버깅, 모든 외부 서비스를 연결할 수 있도록 하는 사용자 정의 도구 생성을 다룹니다. 고급 섹션에서는 다중 에이전트 및 계층적 아키텍처, 자동화된 워크플로우 오케스트레이션, 확장성 고려 사항이 포함된 프로덕션 배포를 다룹니다.
학습 경로
12개의 과정이 A1부터 C1까지 진행됩니다. 트랙은 AI 에이전트 & LangChain 기초 입문(A1, 무료)으로 시작하여 B1 단계에서 프롬프트 엔지니어링, 체인, 도구 및 에이전트 레이어를 거쳐 진행됩니다. B2 블록은 메모리 관리, 검색, 관찰성, 사용자 정의 통합을 더 심화하여 다룹니다. 트랙은 C1에서 고급 에이전트 아키텍처, 자동화된 워크플로우 오케스트레이션, 프로덕션 배포 & 확장으로 마무리됩니다. 개별 구성 요소를 프로덕션에서 무인으로 실행되는 시스템으로 결합하는 과정입니다.
작동 방식
각 과정은 실시간 피드백이 있는 내장 코드 에디터에서 완료하는 짧고 집중된 레슨으로 구성됩니다. 막힐 때마다 AI 튜터를 이용할 수 있으며, 모든 연습은 실제 LangChain 코드에 대해 실행되므로 장난감 예제가 아닌 실제 에이전트 동작을 볼 수 있습니다.