LangGraph를 활용한 멀티 에이전트 리서치 어시스턴트 구축하기

AI 엔지니어링은 단일 프롬프트 애플리케이션에서 복잡하고 자율적인 멀티 에이전트 시스템으로 빠르게 변화하고 있습니다. 기본적인 Python 기술을 갖추고 있으며 조사, 추론 및 협업이 가능한 지능형 애플리케이션을 구축하고 싶다면, 이곳이 시작점입니다. 이 코스는 에이전트형 AI의 기초 개념을 안내합니다. 복잡한 쿼리를 분해하고, 정확한 정보를 검색하며, 데이터를 일관된 응답으로 합성하는 멀티 에이전트 리서치 어시스턴트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다. 구조화된 설명과 실습 코드 스니펫을 읽어보며 전통적인 프로그래밍에서 현대적인 AI 오케스트레이션으로 전환하게 될 것입니다. 배울 내용: • 멀티 에이전트 AI 시스템의 핵심 용어, 정의 및 아키텍처 이해. • LangGraph와 Python을 사용하여 상태 유지가 가능한 분산형 AI 애플리케이션 구축. • 에이전트의 응답을 사실적 데이터에 기반하게 하는 기초적인 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 패턴 구현. • 조사, 요약 및 정보 형식을 지정하기 위해 협업하는 전문 에이전트 설계. • 견고한 AI 엔지니어링을 위해 type hints 및 dataclasses와 같은 현대적인 Python 관행 적용. • 에이전트 상태, 라우팅 및 대화 메모리를 효과적으로 관리. 이 여정은 실제 구현으로 넘어가기 전, 주요 AI 용어와 기초 정의에 대한 명확한 분석으로 시작됩니다. 단일 에이전트를 강력하고 협업적인 리서치 시스템으로 점진적으로 결합하는 단계별 서면 실습을 탐구하게 됩니다. AI 엔지니어링을 탐구하고자 하는 Python 개발자와 초보자를 위해 설계된 이 코스는 사전 머신러닝 경험이 필요하지 않습니다. 지금 바로 자신만의 자율형 AI 어시스턴트를 구축해 보세요.