AI Agent를 구축하는 두 가지 방법: LangGraph 및 표준 SDK

인공지능이 단순한 챗봇에서 자율 시스템으로 전환됨에 따라, 개발자들은 프로젝트에 적합한 프레임워크를 선택해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 표준 에이전트 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 상태 기반 오케스트레이션 도구 간의 차이점을 이해하는 것은 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다. 이 코스는 실습 위주의 비교 접근 방식을 통해 에이전트형 AI의 신비감을 해소합니다. 기초적인 AI 용어를 배우고, 대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 의사결정을 내리는지 이해하며, 에이전트 워크플로우를 구성하는 방법을 알아봅니다. 표준 AI Agent SDK와 LangGraph라는 두 가지 서로 다른 접근 방식을 사용하여 정확히 동일한 에이전트를 구축함으로써, 단순한 함수 호출을 사용할 때와 복잡한 그래프 기반 상태 관리를 사용할 때를 실질적으로 이해하게 됩니다. 배울 내용: • 추론 루프, 도구 사용, 기본적인 프롬프트 엔지니어링을 포함한 에이전트형 AI의 핵심 개념을 이해합니다. • 표준 SDK 방식을 사용하여 기초적인 AI 에이전트를 구축합니다. • 복잡한 상태 전환을 관리하기 위해 LangGraph를 사용하여 동일한 에이전트를 구성합니다. • 두 아키텍처 패턴의 장점, 트레이드오프 및 확장 가능성을 비교합니다. • 에이전트가 외부 지식에 접근할 수 있도록 기본적인 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 패턴을 구현합니다. • 현대적인 실행 환경을 구성하고 애플리케이션 비밀 정보를 안전하게 관리합니다. 이 코스는 코드 구현 가이드로 넘어가기 전에 AI 에이전트 용어와 핵심 개념에 대한 철저한 소개로 시작합니다. 단계별 텍스트 지침에 따라 에이전트 애플리케이션의 두 버전을 모두 구현, 테스트 및 평가하게 됩니다. 초보 개발자와 기술 애호가를 위해 설계된 이 코스는 AI 프레임워크에 대한 사전 경험이 필요하지 않으며, 프로그래밍 논리에 대한 기본적인 이해만 있으면 됩니다. 지금 바로 읽기 시작하여 차세대 지능형 애플리케이션을 구동하는 도구들을 마스터하세요.