LangGraph 입문: Deep Research Agent 구축하기

인공지능이 단순한 질문에 답하는 수준에서 복잡한 워크플로우를 실행하는 수준으로 진화함에 따라, Agentic AI는 현대 개발자에게 필수적인 기술이 되고 있습니다. 작업을 계획하고 실행하는 자율 시스템을 구축하는 방법을 이해하면 자동화 및 데이터 합성을 위한 완전히 새로운 가능성이 열립니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 멀티 에이전트 시스템의 기본 개념을 배우고 직접 Deep Research Agent를 구축해 봅니다. 기본 용어와 핵심 AI 정의부터 시작하여, planner-executor 아키텍처를 탐구하고 LangGraph를 사용하여 정보를 자율적으로 수집, 분석 및 요약할 수 있는 지능형 워크플로우를 오케스트레이션하는 방법을 배웁니다. 학습 내용: - Agentic AI 및 멀티 에이전트 시스템의 핵심 용어와 개념을 이해합니다. - 복잡한 리서치 목표를 관리 가능한 단계로 분해하기 위한 planner-executor 아키텍처를 설계합니다. - LangGraph를 적용하여 상태 유지가 가능한 멀티 액터 애플리케이션 및 자율 에이전트를 오케스트레이션합니다. - 효율적인 데이터 처리를 위해 기본적인 RAG(retrieval-augmented generation) 패턴과 벡터 데이터베이스를 통합합니다. - 에이전트의 추론을 가이드하고 출력의 신뢰성을 높이기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법을 연습합니다. - 정보를 자율적으로 합성하는 완전한 텍스트 기반 Deep Research 워크플로우를 구축합니다. 코스 흐름은 필수적인 정의와 기초 AI 개념으로 시작하여 실용적인 단계별 서면 실습으로 이어집니다. 에이전트의 로직을 점진적으로 구성하며 상태 관리, 워크플로우 구조화, 오류 처리 방법을 배우게 됩니다. 이 기초 코스는 초보자와 AI 에이전트를 처음 접하는 개발자를 위해 설계되었습니다. LangGraph 또는 멀티 에이전트 오케스트레이션에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 읽기 시작하여 첫 번째 자율 리서치 에이전트를 구축하고 AI 개발 기술을 확장해 보세요.