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Python으로 만드는 Agentic AI

Python 핵심 문법과 자료구조를 익힌 다음, LangChain과 LangGraph로 도구 호출, 대화 상태 관리, 다단계 추론이 가능한 AI 에이전트를 직접 만들어 보세요.

Python 프로그래밍

42 챕터

코드 중심의 튜토리얼을 통해 핵심 문법, 자료구조, API를 숙달하세요. Agentic AI 개발을 위한 필수 선수 학습 과정입니다.

33간단한 구조화 데이터를 위한 데이터 클래스34컴프리헨션(Comprehensions): 리스트, 딕셔너리, 세트를 만드는 간결한 방법35반복이 동작하는 방식: 이터러블과 이터레이터36제너레이터와 지연 반복(lazy iteration)37내장 함수와 유용한 도구38데코레이터: 함수에 동작 추가하기39필수 표준 라이브러리 모듈40깔끔하고 읽기 쉬운 코드 작성하기41코드 디버깅과 테스트42타입 힌트(type hints) 친절한 입문 (선택)

LangChain & LangGraph

18 챕터

LangChain과 LangGraph를 기반으로 LLM, Tool Use, 다단계 추론을 통합한 Agentic AI 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 학습합니다.

09첫 번째 RAG 시스템 구축하기10더 똑똑한 검색: 필터, 임계값, 그리고 MMR11대화형 RAG: 검색에 메모리 추가하기1212: 에이전트가 사용할 도구 만들기13LLM에 도구 연결하기14에이전트 루프 구축하기15LangGraph로 첫 번째 그래프 만들기16사전 구축 컴포넌트와 다중 분기 라우팅17상태 지속성과 체크포인팅18멀티 에이전트 시스템 — 슈퍼바이저 패턴