Agents Course documentation
LangGraph 소개
Unit 0. Welcome to the course
Unit 1. Introduction to Agents
Unit 2. Frameworks for AI Agents
Unit 2.1 The smolagents framework
Unit 2.2 The LlamaIndex framework
Unit 2.3 The LangGraph framework
Unit 4. Final Project - Create, Test, and Certify Your Agent
Bonus Unit 1. Fine-tuning an LLM for Function-calling
LangGraph 소개
다음 단계에 오신 것을 환영합니다! 이 단원에서는 복잡한 LLM 워크플로우를 구조화하고 조정, 관리할 수 있도록 설계된 LangGraph 프레임워크를 사용하여 어플리케이션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
LangGraph는 에이전트의 흐름을 직접 제어할 수 있는 도구를 제공하여 프로덕션 수준의 어플리케이션을 만들 수 있게 해주는 프레임워크입니다.
모듈 개요
이 단원에서 함께 살펴볼 주제는 다음과 같습니다
1️⃣ LangGraph란 무엇이며, 언제 사용해야 할까?
2️⃣ LangGraph의 구성 요소
3️⃣ 내 메일을 대신 분류해주는 집사
4️⃣ 알프레드, 문서 분석 에이전트
5️⃣ 퀴즈
이 섹션의 예제들은 강력한 LLM/VLM 모델이 필요합니다. 이 코스에서는 langGraph와 가장 호환성이 좋은 GPT-4o API를 사용해 실행하였습니다.
이 단원이 끝나면, 여러분은 견고하고 체계적인, 프로덕션에 바로 투입 가능한 어플리케이션을 만들 수 있게 됩니다!
이 섹션은 LangGraph의 입문 과정이니, 더 심화된 주제는 무료 LangChain 아카데미 강의 LangGraph 소개에서 확인할 수 있습니다.
그럼 시작해볼까요?
참고 자료
- LangGraph Agents - LangGraph 에이전트 예제
- LangChain academy - LangChain에서 제공하는 LangGraph 전체 강의