LangGraph 1.x 자율수행 에이전트 개발

단순 LLM 연동을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 구축 실무 과정

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Cyclic Architecture

기존 LangChain의 단방향(DAG) 구조를 넘어, 반복(Loop)과 제어 흐름이 가능한 LangGraph의 순환형 아키텍처를 마스터합니다.

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AI Pair Programming

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Cursor 2.0을 활용하여 복잡한 그래프 로직 작성을 가속화하고, AI 네이티브 개발 환경에서의 생산성 혁신을 경험합니다.

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Human-in-the-Loop

완전 자율이 아닌, 결정적인 순간에 사람의 개입(승인/수정)을 허용하는 안전하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 에이전트를 설계합니다.

왜 지금 '에이전트(Agent)'인가?

2025년의 핵심 키워드는 'Agentic Workflow'입니다.
단순히 질문에 답하는 LLM(Copilot)을 넘어, 도구를 사용하고 웹을 검색하며 스스로 계획을 수정하는 '에이전트'가 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있습니다.

  • Andrew Ng: "AI 에이전트 워크플로우가 모델 성능 향상보다 더 큰 효과를 낼 것"
  • 기업 요구: 환각(Hallucination) 방지를 위한 명시적 제어 필요성 증대
  • 복잡도 증가: 단일 프롬프트로는 해결 불가능한 복합 업무 자동화

교육 구성 비율

* 실습 비중 60% 이상의 현장 지향적 커리큘럼

상세 커리큘럼 로드맵

총 2일(16시간) 과정. 클릭하여 상세 실습 내용을 확인하세요.

Day 1: Foundation

8 Hours
LangGraph 기초와 구조 이해

Agentic Workflow vs Copilot, Graph 기본 요소

기억(Memory)과 도구(Tools)

대화 맥락 유지와 외부 기능 호출

[Project 1] Q&A 챗봇 구축

Cursor 활용 디버깅 및 시각화

Day 2: Advanced Control

8 Hours
[제어] Human-in-the-Loop (HITL)

사람의 승인, 개입, 수정 프로세스

[최적화] 상태 관리와 구조화

State Reducer & Pydantic

[Project 2] 자율 논문 리서치 에이전트

Subgraph, Map-Reduce 패턴 적용

활용 기술 스택

최신 AI 에이전트 개발을 위한 표준 도구들을 학습합니다.

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LangGraph 1.x

LangChain이 만든 에이전트 및 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 순환형 그래프 구조로 복잡한 로직을 제어합니다.

State Management, Cyclic Graph
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Cursor 2.0

VS Code 기반의 AI 네이티브 코드 에디터입니다. 'Composer' 기능을 통해 에이전트 로직을 자연어로 빠르게 구현합니다.

AI Pair Programming, Efficiency
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Pydantic

Python 데이터 유효성 검사 라이브러리입니다. LLM의 출력을 구조화된 데이터로 강제하여 시스템 안정성을 높입니다.

Structured Output, Type Safety
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LangSmith

LLM 애플리케이션의 실행 과정을 추적(Trace)하고 디버깅하는 플랫폼입니다. 에이전트의 사고 과정을 시각화합니다.

Observability, Debugging
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Google Colab

클라우드 기반의 Python 실행 환경입니다. 별도의 로컬 환경 설정 없이 즉시 실습을 진행할 수 있습니다.

Zero Configuration

기대 효과 및 역량 성장

본 과정 수료 후 달성하게 될 기술적 성취입니다.

1. 복잡한 로직의 자율화

단순 RAG(검색 증강 생성)를 넘어, 루프(Loop)와 조건 분기(Conditional Logic)가 포함된 복잡한 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

2. 안전한 에이전트 시스템 구축

Human-in-the-Loop 패턴을 적용하여, AI의 환각이나 오작동을 사람이 통제할 수 있는 안전장치를 구현할 수 있습니다.

3. 모듈형 아키텍처 설계

서브그래프(Subgraph)를 통해 거대한 에이전트 시스템을 작은 단위로 쪼개어 개발하고 관리하는 마이크로서비스 패턴을 익힙니다.

교육 전후 역량 비교

Before (일반 개발자)
After (과정 수료)