90분 실습으로 LLM Agent의 구조, 툴 연동, LangGraph 워크플로우를 완성합니다.AI가 단순히 대답만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 행동하는 LLM Agent의 시대입니다.이 강의는 단 90분 실습으로 LLM Agent의 핵심 원리와 구조를 직접 구현하며 배우는 입문형 실습 강의입니다. 복잡한 이론 대신 코드 중심으로, “AI가 어떻게 판단하고 도구를 사용하는지” 를 직접 체험해보세요.이 강의에서 배우는 것 - LLM Agent의 기본 구조와 작동 원리 - 외부 툴(API, 검색, 계산 등)과 LLM 연결 방법 - 조건 분기, 메모리, Human-in-the-loop 구조 구현 - LangChain & LangGraph 기반 워크플로우 설계 - 실무형 AI 자동화 아키텍처 이해강의 특징 - 90분 집중 실습형 구성 복잡한 이론 없이, 따라 하며 배우는 실습 중심 흐름 - 최신 모델 실습 지원 ChatGPT API & Google Gemini API 기반 - 기초부터 실전까지 한 번에 LLM 불러오기 → 툴 바인딩 → 사용자 정의 도구 → 그래프 설계까지 - 다양한 에이전트 구조 체험 ReAct / 조건 분기 / 메모리 / 멀티 에이전트 / Human-in-the-loop - 실무 적용 가능한 설계 감각 AI 에이전트의 판단 로직과 데이터 흐름을 실무형으로 익힙니다.
What you'll learn
Understand the basic structure and operating principles of LLM agents
Learn to connect external tools like APIs and search functions to LLM
Implement features like conditional branching, memory, and human-in-the-loop models
Design workflows based on LangChain and LangGraph
Comprehend the architecture of practical AI automation