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강좌LLM 에이전트 설계와 구현 20강
AI 기술고급수강생 전용

LLM 에이전트 설계와 구현 20강

「처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM)」 과정 수강생 전용 보너스 · 1~3강 무료

ReAct·멀티에이전트·메모리·LangGraph까지 LLM 에이전트 시스템을 처음부터 프로덕션까지 구현하는 고급 가이드

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LLM 에이전트 설계와 구현 20강

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📚 강의 목차

  1. 1

    LLM 에이전트란 무엇인가

    LLM이 도구를 사용하고 스스로 계획해 목표를 달성하는 에이전트 개념과 챗봇과의 차이, 인식→계획→행동→관찰 루프, 한계와 대표 사례를 소개합니다.

  2. 2

    ReAct 에이전트 패턴

    ReAct(Reasoning+Acting) 패턴의 두 가지 구현 방식—텍스트 파싱 기반과 Tool Use API 기반—을 비교하고, Anthropic API로 실제 ReAct 에이전트를 파이썬으로 구현합니다.

  3. 3

    도구 정의와 스키마 설계

    에이전트 도구를 JSON Schema로 정의하는 방법, 파라미터 타입 설계, required/optional 구분, 그리고 description 품질이 에이전트 성능에 미치는 영향을 실전 예제와 함께 설명합니다.

  4. 4

    도구 실행 루프 구현

    tool_use 응답 파싱, 함수 디스패처 구현, 병렬 도구 호출 처리, 에러 복구, 종료 조건 설계를 통해 프로덕션에서 사용할 수 있는 견고한 에이전트 루프를 완성합니다.

  5. 5

    멀티스텝 추론 구현

    복잡한 목표를 하위 단계로 분해하는 Plan-Execute 패턴, 실행 중 계획을 동적으로 수정하는 Re-planning, 그리고 에이전트 성능을 측정하는 방법을 구현합니다.

  6. 6

    에이전트 단기 메모리 설계

    컨텍스트 창의 한계를 극복하는 슬라이딩 윈도우, 요약 기반 압축, 스크래치패드 등 에이전트 단기 메모리 전략을 파이썬으로 구현합니다.

  7. 7

    에이전트 장기 메모리 구현

    임베딩과 벡터 DB(ChromaDB)를 사용해 세션을 넘어 지식을 보존하는 장기 메모리를 구현하고, 에이전트 루프에 관련 기억 검색을 통합합니다.

  8. 8

    멀티에이전트 시스템 개요

    단일 에이전트의 한계를 넘어 여러 에이전트가 협력하는 멀티에이전트 시스템의 핵심 패턴(오케스트레이터-워커, 피어-투-피어, 계층적)과 에이전트 간 통신 방법, 장단점을 다룹니다.

  9. 9

    오케스트레이터 패턴 구현

    작업 의존 관계 그래프 기반 실행 순서 결정, ThreadPoolExecutor 병렬 실행, 워커 실패 재시도, 결과 합성까지 프로덕션 수준의 오케스트레이터를 완성합니다.

  10. 10

    서브에이전트 분업 설계

    리서치·코딩·검증 에이전트를 역할에 맞게 설계하는 방법, 일관된 에이전트 인터페이스 표준화, 전문화와 범용 에이전트 사이의 트레이드오프를 다룹니다.

  11. 11

    에이전트 평가 방법

    에이전트 성능을 객관적으로 측정하는 평가 데이터셋 구성, 정량적 지표 설계, LLM-as-Judge 패턴, 회귀 테스트 자동화 방법을 다룹니다.

  12. 12

    안전한 에이전트 설계

    최소 권한 원칙, 허용·금지 도구 목록, 사용자 확인 요청, 실행 전 계획 검토, 롤백 전략, 프롬프트 인젝션 방어까지 에이전트 안전 설계의 핵심을 다룹니다.

  13. 13

    비용과 성능 최적화

    Haiku·Sonnet 모델 혼용, 프롬프트 캐싱, 병렬 도구 호출, 컨텍스트 압축으로 에이전트 실행 비용을 줄이고 속도를 높이는 실전 최적화 전략을 다룹니다.

  14. 14

    에이전트 디버깅 기법

    사고 과정 로깅, 도구 호출 트레이싱, 프롬프트 A/B 테스트, 실패 케이스 수집과 개선 루프로 에이전트의 잘못된 행동 원인을 빠르게 찾아 수정하는 방법을 다룹니다.

  15. 15

    LangGraph 기초

    LangGraph의 StateGraph·노드·엣지 개념을 이해하고, 조건부 분기와 루프로 ReAct 에이전트를 직접 구현하며, 체크포인트로 상태를 영속화하는 방법을 다룹니다.

  16. 16

    LangGraph 고급 패턴

    서브그래프로 멀티에이전트를 구성하고, interrupt_before로 Human-in-the-Loop를 구현하며, SqliteSaver 체크포인트 영속화와 스트리밍 이벤트 처리까지 LangGraph 고급 패턴을 다룹니다.

  17. 17

    Claude API로 에이전트 구현

    Anthropic Python SDK의 스트리밍 에이전트 루프, 배치 API, computer_use 도구를 활용해 1~16강의 모든 기법을 통합한 프로덕션 수준의 에이전트를 완성합니다.

  18. 18

    에이전트 프로덕션 배포

    FastAPI 에이전트 서버, Redis 작업 큐, 웹훅 비동기 응답, 에이전트 상태 저장소, 자동 재시도와 장애 복구까지 에이전트를 실제 서비스로 배포하는 아키텍처를 다룹니다.

  19. 19

    에이전트 모니터링

    LangSmith 트레이싱, Prometheus 메트릭, 비용 추적 대시보드, 오류 알림, 이상 탐지까지 운영 중인 에이전트의 관측 가능성(Observability)을 완성합니다.

  20. 20

    멀티에이전트 실전 프로젝트

    리서치·구현·검증 3개 에이전트가 협력하는 자동 코드 리뷰 시스템을 처음부터 끝까지 구현하고, 1~19강의 모든 기법을 통합해 프로덕션 배포까지 완성합니다.

관련 주제

  • LLM 에이전트
  • 챗봇과의 차이
  • 인식 계획 행동 관찰 루프
  • Perceive Plan Act Observe
  • 에이전트 한계
  • 대표 사례
  • ReAct 패턴
  • Reasoning Acting
  • Thought Action Observation
  • Tool Use API
  • Anthropic Python SDK
  • 무한 루프 방지
  • 도구 스키마 설계
  • JSON Schema
  • input_schema
  • AI 기술
  • AI 기술 강의
  • LLM 에이전트 설계와 구현 20강
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