LangGraph Academy의 Ambient Agents 프로젝트 시리즈에 오신 것을 환영합니다! 본 과정은 LangGraph를 활용하여 실전 프로젝트를 구현하며 학습하는 프로젝트 중심 실습 과정입니다.
각 프로젝트는 실제 사용 사례를 바탕으로 구성되어 있으며, Foundation 과정에서 학습한 개념들을 실무에 적용하는 방법을 배웁니다.
Ambient Agents란?
Ambient Agents는 사용자의 환경과 맥락을 이해하고, 지속적으로 상태를 추적하며, 필요한 시점에 적절한 행동을 취하는 지능형 에이전트를 의미합니다.
주요 특징:
- 맥락 인식: 사용자의 현재 상황과 과거 이력 이해
- 상태 유지: 대화 및 작업 상태를 지속적으로 관리
- 능동적 행동: 필요시 스스로 판단하여 행동
- 적응성: 환경 변화에 따라 동적으로 대응
프로젝트 목차
프로젝트 1
[프로젝트 제목 - 학습 중 업데이트 예정]
프로젝트 2
[프로젝트 제목 - 학습 중 업데이트 예정]
프로젝트 3
[프로젝트 제목 - 학습 중 업데이트 예정]
선수 지식
이 프로젝트 시리즈를 시작하기 전에:
필수
- Foundation Module 1-2: LangGraph 기초 및 상태 관리
- Python 프로그래밍 기본
- LLM API 사용 경험
권장
- Foundation Module 3-4: Human-in-the-loop 및 고급 패턴
- Foundation Module 5-6: 메모리 관리 및 배포
학습 방법
- Foundation 과정을 먼저 완료하는 것을 권장합니다
- 각 프로젝트는 순서대로 진행하세요
- 노트북의 코드를 직접 실행하고 수정해보세요
- LangGraph Studio를 활용하여 그래프를 시각화하고 디버깅하세요
- 프로젝트를 응용하여 자신만의 Ambient Agent를 만들어보세요
"팁"
각 프로젝트의 핵심 패턴을 이해하고, 실제 문제에 어떻게 적용할 수 있을지 고민해보세요.
다음 단계
프로젝트를 완료한 후에는:
- Tutorial: 다양한 고급 패턴 및 예제 탐구
- 자신만의 Ambient Agent 프로젝트 구축
- LangGraph 커뮤니티에 기여