LangGraph 에이전트 UI, 이제 3단계면 끝납니다
LangGraph 기반 AI 에이전트에 스트리밍, 히스토리, 인증 기능을 갖춘 전문 UI를 즉시 적용하는 langgraph-chat-ui의 설치와 실전 활용법을 다룹니다.
데이터 분석, ML, DL, LLM 개발 튜토리얼 (한국어)
LangGraph 기반 AI 에이전트에 스트리밍, 히스토리, 인증 기능을 갖춘 전문 UI를 즉시 적용하는 langgraph-chat-ui의 설치와 실전 활용법을 다룹니다.
Nvidia-Nemotron-3-Super 모델의 한국어 성능과 RAG 및 OpenCode 기반 AI 에이전트 실무 적용 방법론을 분석하고 실제 프로젝트 활용 인사이트를 공유한다.
AI 시대를 맞이한 현업 전문가들이 직접 경험한 시행착오를 바탕으로, AI를 도구로 활용하는 바이브 코딩부터 커리어 전환 및 시스템 설계까지 실전 생존 전략을 공유합니다.
실리콘밸리 스타트업 DocentPro의 사례를 통해 LangGraph 기반의 Agentic AI 구현 방식과 멀티 에이전트 아키텍처 설계, 그리고 현지의 엔지니어링 문화를 심도 있게 다룬다.
Upstage의 Document Parse, Information Extract, Document Classify 제품을 통해 RAG 및 에이전트 환경에서 복잡한 문서를 효율적으로 구조화하고 실무에 적용하는 방법론을 다룬다.
LangChain 본사 엔지니어들이 LangChain 및 LangGraph V1의 핵심 업데이트인 LangSmith 배포 옵션, 에이전트 인증, 빌더 기능 등을 소개하고 실전 구현 방법을 공유한다.
에이전트의 성능을 극대화하는 Context Engineering 기법과 Claude Code를 활용한 자율 코딩 에이전트 구축 및 운영 전략을 상세히 다룹니다.
자연어 대화만으로 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 데스크톱 환경과 연동하여 실무 자동화를 구현하는 Deep Agent Builder의 핵심 기능과 활용법을 소개한다.
MoAI-ADK 프레임워크를 활용하여 Claude Code와 연동하고, 기획부터 배포까지 자율 에이전트 기반의 코딩 워크플로를 구축하는 방법을 다룹니다.