LLM Agent Cookbook: ReAct부터 Multi-Agent까지 4주 완성

LLM Agent Cookbook: ReAct부터 Multi-Agent까지 4주 완성

LLM Agent 개발, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? ReAct 패턴은 들어봤는데 실제로 어떻게 구현하는지, LangGraph는 뭔지, CrewAI로 멀티에이전트는 어떻게 만드는지 궁금하셨다면 이 Cookbook이 답입니다.

왜 LLM Agent인가?

ChatGPT, Claude 같은 LLM은 강력하지만 한계가 있습니다:

• 실시간 정보 접근 불가
• 외부 시스템과 상호작용 불가
• 복잡한 작업의 단계별 수행 불가

Agent는 이 한계를 극복합니다. LLM에 도구(tools)를 주고, 스스로 판단하고 행동하게 만드는 거죠.

Cookbook 구성

Week 1: 기초 다지기

• ReAct 패턴 이해와 구현
• Tool Calling의 원리
• Pydantic으로 견고한 스키마 설계

Week 2: 추론 능력 강화

• RAG와 Memory 시스템
• LangGraph로 복잡한 워크플로우 구축
• Self-RAG로 검색 품질 향상

Week 3: Multi-Agent 시스템

• CrewAI로 팀 구성하기
• MCP와 Agent간 통신
• Supervisor 패턴으로 조율하기

Week 4: 프로덕션 배포

• Guardrails로 안전장치 만들기
• Human-in-the-Loop 구현
• FastAPI + Docker로 배포하기
• DSPy로 프롬프트 최적화

특징

• Jupyter Notebook 기반 실습
• 매주 실전 프로젝트
• GitHub에서 솔루션 코드 제공
• 한국어/영어 모두 지원
• DrillCheck AI 면접 연습 연동

누구를 위한 Cookbook인가?

• Python 기본 문법을 아는 분
• LLM API를 사용해본 경험이 있는 분
• Agent를 직접 만들어보고 싶은 분
• 실무에 Agent를 도입하려는 개발자

시작하기

무료로 제공되는 이 Cookbook으로 4주 만에 프로덕션 레벨의 LLM Agent를 만들어보세요.

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