I. AI Agent
1 주요 구성 요소
2 활용 분야
3 AI Agent의 분류
4 AI Agent의 응용
5 AI 에이전트를 통한 비즈니스 혁신
6 AI 에이전트 아키텍처의 주요 구성 요소
7 AI Agent 작동 방식
8 AI 에이전트 도입의 어려움
9 AI 에이전트 유형과 활용 사례
10. 2024년, 에이전트의 실무 활용이 시작되다

II. LLM 기반 AI 에이전트 (LLM Powered AI Agents)
1 LLM기반 에이전트 시스템 개요
2 인간의 몸과 ai agent의 tool, actuator를 비교
3 AI 에이전트와 로봇의 액츄에이터
4 AI 에이전트(특히 소프트웨어 에이전트)에서의 액추에이터와 tool의 차이

III. LLM 기반 AI 에이전트 구축 방법
1 Langgraph 특징
2 Langgraph 아키텍처 구성 요소
3 Langgraph를 활용한 간단한 예시 워크플로우
4 Langgraph 워크플로우 설계 시 고려사항
5 Langchain과의 비교
6 Langsmith 소개 및 langgraph와의 연계
7 Langgraph 외 다른 플랫폼
8 Langgraph 기반 시스템 개발 베스트 프랙티스

IV. LangGraph 기초 이해
1 LangGraph란 무엇인가?
2 LangGraph 등장 배경
3 LangGraph의 장점
4 LangGraph의 핵심 개념
5 LangGraph 워크플로우 예제
6 메모리 관리 전략
7 Tool Node와 액추에이터 개념
8 Logic Node를 통한 흐름 제어
9 협업 효율 향상
10 성능 모니터링 및 최적화
11다른 프레임워크와의 연계
12 실전 예시 - 고객 지원 에이전트
13 실전 예시 - 연구 지원 에이전트
14 점진적 개발 전략
15 디버깅과 오류 처리

V. LangGraph Platform
1 LangGraph Platform 개요
2 LangGraph Platform의 등장 배경
3 LangGraph Platform을 사용하는 이유
4 LangGraph Server
5 LangGraph Server API
6 LangGraph 애플리케이션
7 LangGraph Studio
8 VS Code


VI. LangGraph 주요기능
1 그래프(Graphs)란 무엇인가?
2 MessageGraph란?
3 그래프 컴파일(Compiling your graph)
4 State(상태)
5 스키마(Schema) 정의하기
6 다양한 스키마 활용
7 Reducers
8 메시지(Message)를 그래프 상태(State)에 활용하는 방법
9 노드(Nodes)
10 엣지(Edges)
11 Send
12 Command
13 타입 어노테이션 필요성
14 도구(Tool) 내부에서 그래프 상태를 업데이트하기
15 Human-in-the-loop(HITL)
16 Interrupt 함수
17 Persistence(영속성)
18. Thread(스레드)
19. Checkpoint(체크포인트)
20. Graph Migrations
21 Configuration
22 상태 조회하기 (get_state)
23 Recursion Limit(재귀 한계)
24 Breakpoints
25 Subgraphs
26 Graph Visualization
27 Streaming

VII. Langgraph 개발에 필요한 Langchain 기술
1 LLM(언어 모델) 모듈 연동
2 LangChain의 Callback(콜백)과 Tracing(추적)
3 LangChain의 Memory 기능을 활용하는 방법
4 LangChain의 Tools와 Agents를 연동하는 방법
5 LangGraph개발 과정에서 유용하게 사용할 수 있는 LangChain의 체인(Chains) 개념
6 LangGraph에서 Chains 활용 방안

VIII. Memory
1. 메모리란 무엇인가?
2. 단기 메모리 (Short-term memory)
3. 장기 메모리 (Long-term memory)
4. 메모리 기록(Write) 시점
5. 정리 및 추가 고려사항

VIV. 멀티에이전트(Multi-agent)
1. 멀티에이전트가 필요한 이유
2. 멀티에이전트 아키텍처
3. 핸드오프(Handoffs)
4 툴(도구)로서의 핸드오프 (Handoffs as Tools)
5 멀티에이전트 아키텍처 예시
6 에이전트 간 통신 (Communication between Agents)

X. Langsmith를 활용한 프로젝트 모니터링 및 최적화
1 Langsmith 사전 준비
2 LangGraph와 Langsmith 연동을 위한 기본 설정
3 Langsmith 주요 기능
4 LangGraph와 Langsmith 연계 방법
5 Langsmith 사용 시의 장점
6 실무 적용 예시
7 주의사항

XI. Langgraph로 나만의 Agent 구현하기
1 병렬 노드 실행 (Parallel Node Execution)
2 서브 그래프(Sub-graphs)
3 Map-Reduce
4 Web Research (STORM)
5 Robo Blogger

XII. Streamlit을 이용한 Agent 배포
1 Streamlit 소개
2 Streamlit의 실행 모델 (Working with Streamlit's execution model)
3 Streamlit의 아키텍처 (Streamlit's architecture)
4 앱 크롬(The app chrome)
5 Streamlit + LangGraph 연동 개요
6 기본 설치 및 설정
7 간단한 예시: LangGraph로 만든 에이전트 + Streamlit
8 Caching
9 Session State
10 Forms
11 위젯 동작 (Widget behavior)
12 대화형 인터페이스(채팅 UI) 예시
13 Agent 배포 전략
14 VSCode를 활용한 개발 및 디버깅
15 실제 운영 시 고려 사항
16 코드 작성 과정: 동적 URL 입력 & 콜백 사용
17 추가 확장 아이디어


XIII. LangGraph Cloud
1. LangGraph 배포란 ?
2. LangGraph CLI
3. LangGraph Server
4. LangGraph Databases
5. LangGraph Studio
6. LangGraph Clients
7. LangGraph Studio
8 LangGraph Cloud에 배포하기
9 LangGraph 로컬 호출 vs. LangGraph Cloud 호출

참고문헌 및 자료