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테디노트의 LangGraph 에이전트 비법노트 상세페이지

테디노트의 LangGraph 에이전트 비법노트

실전 AI 에이전트 개발을 위한 그래프 기반 설계 원리와 구현 패턴

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소장
종이책 정가
34,000원
전자책 정가
20%↓
27,000원
판매가
27,000원
출간 정보
  • 2026.08.25 전자책 출간
  • 2026.07.06 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 지원
파일 정보
  • PDF
  • 432 쪽
  • 5.1MB
지원 환경
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791194084440
UCI
-
테디노트의 LangGraph 에이전트 비법노트

작품 정보

★ 단일 챗봇을 넘어 도구를 쓰고, 기억하고, 검증하며, 사람과 협업하는 AI 에이전트 구현
ChatGPT와 같은 LLM은 한 번의 질문에 답하는 데는 뛰어나지만, 여러 단계를 거쳐 판단하고 도구를 선택하며 작업을 끝까지 수행하는 ‘에이전트’가 되려면 체계적인 실행 흐름 설계가 필요하다. 이 책은 LangGraph를 활용해 에이전트 워크플로를 그래프로 모델링하는 방법을 다룬다. 상태(State)를 기반으로 노드와 에지를 조합하여 실행 흐름을 구성하고, 미들웨어와 가드레일로 에이전트의 동작을 제어하며, 메모리와 MCP로 외부 서비스와 연동하고, 여러 에이전트가 역할을 나누어 협업하는 멀티에이전트 아키텍처까지 단계적으로 구현한다. 1권 〈기본편〉에서 RAG 파이프라인을, 2권 〈심화편〉에서 고급 RAG와 에이전트를 다뤘다면, 이 3권은 LangGraph 기반으로 실제 서비스에서 동작하는 에이전트를 설계하고 구축하는 완결편이다.

작가 소개

이경록(테디노트) — CEO, BrainCrew
삼성전자 무선사업부에서 소프트웨어 엔지니어로 출발했다. 2018년 AI 교육·개발 스타트업 브레인크루를 창업하며 현장 개발에 뛰어들었고, 데이터 분석·머신러닝·딥러닝을 공부한 토대 위에서 생성형 AI 시대를 맞아 기술과 삶을 잇는 실전 개발을 끊임없이 이어 가고 있다. 특히 2023년부터는 LLM·RAG 애플리케이션을 제작하며 〈랭체인 한국어 튜토리얼〉을 공개해 LangChain·LangGraph 생태계를 국내에 확산시켰고, 그 공로로 2025년부터 LangChain 글로벌 앰배서더로 활동하고 있다. 지금은 브레인크루 CEO로서 기업 도입 AI 솔루션 개발, AI 교육, 에이전트 빌더 플랫폼을 이끌며, 기업과 대학을 오가며 강연과 컨설팅을 통해 더 많은 학습자와 조직이 AI를 손에 쥘 수 있도록 돕고 있다. HS애드(HSAD) AI 기술자문, 신한은행 AX·Web3 Academy 기술파트너로도 함께하고 있다.

개발을 사랑하고 사람들과 소통하는 것을 즐기는 천직 개발자다. 또한 지식 공유의 즐거움을 원동력 삼아 LLM 애플리케이션의 최전선에서 '쉬운 기술 설명'을 전파하는 데 누구보다 진심이다. 이 마음으로 지식 공유 플랫폼 '테디노트' 블로그와 유튜브 채널(구독자 5.2만 명)을 운영하고 있다.

주요 이력
(현) LangChain 글로벌 앰배서더 (2025~현재)
(현) 브레인크루 CEO — 기업 도입 AI 솔루션 개발 / AI 교육 / 에이전트 빌더 플랫폼
HS애드(HSAD) AI 기술자문
신한은행 AX·Web3 Academy 기술파트너
前 삼성전자 무선사업부 소프트웨어 엔지니어

채널 및 링크
브레인크루: https://brain-crew.com
YouTube 테디노트: https://www.youtube.com/c/teddynote
최신 자료 공유 공간: https://linktr.ee/teddynote

김태한 — AI Engineer, BrainCrew
김태한은 RAG·AI Agent·문서 처리 자동화 시스템을 설계·구현하는 AI Engineer이다. 연세대학교에서 의공학을 전공하고 의료영상 인공지능 연구실에서 AI 연구를 시작했다. 이후 네이버 커넥트재단 부스트캠프 AI Tech를 수료하며 컴퓨터 비전과 OCR 등 다양한 AI 프로젝트를 수행했고, 가짜연구소(PseudoLab)에서 LangChain, LangGraph 기반 멀티에이전트 시스템을 연구했다. 현재 BrainCrew에서 세무·복지 업무 자동화 멀티에이전트 시스템, 의료비 청구 자동화 에이전트 등 다양한 생성형 AI 서비스를 개발하고 있다.

임한택 — AI Engineer, BrainCrew
임한택은 Agentic RAG와 멀티에이전트 시스템을 설계·구축하는 BrainCrew의 AI Engineer이다. ESG, 광고, 마케팅 등 다양한 도메인에 에이전트 시스템을 적용하며 다수의 프로젝트에 기여해 왔다. 현재는 금융권에 공급되는 BrainCrew의 AI 에이전트 빌더 플랫폼 개발에 참여하여 에이전트 시스템을 담당하고 있다.

최재훈 — AI Research Engineer, BrainCrew
최재훈은 대규모 엔터프라이즈 환경에서 RAG·에이전트 시스템을 설계·구축하는 AI Research Engineer이다. 조선·건설·제조 등 레거시 환경에서 출발하여, 선박 도메인 프로젝트에서 2-Stage Retriever와 Table Serialization을 통해 Recall 95%를 달성하고, 제조 전문 AI 스타트업에서 Advanced RAG Pipeline을 개발해 글로벌 행사에서 선보였다. 현재 BrainCrew에서 대한민국 대표 통신사의 전사 AI 전환 프로젝트를 리드하며, 다양한 부서의 레거시 프로세스를 에이전트 기반으로 전환하는 작업을 주도하고 있다.

강민석 — AI Engineer, BrainCrew
강민석은 RAG 검색 파이프라인과 에이전트 시스템을 설계·구현하는 AI Engineer이다. GS칼텍스 연구 보고서 에이전트, LG전자 라이프로그 어시스턴트, IBK캐피탈 문서 처리 등 엔터프라이즈 AI 프로젝트에서 기획부터 배포까지 경험했다. 미들웨어 기반 에이전트 아키텍처로 도메인 특화 시스템을 구축해 왔으며, 이 책에서도 다루는 Agent Chat UI를 오픈소스로 공개했다. 현재 BrainCrew 데이터팀에서 문서 파서 제품 고도화와 AI Agent 개발에 참여하고 있다.

김성연 — AI Engineer, BrainCrew
김성연은 LLM·RAG 기반 AI 애플리케이션을 End-to-End로 설계·구현하는 AI Engineer이다. LangChain, LangGraph, MCP, Agent 워크플로를 중심으로 공공·금융·과학·전력 등 다양한 도메인의 생성형 AI 서비스를 구축해 왔다. 문서 전처리, 검색 구조 설계, 멀티턴 대화, 평가 자동화와 배포까지 제품화 가능한 AI 시스템을 만드는 데 집중하고 있으며, 현재 BrainCrew에서 RAG·Agent 시스템과 사내 AI 도구를 개발하고 있다.

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