수강 형태
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모든 프로젝트는 LangGraph + MCP 아키텍처로 설계됩니다.
수강생 후기
"내부 AI 전환 프로젝트를 혼자 이끌면서 막막했는데, LangGraph 파이프라인을 직접 구현했고 제안서가 경영진에 승인됐습니다. 사내 3개 팀이 에이전트를 운영 중입니다."
"Python 0줄에서 시작해 8주 만에 MCP 서버를 붙여 사내 업무 자동화 봇을 완성했고, 팀장에게 시연 후 다음 분기 프로젝트로 채택됐습니다."
Python 기초 문법을 알고 있다면 수강 가능합니다. 머신러닝·딥러닝 사전 지식은 불필요합니다. KDT 과정에서 비전공자(기획자, 마케터, 창업자)부터 현직 개발자까지 200명 이상이 수료했습니다.
LangChain은 LLM 호출·체인 구성을 위한 라이브러리이고, LangGraph는 그 위에서 상태 머신(State Machine) 기반의 복잡한 멀티에이전트 워크플로우를 설계하는 프레임워크입니다. LangGraph는 조건 분기, 루프, 병렬 처리가 가능하여 프로덕션 에이전트에 적합합니다. Gartner 2025 보고서에 따르면, 기업의 82%가 2026년까지 AI 에이전트를 프로덕션에 도입할 계획이며, 그 중 LangGraph 기반 워크플로우가 표준으로 자리잡고 있습니다.
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 제안한 AI 에이전트와 외부 도구 간의 표준 통신 프로토콜입니다. Claude, Cursor, Windsurf 등 주요 AI 도구가 MCP를 지원하고 있어, MCP 서버를 만들 수 있으면 내 시스템을 AI 생태계와 즉시 연결할 수 있습니다.
아래 '문의하기' 버튼을 눌러 원하시는 강의 형태(개인 수강, 기업 연수, KDT 과정 등)를 알려주시면 빠르게 안내드립니다. 강의 일정과 형태는 수강생의 상황에 맞게 조율됩니다. LinkedIn 데이터 기준, 'AI Agent' 스킬 보유자의 채용 공고는 전년 대비 340% 증가했습니다.
LangGraph · MCP · 멀티에이전트. 이론이 아닌 실제 운영 중인 에이전트 시스템을 바탕으로 배웁니다.
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