2026 올해 가장 뜨거운 주제, AI 에이전트를 처음부터 끝까지 마스터하세요. 이런 분을 위한 앱입니다: - LLM 기반 AI 에이전트를 직접 설계하고 구축하고 싶은 개발자 - LangGraph로 복잡한 에이전트 워크플로우를 구현하고 싶은 엔지니어 - MCP/A2A 프로토콜로 에이전트 생태계를 확장하고 싶은 실무자 - RAG와 멀티 에이전트 시스템을 실전에 적용하고 싶은 학습자 콘텐츠 구성 (20챕터 97섹션): Part 1 — 에이전트 기초 - Ch1. LLM 도구 호출의 이해: OpenAI/Anthropic API의 Tool Calling 메커니즘 - Ch2. ReAct 패턴과 에이전트 루프: Thought-Action-Observation 루프 구현 - Ch3. 대화 메모리와 상태 관리: 단기/장기 메모리 전략과 컨텍스트 윈도우 관리 Part 2 — LangGraph 핵심 - Ch4. LangGraph StateGraph 기초: 상태 정의, 노드, 엣지의 기본 패턴 - Ch5. 조건 분기와 동적 라우팅: add_conditional_edges와 서브그래프 합성 - Ch6. 체크포인트와 영속적 실행: 상태 저장·복원, 타임 트래블 디버깅 - Ch7. Human-in-the-Loop 워크플로우: 사람의 승인·수정·피드백 통합 Part 3 — 도구와 프로토콜 - Ch8. 커스텀 도구 개발: 도구 스키마 최적화, 에러 처리, 테스트 - Ch9. MCP 서버 구축: FastMCP로 도구·리소스·프롬프트 노출 - Ch10. MCP 클라이언트와 에이전트 통합: LangGraph에 MCP 도구 통합 - Ch11. A2A 프로토콜 기초: 에이전트 간 통신과 상호운용성 Part 4 — Agentic RAG - Ch12. Agentic RAG: 에이전트가 검색을 도구로 활용, Self-Corrective RAG - Ch13. Adaptive RAG와 동적 라우팅: 쿼리별 No Retrieval/Single-shot/Iterative 선택 - Ch14. GraphRAG와 Knowledge Graph: 구조화된 지식 검색 Part 5 — 멀티 에이전트 - Ch15. Supervisor/Worker 멀티 에이전트: 계층적 에이전트 시스템 - Ch16. CrewAI와 LangGraph 비교: 아키텍처·사용성·성능 분석 Part 6 — 프로덕션 - Ch17. 에이전트 평가와 LangSmith: LLM-as-Judge, 멀티턴 평가 - Ch18. 관찰가능성과 디버깅: 분산 트레이싱, 성능 병목 진단 - Ch19. 가드레일과 Structured Output: 안전한 에이전트 출력 보장 - Ch20. FastAPI 배포와 프로덕션 운영: 스트리밍, 인증, 스케일링 주요 기능: - 오프라인 캐싱 지원 — 네트워크 없이도 학습 가능 - iCloud 동기화 — 즐겨찾기와 읽기 진행률을 기기 간 공유 - 구문 강조 코드 블록 — Python 코드를 선명하게 표시 - Mermaid 다이어그램 — 아키텍처와 플로우를 시각적으로 이해 - 다크모드 지원 v1.1.1 - AI Agents 실전 완전 정복 20챕터 97섹션 수록 - 오프라인 캐싱 지원 - iCloud 동기화 (즐겨찾기, 읽기 진행) - 다크모드 지원 v1.1.1 - AI Agents 실전 완전 정복 20챕터 97섹션 수록 - 오프라인 캐싱 지원 - iCloud 동기화 (즐겨찾기, 읽기 진행) - 다크모드 지원 Forge Series는 개발자를 위한 체계적인 기술 학습 시리즈입니다. 각 주제를 실전 중심으로 구성하여, 개념 이해부터 프로덕션 적용까지 하나의 앱에서 완결합니다.