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1탄AI 에이전트 편 · 한국어 리메이크 · 회사 구독으로 무료

AI를 쓰는 사람에서,
AI를 만드는 사람으로.

RAG 챗봇 다음 단계, 스스로 판단하고 일하는 AI 에이전트.
하루 30분, 2주면 직접 만듭니다.

바로 학습 시작하기 → 왜 이 강의인가요?

회사 Udemy에서 ‘LangGraph 리메이크’를 검색하세요. 담당자에게 받은 회사 전용 링크로 들어오면 바로 연결됩니다.

35만+원작 강사
전 세계 수강생
2주11/3 ~ 11/14
하루 30분
0원회사 구독으로
무료
agent.run()실행 중
  1. 질문사내 출장비 규정 알려줘
  2. 문서 검색retrieve · 사내 규정 3건
  3. 채점grade · 관련 2건 · 부족하면 다시 검색
  4. 답변 초안generate · 근거 2개 인용
  5. 사람 승인interrupt · 담당자 확인 후 진행
  6. 완료done · 근거와 함께 답변

      
이 강의에서 직접 만드는 흐름입니다 · LangGraph

    

    

  






  

    

      LangGraph 한국어 리메이크 강의 썸네일: 이진규 강사와 Eden Marco
      

        
대상 강의

        
LangGraph로 만드는 실전 LLM AI 에이전트 [한국어 리메이크]

        
5시간 5분 · 23강평점 4.8이론 + 실습Python 기초면 충분

        
!꼭 [한국어 리메이크] 강의로 들어 주세요. 원작(영어) 강의는 참여로 인정되지 않습니다.

        이 강의 바로 열기 →
      

    

  







  

    
TRY RAG

    
RAG가 뭔지, 30초면 감이 옵니다

    
AI에게 바로 묻지 않고, 회사 문서를 먼저 찾아 읽게 한 뒤 답하게 하는 것. 질문을 하나 골라 보세요.


    

      
      
      
      
    

    


    

    

      

        
예시 회사의 사내 문서 6개 검색 점수 = 질문과 얼마나 관련 있나

        
    
      
    
      
    
        
    RAG 없이AI가 기억만으로 답함
    
        
    RAG로문서를 찾아 읽고 답함
    
      
    
    
    
    
    이 화면은 미리 짜 둔 예시입니다. 강의에서는 LangGraph로 이 과정을 실제 코드로 만들고, 틀린 문서를 걸러 내고 부족하면 다시 검색하는 단계까지 붙입니다. 2주차 · Agentic RAG
    
  
    

    


    
  
    
    
    FOR DEVELOPERS
    
    
    이런 고민, 해 보셨나요?
    
    
    LangChain 1.0의 에이전트도 LangGraph 위에서 돌아갑니다. 챗봇 다음 단계로 가려면 이제 기본기입니다.LangChain 공식 발표, 2025.10
    
    
    
      
    RAG를 붙였는데 엉뚱한 답이 나온다
    문서를 채점하고 답을 검증하는 RAGCorrective RAG · Self-RAG
    
      
    도구가 여러 개, 언제 뭘 쓰게 하지?
    필요한 도구를 스스로 고르는 에이전트ReAct · Function Calling
    
      
    AI가 마음대로 실행할까 불안하다
    멈추고, 승인받고, 이어서 실행Checkpoint · Interrupt
    
      
    데모는 되는데 서비스는 어떻게?
    API 배포와 비용·속도·보안, MCP까지LangGraph Studio · 배포
    
    
    
  
    

    


    
  
    
    
    ORIGINAL
    
    
    전 세계 35만 명이 배운 강사의 베스트셀러
    
    
    
      
    
        
    Udemy 베스트셀러최고 평점
    
        
    원작 「LangGraph – Develop LLM powered AI agents」
    
        
    
          
    35만+원작 강사의
    전 세계 수강생
    
          
    3.4만+원작 LangGraph
    강의 수강생
    
          
    4.6원작 평점
    (평가 4,229개)
    
        
    
        
    이 강의를 이진규 강사가 한국어로 새로 만들었습니다. 원작 7시간 43분을 핵심만 담아 5시간으로.
    
      
    
      
    
        
    원작 강사Eden MarcoGoogle Cloud LLM 스페셜리스트 · Udemy 베스트셀러 강사
    
        
    1/3
    2028년엔 기업용 소프트웨어 3개 중 1개에 AI 에이전트가 들어갑니다. 2024년엔 1%도 안 됐습니다.Gartner, 2024
    
      
    
    
    
  
    

    


    
  
    
    
    2 WEEKS
    
    
    하루 30분, 2주면 끝까지
    
    
    
      
    1주 · 11/3 ~ 11/8 · 145분LangGraph 기초 → Reflection → RAG 기초
    그래프 구조, 스스로 고치는 AI, 검색하는 리서치 AI
    
      
    2주 · 11/9 ~ 11/14 · 160분Agentic RAG → ReAct → 승인·병렬·배포
    답을 검증하는 RAG, 도구 고르는 AI, 서비스 배포
    
    
    
    
    60분 이상
    11/3~11/14에 [한국어 리메이크] 강의를 60분 이상 들으면 참여 완료!
    비개발자라면[이론] 강의만 골라 들어도 충분해요. 12개, 약 2시간 30분
    
  
    

    


    
  
    
    
    INSTRUCTOR
    
    
    강사 소개
    
    
    
      
      
    
        한국어 강의 · 1:1 멘토
        
    이진규 강사
    
        
    LLM과 AI 에이전트를 연구하고, 기업 현장에 직접 구축해 온 전문가
    
        
      
          
    • 인공지능 전공 공학박사 · AI소프트웨어학과 겸임교수
      • 
          
    • AI 기업 해피AI 대표 · 기업용 LLM·RAG 구축
      • 
          
    • 정부출연연구기관 자연어처리 연구원 출신
      • 
          
    • 저서 『챗GPT와 함께하는 주식 데이터 분석』
      • 
        
    
      
    
      
    
        
    7,000+온라인 강의 수강생
    
        
    5개Udemy LLM·AI 에이전트 강의
    
        
    삼성SDS·KT현대위아·서울디지털재단 등 기업 강의
    
      
    
    
    
    
    
      
    Udemy에서 들을 수 있는 이진규 강사의 다른 강의
    
      
    
        
    LLM 핵심 원리: ChatGPT·RAG·Agent·MCP
    
        
    LLM Agent 입문부터 실전까지
    
        
    맞춤형 LLM: LoRA 파인튜닝부터 RAG까지
    
        
    기초부터 배우는 LLM·RAG·LangChain
    
      
    
    
    
  
    

    


    
  
    
    
    REWARDS
    
    
    60분만 들어도 기회가 생깁니다
    
    
    
      
    개인 · 3명
    이진규 강사 1:1 멘토링
    내 업무에 맞는 에이전트를 강사와 함께 설계합니다. 온라인 3회(킥오프 → 중간 점검 → 데모).
    
      
    우리 회사 · 1곳
    강사가 우리 회사로 올 수도 있어요
    동료들이 많이 들을수록 유리합니다. 선정된 1개 기업에는 이진규 강사가 직접 찾아가 교육합니다.
    
    
    
    
    
      
    60분 넘기기11/14까지 [한국어 리메이크] 강의 학습
    
      
    안내 메일 받기다음 날 아침 신청 안내가 메일로 와요
    
      
    10초 신청주제만 고르면 끝 (11/19까지)
    
      
    선정 안내강사가 3명을 뽑아 11/20에 알려 드려요
    
    
    
  
    

    


    
  
    
    
    SCHEDULE
    
    
    일정
    
    
    
      
    11/3학습 시작
    
      
    11/14학습 마감
    
      
    11/19멘토링 신청 마감
    
      
    11/20멘토링 선정 안내
    
    
    
  
    

    


    
  
    
    
    FAQ
    
    
    자주 묻는 질문
    
    
    
      
    원작(영어) 강의를 들어도 되나요?
    아니요. 이벤트는 [한국어 리메이크] 강의 학습 시간만 집계합니다. 강의 제목 끝의 [한국어 리메이크] 표시를 꼭 확인해 주세요.
    
      
    60분은 어떻게 세나요?
    11/3~11/14 동안 이 강의를 들은 시간을 모두 더합니다. 학습 기록은 다음 날 반영됩니다.
    
      
    멘토링은 어떻게 신청하나요?
    60분을 넘기면 다음 날 아침 신청 안내 메일이 갑니다. 메일의 링크에서 주제만 고르면 신청이 끝납니다(11/19 마감).
    
      
    개발자가 아니어도 들을 수 있나요?
    네. [이론] 강의 12개(약 2시간 30분)만 들어도 RAG와 에이전트가 어떻게 돌아가는지 이해할 수 있습니다. 실습은 Python 기초가 있으면 따라올 수 있습니다.
    
      
    실습에 필요한 게 있나요?
    Python, Jupyter Notebook 또는 VS Code를 씁니다. 일부 실습에는 OpenAI API와 검색 API 키가 필요하니, 회사에서 사용할 수 있는지 미리 확인해 주세요.
    
      
    비용이 드나요?
    아니요. 회사 Udemy Business 구독으로 무료로 들을 수 있습니다.
    
    
    
  
    

    


    
  
  
    
    
    질문하는 AI는 이미 써 보셨죠?
    이제 일하는 AI를 만들 차례입니다.
    
    
    회사 Udemy에서 바로 시작하세요.
    
    바로 학습 시작하기 →
    [한국어 리메이크] 표시를 꼭 확인하세요 · 추가 비용 없음