LangChain 실습 SaaS형 AI 에이전트

주말 투자로 만드는
AI 에이전트 개발 경쟁력

LLM API 활용 클라우드 기반 AI 에이전트 개발 실무

35년간 현업 개발자가 먼저 찾는 대한민국 대표 SW 교육기관, 비트교육센터
야근 NO. 월요일의 격(格)을 바꾸는 36시간의 압축 성장이 시작됩니다.
업계 현직자들과 함께 배우며 실무 인사이트와 네트워크를 동시에 확장하세요.

Time Investment

주말 1일 6시간 집중 학습

Special Offer

교재 지급

Course Mission

훈련 목적 및 목표

본 과정은 다양한 LLM API와 LangChain을 활용하여 클라우드 기반 AI 에이전트를 설계→배포까지 직접 구현하는 실습형 교육입니다.

이를 통해 에이전트 개발의 전 주기를 통합적으로 이해하고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 실무 역량을 갖추게 합니다.

01

AI 에이전트 전 주기 통합 이해 및 설계

02

LangChain 기반 Prompt/Tool/Memory 마스터

03

실제 클라우드 인프라 기반 SaaS형 배포

Target Audience

교육 대상

01

GPT, Claude API는 써봤지만
구조화된 AI Agent
구현하고 싶은 개발자

단순 호출을 넘어 복잡한 로직을 수행하는 시스템 아키텍처가 필요한 분

02

LLM 기반 대화형·분석형 앱을
빠르게 프로토타이핑하고 싶은
실무자

비즈니스 요구사항을 즉시 AI 서비스로 전환하려는 엔지니어 및 기획자

03

RAG, 프롬프트 체인 기반의
사용자 맞춤화 에이전트
설계에 관심 있는 실무자

데이터를 연결하고 지능형 비서를 설계하는 전문 역량을 확보하고 싶은 분

선수 학습

유사 관련 지식 보유자

직무 경력

IT 실무 경력 2년 이상

Course Strengths

훈련과정의 강점

End-to-End 경험

"LLM API 활용부터 AI Agent 배포까지 전체 과정 실습"

단순 기술 습득을 넘어 실제 서비스가 운영되는 사이클 전체를 경험합니다.

LangChain 집중 학습

"Prompt, Tool, Memory, Chain 등 핵심 요소 프로젝트 기반 이해"

현대 에이전트 개발의 필수 프레임워크인 LangChain을 깊이 있게 다룹니다.

클라우드 실무 환경

"실제 클라우드 기반 SaaS형 AI Agent 구축 경험 제공"

AWS/GCP 등 실제 인프라 환경에서 운영 가능한 앱을 완성합니다.

재직자 맞춤형 과정

"단기간 집중 학습으로 업무와 병행 및 즉시 적용 가능"

실무자들이 가장 선호하는 스케줄과 커리큘럼으로 최상의 성과를 냅니다.

Training Contents

주요 교육 내용

LLM API 구조와 Agent
핵심 구성 요소 이해

다양한 하이퍼스케일러의 LLM API 구조와 Agent 구성 요소(tool, memory, chain)를 깊이 있게 학습합니다.

RAG 기반 실전형
AI Agent 구현

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 질문응답, 자동화 기능을 갖춘 실전형 AI Agent를 직접 구현합니다.

SaaS형 에이전트 앱
개발 및 클라우드 배포

컨테이너화 및 클라우드 배포를 통해 SaaS형 AI Agent 앱 개발을 직접 경험하고 실전 노하우를 확보합니다.

Education Schedule

교육 일정 및 특징(토요일 6일)

3/7(토)
3/14(토)
3/21(토)
3/28(토)
4/4(토)
4/11(토)

Learning Time

10:00 ~ 17:00

주말 1일 6시간 집중 학습

Benefit

교재 지급

전액 국비 지원 및 실무 교재 제공

"주말에 배우고 월요일부터 바로 활용하는 실속 있는 교육!"

Syllabus

상세 교육 편성

PART 01

핵심 기술 및 서비스화

LLM 구조 & API 이해
  • • LLM 모델 구조 및 활용 패턴 이해
  • • ChatCompletion 구조와 Prompt Design
LangChain & Memory 구조 학습
  • • LangChain 핵심 구성요소 이해
  • • Memory의 개념과 종류
  • • Agent와 Tool 개념 이해
UI 연동 및 웹 서비스화
  • • Streamlit 기반 대화형 UI 구성
  • • Flask 기반 API 서비스화 구조
클라우드 배포 및 확장 전략
  • • Docker를 통한 Agent 컨테이너화
  • • Cloud Run, AWS Lambda 등 서버리스 배포 비교
PART 02

실전 프로젝트

RAG 실습
  • • RAG 아키텍처 개요
  • • Vector DB 선택 및 활용
  • • 문서 기반 질문 응답 구성
종합 프로젝트 및 발표
  • • Agent 기획 → 구현 → 배포 전과정 수행
  • • 팀별 데모 및 리뷰

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36시간의 압도적 도약

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