저는 LangChain, Neo4j 등 제가 사용하는 프레임워크의 뉴스레터를 구독합니다. 위 사진은 최근 제가 LangChain에서 받은 메일인데, 이 메일을 통해 LangChain에서 직접 Agent를 빌드하는 방법에 대한 강의를 제공한다는 사실을 알게 되었습니다. (이외에도 LangGraph, Deep Agent 등에 관한 강의도 무료로 수강할 수 있습니다.)
최근 LangChain에서 출시한 Deep Agent를 업무에 활용할 일이 생겨서 이번 연휴에 따로 공부해볼 계획이었는데, 이번 기회에 기초부터 공부해보면 좋을 것 같아서 강의를 수강하게 되었습니다. 이 강의에 이어서 바로 Deep Agent 강의도 수강하려고 합니다.
이번 포스팅에서는 LangChain Academy의 'Foundation: Introduction to LangChain - Python' 강의에 대해 간단히 소개해보겠습니다.
코스는 실습용 코드와 동영상 강의로 구성되어있고, 실습 코드로 혼자 공부하시려면 강의 Github만 참고해도 괜찮을 것 같습니다.
기본적으로 한국어 자막이 제공되지만 번역이 매끄럽지는 않아서, 이해가 안되는 부분은 소리를 듣고 이해해야 되는 경우가 있었습니다. 기본적으로 동영상의 시각자료가 굉장히 직관적이어서 어렵지 않게 이해할 수 있었습니다.
커리큘럼
커리큘럼은 크게 3 모듈로 구성되어있습니다.
- Welcome to the course - uv, api key, jupyter lab 등의 환경 설정을 진행합니다.
- Module 1: Create Agent - 모델, tools, 메모리 등 기본적인 기능을 설명합니다.
- Module 2: Advanced Agent - MCP와 context engineering을 설명합니다.
- Module 3: Production-Ready Agent - 제품 수준의 Agent 빌드 방법을 설명합니다.
각 모듈은 7-10개의 작은 Lesson으로, 각 Lesson은 5분 내외의 동영상으로 구성됩니다.
또한, 모듈의 마지막엔 항상 실습을 진행하여 배운 내용을 모두 활용해볼 수 있습니다.
장단점
장점
- LangChain에서 직접 말아주는 강의
- 실습 코드와 동영상 강의 전부 무료 (API 비용만 알아서 내면 됨)
- 수료 후 증명서 발급
단점
- 내용이 매우 짧고 간결해서 노베이스로는 이해하기 어려울 수 있을 것 같음
- 동영상에서 사용한 기능 이외에 옵션들에 대한 구체적인 설명이 없음
- 아주 기본적인 내용이어서 증명서는 무쓸모일 것 같음
먼지팁: 이름은 영어로 설정하세요. 한국어는 수료증에 이름이 깨져서 나옵니다 ㅠㅠ
Outro
총평
: 강의가 도움이 안된건 아니지만 제대로 이해하고 사용하기 위해서는 개별적인 공부가 필요할 것 같다고 느꼈습니다.
따라서, 조금 제대로 LangChain Agent를 사용하려는 분들을 위해 (혼자 추가로 조사해본 내용을 정리할 겸) '추가로 알고있어야 할 것 같은 내용'을 정리해서 시리즈로 포스팅을 올려보도록 하겠습니다.
