LLM 에이전트를 기초부터 프로덕션 운영까지 단계별로 익히는 한국어 Jupyter 실습 자료와 Typst 핸드북입니다.
English: en/README.md · Handbook PDF:book/agent-handbook.pdf· Release:v1.0.0
git clone https://github.com/BAEM1N/langchain-langgraph-deepagents-notebooks.git
cd langchain-langgraph-deepagents-notebooks
uv sync
cp .env.example .env # 최소 OPENAI_API_KEY 설정
uv run jupyter lab- 필수 키:
OPENAI_API_KEY - 선택 키:
TAVILY_API_KEY,ANTHROPIC_API_KEY,LANGSMITH_API_KEY,LANGFUSE_SECRET_KEY - 환경 변수 예시는
.env.example을 확인하세요.
| # | 트랙 | 대상 | 노트북 | 핵심 주제 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 01_beginner/ |
LLM 에이전트 입문자 | 8 | 메시지 · 프롬프트 · ReAct · 프레임워크 비교 |
| 02 | 02_langchain/ |
LangChain v1 기반 에이전트 개발자 | 13 | create_agent · 도구 · 미들웨어 · MCP · HITL |
| 03 | 03_langgraph/ |
상태 그래프와 복잡한 워크플로 학습자 | 13 | StateGraph · 체크포인터 · subgraph · Pregel |
| 04 | 04_deepagents/ |
올인원 에이전트 시스템 구축자 | 11 | create_deep_agent · backend · subagent · skill · async subagents |
| 05 | 05_advanced/ |
고급 패턴과 운영 설계 학습자 | 10 | 멀티에이전트 · RAG · SQL · 보이스 · 프로덕션 |
| 06 | 07_examples/ |
실전 응용 프로젝트 학습자 | 5 | RAG · SQL · 데이터 분석 · ML · 딥 리서치 |
| 07 | 08_integration/ |
외부 도구·공급자 통합 개발자 | 69 | LangChain/LangGraph 생태계 통합 13개 카테고리 |
| 08 | 06_langsmith/ |
관측·평가·프롬프트 운영 학습자 | 5 | Trace · dataset · evaluator · prompt hub · monitoring |
노트북별 세부 토픽은 각 폴더의 README.md에서 확인할 수 있습니다.
LangChain 공식 integrations 섹션 11개에 LangGraph Store와 Observability를 더해 구성했습니다.
| # | 카테고리 | 내용 | 상태 |
|---|---|---|---|
| 01 | chat_models | OpenAI · Anthropic · Google · Ollama · Bedrock · Groq · Mistral · Cohere · 라우터 | ✅ 9/9 |
| 02 | embeddings | OpenAI · Google · Cohere · Voyage · Ollama · HuggingFace | ✅ 6/6 |
| 03 | vectorstores | InMemory/FAISS · Chroma · PGVector · Pinecone · Qdrant · Weaviate · Milvus · Elasticsearch | ✅ 8/8 |
| 04 | document_loaders | PDF · Web · Cloud Storage · Productivity · Structured/Code | ✅ 5/5 |
| 05 | retrievers | BM25+Ensemble · MultiVector · SelfQuery · Web · Vendor-managed | ✅ 5/5 |
| 06 | text_splitters | Character/Recursive · Markdown/HTML/Code · Semantic | ✅ 3/3 |
| 07 | tools | Search · Code execution · SQL · Playwright · Productivity · Knowledge | ✅ 6/6 |
| 08 | checkpointers | InMemory · SQLite · Postgres · CosmosDB | ✅ 4/4 |
| 09 | stores | InMemoryStore · PostgresStore | ✅ 2/2 |
| 10 | sandboxes | Modal · Daytona · Runloop | ✅ 3/3 |
| 11 | provider_middleware | Anthropic 5종 · Bedrock · OpenAI Moderation | ✅ 7/7 |
| 12 | observability | Langfuse · OpenTelemetry | ✅ 2/2 |
| 13 | providers | Anthropic · OpenAI · Google · AWS · Microsoft · Groq · HuggingFace · NVIDIA · Ollama | ✅ 9/9 |
Typst로 조판한 8 Parts · 82 chapters 핸드북입니다.
- 한국어 PDF:
book/agent-handbook.pdf(18 MB) - English PDF:
en/book/agent-handbook-en.pdf(12 MB)
로컬 빌드:
typst compile --root . book/main.typ book/out/main.pdf # ko
typst compile --root . en/book/main.typ en/book/out/main.pdf # en| Part | 주제 | 챕터 수 |
|---|---|---|
| I | 에이전트 입문 | 8 |
| II | LangChain v1 | 13 |
| III | LangGraph v1 | 13 |
| IV | Deep Agents: async subagents · production · context engineering · streaming · permissions | 15 |
| V | 고급 패턴 | 10 |
| VI | LangSmith | 5 |
| VII | 실전 응용 예제 | 5 |
| VIII | Integrations: provider middleware 7종 포함 | 9 |
| 패키지 | 최소 버전 | 용도 |
|---|---|---|
langchain |
1.2 | 에이전트 · 도구 · 미들웨어 |
langgraph |
1.0 | 상태 그래프 워크플로 |
deepagents |
0.4.4 | 올인원 에이전트 SDK |
langsmith |
0.3 | 관측 · 평가 · 프롬프트 허브 |
langchain-openai |
1.1.10 | OpenAI 모델 통합 |
langchain-community |
0.4 | 커뮤니티 통합 |
전체 의존성은 pyproject.toml을 기준으로 관리합니다.
01_beginner/에서 LLM 메시지, 프롬프트, 간단한 에이전트 흐름을 익힙니다.- 목적에 맞게
02_langchain/,03_langgraph/,04_deepagents/중 하나를 깊게 학습합니다. - 운영·확장 패턴은
05_advanced/와06_langsmith/에서 확인합니다. - 실제 프로젝트 감각은
07_examples/와08_integration/실습으로 보강합니다.
docs/OBSERVABILITY.md— LangSmith · Langfuse 가이드docs/MODEL_PROVIDERS.md— OpenRouter · Ollama · vLLM · LM Studiodocs/SKILLS.md— LangChain Skills 사용법docs/skills/langchain-v1-modern.md— LangChain v1 작성 가드레일AGENTS.md— 코딩 에이전트용 프로젝트 컨텍스트
MIT