이번 과정은 비즈니스 분석가, 기획자, 초보 개발자가 (LLM 구현에 필요한) 파이썬 코딩에 대한 사전지식 또는 경험 없이 최신의 LangChain OAP (Open Agent Platform)를 활용하여 LLM 에이전트를 만들고, 외부 도구와 연결하며, RAG 기반 분석 워크플로우를 설계하는 방법을 익히는 실무 중심 과정입니다.
넥스트플랫폼 온디맨드 과정
교육기관의 강의 요청에 따라 강의 시수, 진행 방식을 수정할 수 있는 수요자 중심의 온디맨드 교육과정입니다. 수요기관의 교육담당자께서는 언제든 편하신 방법으로 연락주세요. (문의: 넥스트플랫폼 동준상 / naebon@naver.com)
📘 교육 과정 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 과정명 | LLM 입문자를 위한 Open Agent Platform 실습 |
| 대상 | 생성형 AI 초보자, 기획자, 분석가, 노코드 개발자 |
| 시간 | 총 6시간 (1일 과정) |
| 목표 | OAP를 활용해 LLM 에이전트를 설계·구축·연동하는 실습 역량 확보 |
| 강연 | 넥스트플랫폼 동준상 |
📚 교육 커리큘럼
🔹 세션1: LLM Agent 개념과 OAP 소개
| 주제 | 세부 내용 |
|---|---|
| LLM Agent와 LangGraph란? | LangChain 에이전트 개념, LangGraph 구조 |
| OAP 개요 | Open Agent Platform의 목적, 주요 기능, 장점 |
| OAP 실습 환경 소개 | 웹 기반 UI, 기본 메뉴 구성, 시연 |
🔹 세션2: OAP로 LLM 에이전트 생성 실습
| 주제 | 세부 내용 |
|---|---|
| 기본 Agent 생성하기 | 텍스트 요약/분류 Agent 만들기 |
| Agent 구성요소 이해 | Input, Prompt, Model, Tool 연결 방식 |
| Agent 시뮬레이션 실습 | 테스트 입력 → 응답 확인 → 리파인 반복 |
🔹 세션3: 외부 도구 연결 및 Multi-Agent 구성
| 주제 | 세부 내용 |
|---|---|
| MCP란? | Multi-Component Protocol 개념과 사용 목적 |
| 외부 툴 연결 예시 | 예: 계산기, 웹 검색, 문서 검색 도구 연결 |
| Multi-Agent 간 Workflow 설계 | 여러 Agent 간 역할 분담과 협업 흐름 시뮬레이션 |
🔹 세션4: RAG 서버 구성 및 Collection 관리
| 주제 | 세부 내용 |
|---|---|
| RAG 개요 | Retrieval-Augmented Generation 기초 이해 |
| RAG 서버 설정 | PDF, 웹 문서 등 문서 업로드 및 Indexing 실습 |
| Collection 구성 실습 | 주제별 지식베이스 만들고 Agent에 연결하기 |
🔹 세션5: 금융 분야 RAG Agent 구축 실습
| 주제 | 세부 내용 |
|---|---|
| 금융 데이터 수집 및 정리 | 리포트, 통계, 공시자료 등 업로드 |
| 금융 RAG Agent 만들기 | 질의응답 및 요약 에이전트 구성 실습 |
| 시나리오 테스트 | “최근 3년간의 버크셔 해더웨이의 투자 포트폴리오의 특이점을 분석해줘” 등 실제 질의 테스트 |
🔹 세션6: 실전 응용 & Q&A
| 주제 | 세부 내용 |
|---|---|
| 에이전트 배포 시 고려사항 | 운영 구조, 사용 권한, 보안 등 |
| 실무 적용 아이디어 나누기 | 업무 자동화, 고객지원, 사내 지식봇 등 |
| Q&A 및 과정 마무리 | 실습 내용 요약, 향후 학습 방향 제안 |
🛠️ 준비 사항
- 웹 브라우저 기반 실습 (설치 불필요)
- 사전 가입된 OAP 계정 또는 데모 환경
- 텍스트/문서 샘플 데이터 (PDF, TXT, 웹링크 등)
🎯 수료 후 기대 효과
- 복잡한 코드 없이도 LLM Agent 생성 및 배포 가능
- 다양한 도구 연동과 멀티에이전트 워크플로우 구성 능력 습득
- 금융, 문서 분석 등 RAG 기반 LLM 서비스 구현 감각 확보
참고: LangChain과 Open Agent Platform (OAP)
Open Agent Platform(OAP)은 지능형 에이전트를 누구나 손쉽게 구축, 시제품 구현, 배포할 수 있도록 설계된 오픈소스 플랫폼이구요,
코딩에 대한 경험이 없는 사용자라도 OAP의 직관적인 웹 기반 인터페이스를 이용해서 AI 에이전트를 다양한 도구(MCP), RAG(Retrieval-Augmented Generation) 서버와 연결하고, 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 손쉽게 구성할 수 있어요.
OAP의 주요 기능을 요약하면,
- OAP를 활용한 LLM 에이전트 생성 및 관리
- 외부 도구와 에이전트 연결
- RAG 서버를 활용한 컬렉션 구성
- 금융 분야 RAG 작업을 수행하는 에이전트 구축
보다 상세한 내용은 아래 링크에서 확인하세요.
LangChain | Open Agent Platform (OAP)
https://oap.langchain.com
이번 과정은 교육기관의 강의 요청에 따라 강의 시수, 진행 방식을 수정할 수 있는 수요자 중심의 온디맨드 교육과정입니다. (문의: 넥스트플랫폼 동준상 / naebon@naver.com)
끝 | 감사합니다.
