Callous-0923/agent-study

해결하는 문제

많은 개발자들이 AI 에이전트를 배우고 싶어 하지만, 분산되고 구조화되지 않은 리소스에 직면합니다. 이 과정은 처음부터 체계적으로 설계된 경로를 제공하며, 핵심 이론과 실용적인 엔지니어링을 모두 다루고, 취업 면접 준비와 프로덕션 대비를 강조합니다. 37개 장을 7개의 점진적 레이어로 구성하며, 각 장은 완전한 강의 노트와 실행 가능한 코드를 겸하는 자체 포함된 실행 가능한 Python 파일입니다.

작동 방식

과정은 7개 레이어로 그룹화된 37개 장으로 구성됩니다: 기초, 엔지니어링 실습, 심층 기술 분석, 프로덕션 및 프론티어, 고급 아키텍처, 핵심 기술 강화, 전문가 수준 고급. 저장소를 클론하고 설정 스크립트를 실행하고, 선택적으로 OpenAI 호환 API 키를 구성한 다음(초기 장에만 필요), 각 장의 Python 파일을 실행하여 강의 내용과 데모를 볼 수 있습니다. 대부분의 후반 장(8-12장, 14-28장)은 Python 표준 라이브러리만 사용하며 API 키가 필요 없습니다. 전체 자료는 반응형 다크 블루 디자인의 라이브 웹사이트로도 제공되어, 아무것도 설치하지 않고 브라우저에서 읽고 탐색할 수 있습니다.

대상 독자

신입 졸업생, 전직 엔지니어, AI 에이전트를 체계적으로 마스터하려는 모든 개발자를 대상으로 합니다. 20개의 고빈도 면접 질문을 포함하고, 각 장마다 면접 핵심 포인트를 표시하며, 여러 학습 경로(처음부터, 면접 스프린트, 제품 구축)를 제공하므로 구직자에게 특히 유용합니다.

하이라이트

• 37개 장, 22000줄 이상의 코드, 60개 이상의 실행 가능한 예제
• 각 장은 완전한 강의와 실행 가능한 코드를 겸하는 .py 파일
• 8장 이후의 대부분의 장은 API 키가 필요 없고 Python 표준 라이브러리만 사용
• 광범위한 주제 커버리지: RAG 심층 분석, MCP 프로토콜, A2A 프로토콜, 도구 호출 내부, 모델 라우팅, 의미 캐시, 에이전트 보안, DSPy, 스트리밍 아키텍처, 관찰 가능성 등
• 면접 지향: 고빈도 시험 포인트와 답변 프레임워크 표시
• 이론부터 전문가 수준 실습까지 7개의 점진적 레이어
• MIT 라이선스, 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능