※ 본 강의는 2025년 5월 <일할맛 in 판교 AI 에이전트 세미나>의 세미나 세션 녹화본입니다.
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[VOD] 일할맛 AI 에이전트 세미나 (2025년 5월 현장 녹화본)
본 강의는 2025년 5월 <일할맛 in 판교 AI 에이전트 세미나>의 세미나 세션 녹화본이며, 무료 결제 후 평생소장이 가능합니다.
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수강 추천 대상
∙ AI Agent 개발에 관심있는 개발자, TPM, PO 등

∙ 빠르게 변화하는 AI Agent 트렌드에 발맞춰 가고 싶으신 분

세미나 돌아보기

1부

A2A, MCP, 멀티에이전트, 에이전트, AI 에이전트, Multi Agent, AI Agent, 랭그래프, Langgraph, GraphRAG, Agent

안녕하세요, 유튜브 ‘공원나연 채널’에서 Agent와 GraphRAG 관련 지식공유활동을 활발히 진행 중인 공원나연 입니다.
데이터 구조화와 맥락 검색을 통해 RAG의 성능을 개선하는 GraphRAG에 대한 관심도가 정말 높습니다.
그렇다면 GraphRAG를 Agent로는 어떻게 구현할 수 있을까요?
본 세미나에서는 RAG와 GraphRAG 의 차이점을 살펴보고, GraphRAG의 구현 방식 두 가지를 소개했습니다.
특히, 핵심 에이전트 아키텍쳐를 소개하고, 이에 대응하는 GraphRAG를 위한 다양한 에이전트 아키텍쳐들을 제안합니다.
마지막으로, Neo4j 에서 지원하는 MCP 서버의 유즈케이스를 통해 지식그래프를 구축하는 Agent에 사용하는 법까지 알려드리니
궁금하시다면 꼭 세미나 영상을 확인해보세요 :)


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2부

A2A, MCP, 멀티에이전트, 에이전트, AI 에이전트, Multi Agent, AI Agent, 랭그래프, Langgraph, GraphRAG, Agent, 에이전트 시스템, A2A 기술, A2A 뜻

LangGraph 를 활용하여 멀티 에이전트를 구성하다보면, 필연적으로 마주치는 '통신' 과 '다양한 툴' 의 통제에 관한 문제에 부딪히게 됩니다.
그 문제를 각각 MCP 와 A2A 기술로 어떻게 풀어갈 수 있는지, 또 LangGraph 와 어떻게 조화를 이루어 코드를 작성해볼 수 있을지에 대한 예시를 기반으로 말씀드렸습니다.
업무 외에 가장 관심이 많으실 것 같은 금융 투자 도메인. 그 중에서도 주식 투자를 가지고 LangGraph + MCP Server 를 어떻게 구성할지 설계와 그 과정.
A2A 를 통해 멀티 에이전트를 어떻게 다룰 수 있을지에 대해 경험을 아낌없이 공유하였으니,
궁금하시다면 꼭 세미나 영상을 확인해보세요 :)


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