baem1n/langchain-langgraph-deepagents-notebooks

概要

입문 개념부터 프레임워크별 심화, 운영·평가, 실전 에이전트 예제, provider 통합 카탈로그까지 Jupyter Notebook, Typst 핸드북, 강의 Deck 산출물로 함께 제공합니다. - en/README.md - book/agent-handbook.pdf - en/book/agent-handbook-en.pdf - docs/releases/v1.2.0.md - decks/ — 강의용 HTML/PDF/PPTX/대본 산출물 보관 위치 이 저장소는 “LLM Agent를 실제로 만들고 운영하는 방법”을 단계적으로 배우기 위한 **입니다. 단순 API 호출 예제를 모아둔 곳이 아니라, 다음 흐름을 하나의 학습 경로로 묶습니다. 1. — 메시지, 프롬프트, tool calling, ReAct, memory 2. — create_agent, tools, middleware, MCP, guardrails, streaming 3. — StateGraph, persistence, interrupt, subgraph, durable execution 4. — backend, subagent, skill, memory, sandbox, async subagent 5. — tracing, dataset, evaluation, prompt hub, monitoring, Agent Evals 6. — RAG, SQL, data analysis, ML, deep research, multimodal PDF RAG 7.

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