
panaversity/learn-low-code-agentic-ai
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panaversity/learn-low-code-agentic-ai는 https://github.com/panaversity/learn-low-code-agentic-ai.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.
개요
panaversity/learn-low-code-agentic-ai는 https://github.com/panaversity/learn-low-code-agentic-ai.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.
개요(AI 번역)
수업 유튜브 영상
이 저장소는 Panaversity 공인 에이전트 및 로봇 AI 엔지니어 프로그램의 일부입니다. 프로그램 가이드에서 자격증과 과정 세부 정보를 확인할 수도 있습니다. 이 저장소는 n8n 과정과 자격증 학습 자료를 제공합니다.
풀코드 개발을 배우려면 Learn Agentic AI 저장소를 참고하세요.
🚀 AI 에이전트 개발을 위한 로우코드 풀스택 소개
이 강의에서는 로우코드 풀스택 접근법을 사용해 현대적인 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 탐구할 것입니다. 모든 것을 처음부터 코딩하는 대신, 스택의 각 계층에 맞는 전문 도구를 사용해 매끄럽게 연결할 것입니다:
- 🎨 UXPilot – 앱의 외관과 느낌을 형성하는 전문적인 UI/UX 목업 디자인을 위한 서비스입니다.
- 💻 Lovable.dev – 그 설계를 빠르게 기능적인 프론트엔드 애플리케이션으로 전환하는 데 도움이 됩니다.
- 🤖 n8n – AI 에이전트 및 워크플로우를 구축하고, 검색 증강 생성(RAG), 파일 처리, 비즈니스 로직과 같은 작업 자동화를 위한 것입니다.
- 🗄️ Supabase – 백엔드에서 데이터 저장, 인증, 벡터 검색을 관리하기 위한 기능입니다.
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README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
Low-Code Full-Stack Agentic AI Development
This repo is part of the Panaversity Certified Agentic & Robotic AI Engineer program. You can also review the certification and course details in the program guide. This repo provides learning material for n8n course and certification.
For learning Full-Code development refer to this Learn Agentic AI repository.
🚀 Introduction to Our Low-Code Full-Stack for Developing AI Agents
In this course, we’ll explore how to build modern AI-powered applications using a low-code full-stack approach. Instead of coding everything from scratch, we’ll use specialized tools for each layer of the stack and connect them seamlessly:
- 🎨 UXPilot – for designing professional UI/UX mockups that shape how the app will look and feel.
- 💻 Lovable.dev – for quickly turning those designs into a functional frontend application.
- 🤖 n8n – for building AI agents and workflows, automating tasks like retrieval-augmented generation (RAG), file processing, and business logic.
- 🗄️ Supabase – for managing data storage, authentication, and vector search on the backend.
- 🔗 Model Context Protocol (MCP) – as the integration layer that connects AI models with our tools, databases, and workflows, ensuring secure and standardized communication.
📚 We’ll begin with Prompt and Context Engineering – the foundation of working with AI systems. You’ll learn how to craft effective prompts, structure context, and control how AI models interact with tools and data through MCP. Mastering this first step will make the rest of the stack far more powerful and intuitive.
By combining prompt engineering + low-code tools + MCP, you’ll gain the skills to design, develop, and deploy AI-driven full-stack ai agents and applications faster, smarter, and more reliably.
What is n8n?
n8n (pronounced “n-eight-n”) is an open‑source workflow automation, Agentic AI, and orchestration platform. It lets you build AI Agents and connect APIs, databases, and services with a visual, node‑based editor, while still giving you the power to drop into code when you need it. For agentic AI, that combination—no‑code orchestration with just‑enough code—makes n8n an ideal control plane for prototyping and building systems that can perceive, plan, and act across tools.
N8n Raises $2.3 Billion in Four Months, Valuation Exponentially Increases
설치
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