LangChain과 LangGraph를 활용한 AI 에이전트 프로그래밍 가이드입니다. 기본적인 Ollama 챗봇부터 고급 MCP(Model Context Protocol) 기반 멀티 에이전트 시스템까지 단계별로 학습할 수 있습니다.
概览
LangChain과 LangGraph를 활용한 AI 에이전트 프로그래밍 가이드입니다. 기본적인 Ollama 챗봇부터 고급 MCP(Model Context Protocol) 기반 멀티 에이전트 시스템까지 단계별로 학습할 수 있습니다. - : LangChain 기본 개념과 Ollama 통합 - : 프롬프트 엔지니어링과 대화 히스토리 - : RAG(검색 증강 생성) 구현 - : LangSmith를 활용한 관찰 가능성과 추적 - : 도구 지원 에이전트 - : LangGraph를 활용한 멀티 에이전트 시스템 - : MCP 프로토콜 통합 - : 고급 MCP 활용 사례 - : 실제 애플리케이션 (회의록 자동 생성) - : Ollama 통합, 스트리밍, 출력 파싱 - : 프롬프트 템플릿과 대화 메모리 - : 벡터 스토어, 임베딩, RAG 패턴 - LangSmith 통합을 통한 추적 및 모니터링 - 데이터셋 관리와 평가 - 단일 및 다중 도구 에이전트 구현 - LangChain 에이전트의 ReAct 패턴 - 복잡한 상태 라우팅 로직 - 에이전트 조정을 위한 슈퍼바이저 패턴 - 그래프 시각화 기능 - mcp_config.json에서 적절한 MCP 서버 구성 필요 - 전체적으로 async/await 패턴 사용 - MCP 클라이언트 라이프사이클 신중한 처리 - : 날씨 도구가 포함된 기본 MCP 에이전트 - : 고급 MCP 통합 (Notion, 뉴스 수집) - LangGraph 워크플로를 사용한 회의록 자동 생성 시스템 - 구조화된 상태 관리를 갖춘 오디오 처리 파이프라인 - 모듈형 구성 요소: 전사기, 요약기, 파일 핸들러 - 음성-텍스트 변환에는 Faster Whisper, 요약에는 Ollama 사용
安装
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide 新手？先看 mcpskill.org 教程 →