AgentSwarms를 위한 DeepLearning.ai 스타일의 노트북을 요청하셔서 67개를 제작했습니다

안녕하세요 여러분,

몇 달 전, 저희는 AgentSwarms를 위해 구축한 비주얼 캔버스(visual canvas)를 공유했습니다. 반응은 놀라웠지만, 가장 흔했던 피드백은 다음과 같았습니다: "비주얼 캔버스는 아키텍처를 파악하기에는 훌륭하지만, 이를 실제로 어떻게 배포하는지 정말로 이해하려면 실제 코드를 볼 필요가 있습니다."

여러분은 DeepLearning.ai에서 볼 수 있는 것과 같은, 멀티 에이전트 시스템(multi-agent systems)을 위한 더 빠르고 유연한 심층 분석 중심의 코드 우선 실습(code-first labs)을 원하셨습니다.

저희는 지난 몇 주 동안 완전히 새로운 대화형 노트북(Interactive Notebooks) 섹션을 엔지니어링하는 데 몰두했습니다. 오늘 기준으로, 사이트에 67개의 TypeScript 기반 노트북이 공개되었습니다 (더 많은 노트북이 곧 추가될 예정입니다).

라이브러리 구성: 기본적인 LangChain 기초부터 복잡한 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 워크플로우(multi-agent workflows)까지 모든 것을 다루었습니다. 모든 것은 TypeScript를 사용하여 브라우저에서 완전히 실행됩니다. Docker, Python venv, 로컬 종속성(local dependencies)이 필요 없습니다.

개인적으로 좋아하는 것: 저는 특히 "실패 모드 및 에러 핸들링(Failure Mode & Error Handling)" 노트북이 매우 기대됩니다.

우리 모두는 데모에서는 완벽하게 작동하지만, 도구(tool)의 시간이 초과되거나 LLM이 쓰레기 값을 반환하는 순간 운영 환경(production)에서 충돌하는 에이전트들을 본 적이 있습니다. 이 노트북은 다음 내용을 다룹니다:

• 노드(nodes) 사이에 결정론적 검증 게이트(deterministic validation gates)를 구축하는 방법.
• 오케스트레이터(orchestrator)가 워커(worker)의 실패를 "포착(catch)"하고 동적으로 경로를 재설정하거나 다시 프롬프트를 입력하도록 강제하는 방법.
• 멀티 에이전트 루프가 환각(hallucination) 사이클에 빠졌을 때 상태 복구(state recovery)를 처리하는 방법.

이것을 만든 이유: 저는 단순히 정적인 블로그 포스트에 불과한 AI "튜토리얼"을 보는 것에 지쳤습니다. 에이전틱 AI(Agentic AI)를 마스터하려면 시스템 프롬프트(system prompt)를 수정하고, 코드를 망가뜨려 보고, 에러 트레이스(error trace)를 관찰하며, 실시간으로 라우팅 로직(routing logic)을 수정할 수 있어야 합니다.

67개의 실습으로 구성된 전체 라이브러리는 100% 무료로 사용할 수 있습니다.

현재 에이전트를 운영 환경 수준(production-grade)으로 만드는 방법과 씨름하고 계신다면, 꼭 확인해 보시기 바랍니다. 그리고 다음 노트북 세트에 추가되기를 원하는 특정 "실패 모드"나 아키텍처 패턴이 있다면 알려주세요.

여기서 직접 체험해 보세요: agentswarms.fyi
제출자: /u/Outside-Risk-8912 (r/OpenAI 커뮤니티)