Haozhe-Xing/agent_learning
요약
LLM 에이전트 개발을 위한 체계적이고 실전 중심적인 튜토리얼 저장소입니다. RAG, 멀티 에이전트, 메모리 시스템 등 핵심 기술부터 최신 arXiv 논문 추적까지 포괄적인 학습 경로를 제공합니다.
핵심 포인트
- LLM 에이전트, RAG, 도구 사용 등 핵심 개념 학습
- LangChain, LangGraph, MCP 등 최신 프레임워크 활용
- 멀티 에이전트 및 에이전트 강화학습(RL) 심화 과정 포함
- 매일 최신 arXiv 논문을 자동으로 추적하여 업데이트
저장소: Haozhe-Xing/agent_learning
언어: HTML
Stars: 253
Forks: 37
주제: agent-learning, agentic-workflow, ai-agent, ai-agent-tutorial, dspy, grpo, langchain, large-language-models, llm, mcp, memory-system, multi-agents, rag
설명:
LLM 에이전트 (LLM agents), RAG, 도구 사용 (tool use), 메모리 시스템 (memory systems), 멀티 에이전트 시스템 (multi-agent systems), LangChain, LangGraph, MCP, 그리고 에이전트 강화학습 (agentic RL)을 다루는 체계적인 AI 에이전트 (AI Agent) 개발 튜토리얼입니다.｜제로 베이스에서 시작하는 AI Agent 개발 | 체계적이고 포괄적이며 실전 중심적인 Agent 개발 튜토리얼 | 매일 arXiv 최신 논문을 자동으로 추적 | Learn AI Agent Development from Scratch
AI 자동 생성 콘텐츠
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