Prompthon-IO/agent-systems-handbook
요약
LangGraph, MCP, 멀티 에이전트 아키텍처 등 실무적인 AI 에이전트 시스템 구축을 위한 핸드북입니다. 에이전틱 워크플로우, 메모리, 평가 및 보안 패턴을 포괄적으로 다룹니다.
핵심 포인트
- LangGraph 및 MCP 기반의 에이전트 시스템 구축 가이드
- 멀티 에이전트 아키텍처 및 컨텍스트 엔지니어링 방법론
- 간접 프롬프트 인젝션 방어 등 보안 및 프로덕션 패턴 제공
- 에이전트 메모리, 관측성 및 평가 체계 구축 방법
저장소: Prompthon-IO/agent-systems-handbook
언어: MDX
Stars: 217
Forks: 31
주제: a2a, agent-framework (에이전트 프레임워크), agent-memory (에이전트 메모리), agentic-ai (에이전틱 AI), agentic-workflow (에이전틱 워크플로우), ai-agent (AI 에이전트), ai-agents (AI 에이전트들), autonomous-agents (자율 에이전트), context-engineering (컨텍스트 엔지니어링), deep-research (심층 연구), developer-tools (개발자 도구), generative-ai (생성형 AI), langgraph, llm-agents (LLM 에이전트), llm-applications (LLM 애플리케이션), mcp, multi-agent-systems (멀티 에이전트 시스템), prompt-engineering (프롬프트 엔지니어링), rag, workflow-automation (워크플로우 자동화)
설명:
에이전트 시스템 (agent systems), 에이전틱 워크플로우 (agentic workflows), LangGraph, MCP/A2A, 컨텍스트 엔지니어링 (context engineering), 에이전트 메모리 (agent memory), 평가 (evaluation), 관측성 (observability), 그리고 멀티 에이전트 아키텍처 (multi-agent architecture)를 다루는 실무적인 AI 에이전트 핸드북입니다. 현재 트렌드 집중 분야: 간접 프롬프트 인젝션 (indirect prompt injection) 방어, 신흥 에이전트 런타임 (agent runtimes), 그리고 프로덕션 AI 워크플로우 패턴 (production AI workflow patterns)입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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