WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zh
LLM부터 멀티에이전트 시스템까지 — 8단계 구조화된 학습 경로 + 240개 리소스 + 23개 실습
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중간맛 분석
스택: Python, Anthropic , LangGraph, AutoGen, CrewAI 등 주요 에이전트 프레임워크 | 난이도: 기본 Python·git· 지식 필수, Stage별로 1-4주 소요 | 즉시 사용 가능: 각 stage마다 70-150줄의 동작하는 starter 코드 + Ollama/Anthropic 이중 경로 제공 | 데모: 종이 요약 봇 예제를 Stage 1부터 7까지 일관되게 진행하며 구조 진화 보여줌
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- AI 에이전트 학습을 체계적으로 시작하고 싶은 개발자/연구생이 Stage 0부터 Stage 8까지 단계별로 진행
- 이미 ChatGPT나 Claude를 쓰는데 CLI 에이전트나 자동화를 배우려는 지식 근로자가 Track A를 따라 8-10주에 습득
- 자신의 멀티에이전트 시스템을 설계하고 구현해야 하는 개발자가 Track B 메인 경로(5-7개월)를 거쳐 production-ready 기술 확보
핵심 기능
8단계 선형 학습 경로 (기초→LLM→프롬프트→도구사용→프레임워크→MCP/Skills→메모리/RAG→멀티에이전트→인터페이스)Track A(CLI 사용자)와 Track B(에이전트 빌더) 이원 경로, 공용 Stage 5·8 허브240개 리소스 + 65개 MCP/Skill 카탈로그, 각각 난이도·적합 대상·학습 내용 명시
대안 대비 차별점
단순 awesome list가 아닌 "LLM 초심자에서 에이전트 시스템 설계자까지 도달하는 검증된 학습 경로"로, 각 프로젝트/리소스가 왜 그 순서에 있는지 교육학적 근거를 제시합니다.
준비물
- Python 기본 능력 (함수·API·JSON 이해)
- git 기본 (clone·commit·push)
- 텍스트 에디터/IDE 설치
별 추이 · 7일
3,540+310 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 50/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
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