didilili/ai-agents-from-zero
AI 에이전트를 처음부터 마스터하는 완전한 오픈소스 튜토리얼 및 실전 프로젝트 모음
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중간맛 분석
Python 기반의 LangChain/LangGraph 중심 학습 경로입니다. 체계적인 개념 설명부터 실행 가능한 소스코드, 면접 문제 은행, 전자상거래 문제 풀이(NL2SQL+LangGraph) 및 멀티 에이전트 연구 시스템(DeepAgents) 등 완성된 프로젝트까지 제공합니다. 난이도는 중상(3~4/5)이며, Ollama나 클라우드 로 즉시 시작 가능하고 온라인 문서로 데모를 확인할 수 있습니다.
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이럴 때 쓰면 좋아요
- AI 에이전트 개발자로 전환하고 싶은 백엔드/프론트엔드 개발자
- 멀티 에이전트 시스템과 RAG 기반 질의응답 시스템을 직접 구축해야 하는 팀
- AI 관련 기술 면접을 준비하는 취업 준비생
핵심 기능
개념부터 엔터프라이즈급 프로젝트까지 체계적 학습 경로실행 가능한 코드 예제와 완성된 오픈소스 프로젝트(전자상거래 문제 풀이, 멀티 에이전트 연구 시스템)LangChain/LangGraph 기반 Python 스택 중심 + 대면 기술 면접 대비 문제 은행
대안 대비 차별점
시스템적이고 장기적으로 유지되는 오픈소스 튜토리얼로, 단편적 콘텐츠나 고가의 부트캠프에 의존하지 않고도 엔터프라이즈급 프로젝트까지 독학할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
준비물
- Python 3.10 이상
- API Key (OpenAI/Qwen/DeepSeek 등) 또는 Ollama 로컬 모델
바로 시작하기
- 저장소를 클론합니다
git clone https://github.com/didilili/ai-agents-from-zero.git
cd ai-agents-from-zero
- Python 3.10 이상의 가상 환경을 생성하고 활성화합니다
python3.10 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate # Windows CMD
- 의존 패키지를 설치합니다
pip install -r requirements.txt
- 루트 디렉토리의
.env-example파일을.env로 복사하고 API Key를 입력합니다
cp .env-example .env
# .env 파일을 편집하여 aliQwen-api, QWEN_API_KEY, deepseek-api 등을 입력
- 프로젝트 루트 디렉토리에서 첫 번째 예제를 실행합니다
python 案例与源码-2-LangChain框架/01-helloworld/StandardDesc.py
- 더 자세한 환경 설정 및 API Key 신청 방법은 새 사용자 시작 가이드를 참고합니다
별 추이 · 7일
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활용성 · 따라 만들기 좋은가
샘플 점수 34/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
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