LLM을
Agent로
키우는 길.

Chapter 01 환경 셋업 파이썬 패키지와 8080 포트 정리. 강의 실습의 출발선을 만드는 가장 짧은 한 장. → Chapter 02 환경변수 .env 매번 반복되는 키·URL·시스템명을 .env에 한 번만. 모든 노트북이 두 줄로 시작한다. → Chapter 03 시스템 프롬프트와 페르소나 generate_response()의 뼈대, system vs user 우선순위, 스트리밍, 그리고 LLM에게 역할을 부여하기. → Chapter 04 멀티턴과 대화 히스토리 LLM은 기억하지 않는다. 챗봇이 자연스럽게 보이는 건 우리가 매번 history를 통째로 다시 보내고 있기 때문. → Chapter 05 툴, LLM의 손과 발 DB·RAG·위키·엑셀·메일. LLM 혼자선 못 하는 다섯 가지를, 그냥 평범한 파이썬 함수로. → Chapter 06 고정 워크플로우 툴 → 툴 → 툴. 한 시나리오는 완벽하다. 그리고 시나리오가 바뀌면 다시 짜야 한다. → Chapter 07 Decision, 자율 툴 선택 결정 권한이 처음으로 LLM에게. 툴 목록을 시스템 프롬프트에 적고 JSON으로 답을 받는다. → Chapter 08 피드백 루프, Tool Calling API가 직접 지원하는 tool_calls. 생각 → 행동 → 관찰의 ReAct 패턴이 한 루프 안에서 돈다. → Chapter 09 Planning 실행 전에 전체 청사진을 먼저. 매 스텝 결정의 비용을 한 번에 정리한다. → Chapter 10 멀티 에이전트 하나의 거대한 LLM이 아니라, 역할별 작은 에이전트들의 협업. 오케스트레이터가 조율한다. →