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Part 1 AI 에이전트의 기초 다지기1장 개발 환경 구성과 프로젝트 준비하기 1.1 프로젝트 살펴보기1.2 개발 환경 구성하기1.3 AI 에이전트 프로젝트 만들기2장 LangChain으로 첫 대화하기 2.1 LangChain 개요2.2 LangChain 설치하기2.3 API 키 안전하게 관리하기2.4 LLM 호출하기2.5 메시지로 역할과 맥락 전달하기3장 프롬프트 설계와 LLM 호출 이해하기3.1 프롬프트 설계의 기본 원칙3.2 PromptTemplate으로 프롬프트 구조화하기3.3 ChatPromptTemplate으로 대화 구조 만들기3.4 프롬프트를 더 유연하게 사용하기3.5 상황에 따라 LLM 호출 방식 선택하기4장 LCEL과 출력 데이터 다루기 4.1 Runnable 실행 구조 이해하기4.2 LCEL로 처리 흐름 연결하기4.3 출력 데이터를 구조화하기4.4 입력 유지와 병렬 실행 처리하기4.5 실습: 텍스트 분석 파이프라인 만들기Part 2 AI 글 분석 에이전트 만들기5장 Tool 정의하기5.1 Tool 사용 구조 이해하기5.2 상황에 따라 Tool 정의 방식 선택하기5.3 Tool 입력 구조 정의하기5.4 LCEL 체인과 Tool 연결하기5.5 Tool 목록 관리하기6장 AI 글 분석 Tool 구현하기6.1 프로젝트 구조 설계하6.2 글 요약 Tool 만들기6.3 감성 분석 Tool 만들기6.4 재작성 Tool 만들기6.5 Tool 통합 검증하기7장 AI 에이전트 만들기7.1 에이전트의 동작 원리 이해하기7.2 첫 AI 에이전트 구현하기7.3 스트리밍으로 진행 과정 확인하기7.4 에이전트 디버깅하기7.5 에이전트 실행 프로그램 완성하기Part 3 AI 에이전트 서비스 완성하기8장 FastAPI 백엔드 구축하기8.1 FastAPI 백엔드 프로젝트 준비하기8.2 FastAPI 애플리케이션 실행 확인과 API 문서 살펴보기8.3 요청과 응답 구조 만들기8.4 환경 변수와 CORS 설정하기9장 AI 에이전트를 API와 연결하기 9.1 에이전트 실행 구조 준비하기9.2 /api/analyze 엔드포인트 만들기9.3 오류 처리와 응답 표준화하기10장 React 프런트엔드 만들기10.1 React 프로젝트 구성하기9.2 검색 평가 지표와 데이터셋 구성하기9.3 검색 성능 측정하고 고도화하기10장 메모리와 쿼리 재작성: 대화형 RAG로 확장하기 10.1 대화 이력 관리: 메모리 전략 이해하기10.2 Tailwind CSS 적용하기10.3 FastAPI 애플리케이션과 연결하기11장 AI 에이전트 서비스 화면 만들기11.1 분석 화면 구조 설계하기11.2 입력 영역 구현하기11.3 분석 결과 영역 구현하기11.4 분석 API 연결하기12장 AI 에이전트 서비스 배포하기12.1 배포 전 최종 점검하기12.2 배포 준비하기12.3 서비스 배포하기