Strands Agent Workshop (한국어)
October 15, 2025 · View on GitHub
이 저장소는 Strands Agents Samples에서 선별된 예제들을 한국어로 번역한 워크샵 자료입니다.
원본 출처
Original Repository: https://github.com/strands-agents/samples
이 워크샵은 원본 저장소의 일부 예제를 선별하여 번역하고 재구성한 것입니다. 데모 및 교육 목적으로만 사용되며, 프로덕션 환경에 직접 사용하기 전에 적절한 보안 및 테스트 절차를 적용해야 합니다.
목차
워크샵 소개 영상 (강추!)
워크샵 구성
01-strands를 이용한 첫 agent 만들기
Strands Agents의 기본 개념과 첫 번째 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.
- Agent, Model, Tools의 기본 개념
- 시스템 프롬프트 설정
- 내장 도구 및 커스텀 도구 추가
- 간단한 대화형 레시피 에이전트 구현
02-mcp tool을 사용하는 agent 만들기
다양한 방식으로 도구를 생성하고 MCP(Model Context Protocol)를 활용하는 방법을 배웁니다.
@tool데코레이터를 사용한 도구 생성- TOOL_SPEC 딕셔너리를 활용한 도구 정의
- MCP를 통한 외부 도구 통합
03-aws-service와 연결하는 agent 만들기
AWS 서비스와 연동하는 에이전트를 구축하는 방법을 학습합니다.
- AWS 서비스 연결 및 활용
- 실제 비즈니스 로직과 통합
04-메모리가 유지되는 agent 만들기
대화 간 정보를 기억하고 유지하는 에이전트를 만드는 방법을 배웁니다.
- 지속적 메모리를 통한 컨텍스트 유지
- Vector Storage를 활용한 정보 저장 및 검색
- OpenSearch Serverless, FAISS, Mem0 플랫폼 활용
- 개인화된 대화 경험 구현
05-멀티 agent 만들기
여러 에이전트가 협력하는 시스템을 구축하는 다양한 패턴을 학습합니다.
- Agents as Tools: 계층적 구조의 에이전트 시스템
- Agent Swarms: 집단 지능을 활용한 협업
- Agent Graphs: 명시적 통신 경로를 가진 에이전트 네트워크
- Agent Workflows: 의존성 관리가 있는 순차적 태스크 조정
06-agent를 운영환경에 배포하기
프로덕션 환경에 에이전트를 배포하는 방법을 학습합니다.
- AWS Lambda를 통한 서버리스 배포
- AWS Fargate를 통한 컨테이너 배포
07-langfuse로 agent 모니터링하기
운영 중인 에이전트를 모니터링하고 평가하는 방법을 배웁니다.
- Langfuse를 활용한 관찰성 확보
- 에이전트 성능 평가 및 개선
시작하기
사전 요구사항
- Python 3.10 이상
- AWS 계정 (일부 예제에서 필요)
- pip 패키지 매니저
- 기본적인 Python 프로그래밍 지식
설치
- 가상 환경 생성
# 가상 환경 생성
python -m venv venv
# 가상 환경 활성화
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Windows:
venv\Scripts\activate
- 필수 패키지 설치
pip install strands-agents strands-agents-tools
- 모델 프로바이더 설정
Strands 공식 문서를 참고하여 모델 프로바이더를 설정하세요.
학습 방법
각 폴더의 순서대로 진행하시면 Strands Agents의 기초부터 고급 기능까지 체계적으로 학습할 수 있습니다. 각 폴더 내 README.md와 노트북 파일을 참고하세요.
참고 자료
라이선스
원본 프로젝트의 라이선스(Apache License 2.0)를 따릅니다.