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Course Outline
인터랙티브 AI 에이전트 소개
- AgentCore 상호작용 기능 개요
- 메모리와 도구를 활용한 풍부한 워크플로우 설계
- 분석, 자동화, 지원에서의 사용 사례
AgentCore 메모리와 함께 작업하기
- 세션 지속성 구성
- 멀티스텝, 맥락 인식 워크플로우 설계
- 실습: 메모리 기능이 있는 데이터 분석 에이전트 구축
코드 인터프리터를 통한 동적 계산
- 지원되는 작업과 보안 제약 사항
- 변환 및 계산 안전하게 실행
- 실습: 실시간 데이터 변환 활성화
브라우저 도구를 통한 실시간 상호작용
- 에이전트 워크플로우를 위한 브라우저 도구 설정
- 데이터 검색 및 사용자 인터페이스 상호작용
- 실습: 웹 상호작용 기능을 가진 에이전트 구축
메모리, 코드 및 브라우저 도구 결합
- 메모리와 도구를 통해 워크플로우 연결
- 멀티모달 인터랙티브 워크플로우 설계
- 실습: 고객 지원 보조자 구축
테스팅 및 관찰 가능성
- 인터랙티브 워크플로우 디버깅
- 도구 사용 로깅 및 모니터링
- 실습: 인터랙티브 에이전트용 관찰 가능성 대시보드
기업 배포를 위한 최선 방법
- 인터랙티브성을 보안 및 관리와 균형 있게 유지
- 성능 및 사용자 경험을 최적화
- 기업 채택 사례 연구
요약 및 다음 단계
Requirements
- 프로토타입 개발을 위한 Python 또는 JavaScript 경험
- LLM 기반 애플리케이션 설계 이해
- 클라우드 기반 데이터 워크플로우에 대한 숙련도
대상
- ML 엔지니어
- 데이터 과학자
- UX에 중점을 둔 개발자
14 Hours