Python으로 에이전틱 AI 엔지니어링 — 자율 에이전트 구축 교육 과정

에이전틱 AI의 기본 원리

• 자율 에이전트란 무엇인가: 정의 및 분류
• 에이전트 루프: 지각, 의사결정, 행동, 관찰 사이클
• 에이전트 책임 및 범위를 위한 설계 패턴

Python 툴링 및 에이전트 SDK

• LangChain 및 유사 SDK를 활용한 에이전트 초기 설정(Bootstrapping)
• 비동기 프로그래밍, 태스크 큐, 서브프로세스 관리
• 패키징, 가상 환경, 재현 가능한 개발 워크플로

외부 도구 및 API 통합

• 도구 인터페이스 설계 및 안전한 도구 호출 패턴
• 웹 API, 데이터베이스, 내부 서비스 연결
• 자격 증명, 시크릿 관리 및 최소 권한 접근 제어

메모리, 상태 및 컨텍스트 관리

• 단기 컨텍스트 윈도우 및 프롬프트 엔지니어링 기법
• 장기 메모리 아키텍처: Redis, 벡터 스토어, 검색 증강(RAG)
• 일관성 유지, 캐싱 전략, 메모리 위생(Memory Hygiene)

오케스트레이션, 계획 수립 및 다단계 워크플로

• 액션 체이닝, 서브에이전트, 태스크 분해
• 계획 알고리즘 vs 휴리스틱 오케스트레이션
• 실패 처리, 재시도, 보상 액션 적용

안전, 테스트 및 가시성(Observability)

• 위협 모델, 레드 팀(Red-teaming), 입력/출력 세리제이션
• 에이전트를 위한 단위, 통합,端到(End-to-End) 테스트
• 에이전트 행동에 대한 로깅, 메트릭, 트래싱, 알림

배포, 스케일링 및 에이전트 MLOps

• 컨테이너화, CI/CD 파이프라인, 롤아웃 전략
• 비용 제어, 레이트 리미팅, 자원 최적화
• 모니터링, 거버넌스, 운영 플레이북

요약 및 다음 단계