코스 개요

에이전트 AI의 기초

  • 자율형 에이전트란: 정의와 분류
  • 에이전트 루프: 인식, 결정, 행동, 관찰 순환
  • 에이전트 책임과 범위를 위한 설계 패턴

Python 도구와 에이전트 SDK

  • LangChain 및 유사한 SDK를 사용하여 에이전트를 시작하기
  • 비동기 프로그래밍, 작업 대기열, 하위 프로세스 관리
  • 패키징, 가상 환경, 재현 가능한 개발 워크플로

외부 도구와 API 통합

  • 도구 인터페이스 설계와 안전한 도구 호출 패턴
  • 웹 API, 데이터베이스, 내부 서비스 연결
  • 자격 증명, 비밀번호 관리 및 최소 권한 액세스

메모리, 상태, 컨텍스트 관리

  • 단기 컨텍스트 윈도우와 프롬프트 엔지니어링 기법
  • 장기 메모리 아키텍처: Redis, 벡터 저장소, 검색 증강
  • 일관성, 캐싱 전략, 메모리 위생

오케스트레이션, 계획, 다단계 워크플로

  • 작업 체인, 하위 에이전트, 작업 분해
  • 계획 알고리즘 vs 휴리스틱 오케스트레이션
  • 실패 처리, 재시도, 보상 조치

안전성, 테스트, 가시성

  • 위협 모델, 레드팀, 입력/출력 제거
  • 에이전트를 위한 단위 테스트, 통합 테스트, end-to-end 테스트
  • 로그, 메트릭, 추적, 에이전트 행동을 위한 경고

에이전트의 배포, 확장, MLOps

  • 컨테이너화, CI/CD 파이프라인, 롤아웃 전략
  • 비용 관리, 속도 제한, 리소스 최적화
  • 모니터링, 거버넌스, 운영 가이드라인

요약 및 다음 단계

요건

  • Python 프로그래밍 이해
  • REST API와 비동기 I/O 경험이 있음
  • 머신 러닝 개념과 사전 훈련된 LLM에 익숙함

대상

  • ML 엔지니어
  • AI 개발자
  • 소프트웨어 엔지니어
 21 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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