코스 개요

자율 에이전트의 기초

  • 에이전틱 AI의 핵심 개념
  • 자율 에이전트 프레임워크 유형
  • 최신 연구 방향

BabyAGI의 내부 구조

  • 작업 생성 및 우선순위 결정 논리
  • 실행 루프와 메모리 구조
  • BabyAGI 설계의 장점과 제약 사항

BabyAGI와 다른 에이전트 비교

  • LLM 기반 작업 에이전트 및 계획자
  • 다중 에이전트 조정 프레임워크
  • 반응형 vs 검토형 에이전트 모델

자율성과 제어 평가

  • AI 시스템의 자율성 수준
  • 인간 중심 및 감독 모델
  • 실패 모드와 위험 요소

실제 활용 사례와 사용 사례

  • 연구 자동화
  • 기업 지식 워크플로
  • 자율 탐색 및 추론 작업

벤치마킹과 성능 평가

  • 자율 에이전트를 평가하기 위한 기준
  • 스트레스 테스트 및 행동 분석
  • 비교 평가 방법론

에이전틱 시스템 설계 및 배포

  • 아키텍처 고려 사항
  • 조직 도구와의 통합
  • 확장성과 운영 관리

AI 자율성의 미래 트렌드

  • 에이전틱 프레임워크의 발전
  • 잠재적인 돌파구와 제약 사항
  • 연구 및 산업에 대한 전략적 의미

요약 및 다음 단계

요건

  • 고급 AI 개념 이해
  • 머신 러닝 워크플로 경험
  • 자율 에이전트 아키텍처에 대한熟識

대상군

  • AI 연구원
  • 혁신 리더
  • AI 전략가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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