AI 에이전트 기초 교육 과정
AI 에이전트는 현대 인공지능 분야에서 자동화와 다양한 애플리케이션에서의 상호작용을 가능하게 하는 필수 도구입니다. 이 과정은 AI 에이전트의 기본 원리, 유형, 설계 원칙, 그리고 챗봇 및 가상 비서 등에서의 실제 활용에 대한 소개를 다룹니다.
이 강사 주도형 실습 과정(온라인 또는 현장)은 실제 애플리케이션에 사용할 수 있는 단순한 AI 에이전트를 이해하고 개발하기를 원하는 초급 전문가들을 대상으로 합니다.
이 과정 수료 시 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:
- AI 에이전트의 기본 개념을 이해합니다.
- 다양한 유형의 AI 에이전트와 그 응용 분야를 식별합니다.
- 실무 작업을 위해 기본 AI 에이전트를 설계하고 구현합니다.
- AI 에이전트 구축을 위한 도구와 프레임워크를 탐색합니다.
커리큘럼 구성
- 상호작용형 강의와 토론.
- 다양한 연습 및 실습.
- 실습 랩 환경에서의 Hands-on 구현.
커스텀 교육 옵션
- 본 과정의 맞춤형 교육을 요청하시려면, 관련 내용을 협의하기 위해 저희에게 연락해 주세요.
코스 개요
AI 에이전트 기초
- AI 에이전트란 무엇인가?
- AI 에이전트의 유형: 반응형(Reactive), 능동형(Proactive), 혼합형(Hybrid)
- 실제 시나리오에서의 AI 에이전트 응용
기본 설계 원칙
- AI 에이전트의 주요 구성 요소
- 에이전트와 환경 간의 상호작용
- 에이전트 기반 모델링 소개
단순한 AI 에이전트 구축
- AI 에이전트 개발을 위한 도구 및 프레임워크 개요
- 실습: Rasa를 활용한 기본 챗봇 만들기
- 에이전트 동작 커스터마이징
고급 AI 에이전트 기능
- 자연어 이해(NLU) 적용
- 기계 학습 모델 통합
- 에이전트 응답 개인화
실제 활용 사례
- 고객 서비스에서의 AI 에이전트
- 가상 비서 및 개인 생산성 도구
- 인터랙티브 교육 도구
성능 최적화
- 에이전트 효율성 향상
- 확장성(Scalability) 고려 사항
- KPI를 활용한 에이전트 성과 측정
윤리적 및 사회적 영향
- AI 에이전트의 편향(Bias) 해결
- 프라이버시 및 데이터 보안 보장
- AI 관련 규제 준수
도전 과제 및 미래 방향
- 확장성 및 성능 한계
- AI 에이전트 배포 시 윤리적 고려 사항
- AI 에이전트 기술의 최신 트렌드
요건
- 인공지능 기본 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍에 대한 익숙함
대상 수강생
- AI에 관심이 있는 분들
- IT 전문가
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
AI 에이전트 기초 교육 과정 - 예약
AI 에이전트 기초 교육 과정 - 문의
AI 에이전트 기초 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간고급 안티그라비티: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 메모리
14 시간고급 Mastra 통합: API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 및 외부 시스템
21 시간대한민국에 관한 본 강사의 실시간 교육은 API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 시스템을 포함한 고급 Mastra 통합을 다루고 있습니다. 중급 엔지니어를 대상으로 하며, 실제 시나리오와 모범 사례를 통해 안전하고 확장 가능한 통합 설계 및 실습 구현법을 학습합니다.
인터랙티브 AI 에이전트: AgentCore 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 도구 실전 활용
14 시간AgentCore 런타임 및 게이트웨이를 활용한 AI 에이전트 배포 가속화
14 시간개발자를 위한 Antigravity: 에이전트 퍼스트 애플리케이션 구축
21 시간Antigravity 입문: 에이전트 퍼스트 IDE의 이해
14 시간웹 자동화 및 브라우저 기반 작업용 Antigravity
21 시간AgentCore로 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 프로덕션까지
14 시간Mastra를 활용한 AI 에이전트 개발
14 시간본 과정은 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)으로, Mastra를 사용하여 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하기를 원하는 중급 수준의 소프트웨어 개발자 및 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.
본 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
- Mastra의 관찰 가능성 및 메모리 도구를 활용해 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
- Mastra 프레임워크 기능을 활용하여 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션을 배포합니다.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 디버깅, 평가 및 품질 보증
21 시간대한민국에 대한 본 인스트럭터 주도 트레이닝에서는 AI 에이전트의 디버깅, 평가 및 신뢰성 보장을 위한 Mastra 도구를 다룹니다. 참가자는 구조화된 지표를 적용하고, 옵저버빌리티 워크플로를 구현하며, QA 전략을 설계하여 복잡한 환경에서의 일관된 에이전트 성능을 보장합니다.
Mastra 운영 및 프로덕션 엔지니어링: AI 에이전트 배포 및 확장
21 시간이 대한민국 실시간 교육에서는 프로덕션 용도로 Mastra AI 에이전트를 배포하고 확장하는 과정을 기술 전문가에게 안내합니다. 환경 준비, 관측성(observability), 성능 최적화를 다루어 에이전트 운영이 신뢰할 수 있고, 효율적이며, 비용 대비 효과적이도록 보장합니다.
Mastra 워크플로우 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션
21 시간이 강사가 주도하는 대한민국 트레이닝은 고급 멀티 에이전트 오케스트레이션을 위한 Mastra 프레임워크의 기초를 다룹니다. 복잡한 워크플로우 설계, 병렬 작업 조정, 그리고 신뢰할 수 있는 분산 시스템 및 기업용 통합을 위한 모니터링 도구 구현 방법을 학습하세요.
