자율 에이전트를 위한 실제 응용 프로그램 설계 교육 과정

Mastra는 AI 에이전트, API, 기업 애플리케이션, 그리고 외부 데이터 시스템 간의 깊은 통합을 지원하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 신뢰성 있는, 안전한, 그리고 확장 가능한 Mastra 에이전트와 기업 생태계 전반의 통합을 구축하길 원하는 중급 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 완료되면 참가자들은 다음과 같은 준비를 할 수 있습니다:

• Mastra 에이전트와 외부 서비스 간의 API 기반 통합을 구현합니다.
• 자동화된 에이전트 워크플로에 기업 데이터 시스템과 도구를 연결합니다.
• 안전한 데이터 교환 및 인증 최선의 관행을 적용합니다.
• 확장 가능하고 유지 관리가 용이하며 프로덕션 준비가 되어 있는 통합 계층을 설계합니다.

강의 형식

• 상호작용식 강의와 토론.
• 실습 기반 통합 엔지니어링 및 API 연습.
• 실제 기업 시나리오를 사용한 라이브 실험실 구현.

강의 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 정의 API 시나리오, 기업 시스템 매핑, 또는 데이터 통합 워크샵이 제공됩니다.

AgentCore는 메모리 지속성, 안전한 코드 해석기, 브라우저 도구를 제공하여 AI 에이전트가 상호작용적이고, 동적이고, 맥락 인식 가능한 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

이 온라인 또는 현장 강습은 AI 에이전트를 설계하고 배포하여 장기적인 맥락 보존, 즉각적인 계산, 웹 UI와의 직접적인 상호작용을 수행할 수 있도록 하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 강습을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 상태가 있는, 맥락 인식 가능한 워크플로우를 위해 AgentCore 메모리를 구현합니다.
• 동적 계산 및 변환을 위해 안전한 코드 해석기를 활용합니다.
• 실시간 데이터 검색 및 UI 상호작용을 위해 브라우저 도구를 통합합니다.
• 분석, 고객 지원, 연구 사례를 위한 상호작용 에이전트를 설계합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• AgentCore 메모리와 도구에 대한 실습 실습.
• 분석, 자동화 및 고객 지원 시나리오에서의 사례 연구.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치하시기 바랍니다.

AgentCore 런타임 & 게이트웨이는 AWS 서비스 페어링으로, AI 에이전트를 외부 시스템과의 원활한 통합을 통해 패키징, 배포 및 안전하게 노출하는 것을 목표로 합니다.

이 강사는 에이전트 프로토타입을 프로덕션으로 전환하여 AgentCore 런타임을 배포에, 게이트웨이를 안전 연결 및 API 통합에 마스터하려는 중급 수준의 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있을 것입니다:

• AgentCore 런타임 환경을 구축하고 에이전트를 배포하기 위해 패키징합니다.
• 게이트웨이를 통해 인증된, 속도 제한된 엔드포인트를 통해 에이전트를 노출합니다.
• 안정된 계약서를 사용하여 에이전트 워크플로우에 외부 도구와 API를 통합합니다.
• 프로덕션 운영을 위한 가시성, 로깅 및 사용량 모니터링을 기구합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 런타임 배포 및 게이트웨이 통합을 위한 실습 랩.
• 신뢰성, 보안 및 롤아웃에 중점을 둔 실습 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의해 주십시오.

기업 AI 자동화를 위한 AutoGen은 AutoGen 프레임워크를 사용하여 복잡한 비즈니스 운영을 자동화하기 위한 스케일 가능한 지능형 에이전트 시스템 구현에 중점을 둔 실습 중심의 과정입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 기업 플랫폼과 프로세스 전반에 걸쳐 AutoGen 프레임워크를 사용하여 멀티 에이전트 아키텍처를 배포하길 원하는 중급에서 고급 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AutoGen과 LLM 에이전트를 사용하여 기업 워크플로를 설계하고 자동화합니다.
• 고급 오케스트레이션 및 컨텍스트 처리를 위해 LangChain을 AutoGen에 통합합니다.
• RAG 파이프라인을 구축하고 기업 데이터를 연결하여 컨텍스트 기반 자동화를 수행합니다.
• Slack, Jira, SharePoint 등의 기업 플랫폼에 에이전트를 연결합니다.
• 프로덕션 환경에서 AutoGen 배포를 확장하고 모니터링합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서 직접 구현.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처를 통해 안내를 받으세요.

AgentCore는 완전히 관리되는 AI 에이전트를 구축, 향상시키고 모니터링하는 과정을 단순화하여 대규모 배포를 위한 통합 서비스 패키지를 제공합니다.

이 강사는 초보자부터 중급자 수준의 실습자에게 온라인 또는 오프사이트에서 직접 제공하는 라이브 트레이닝으로, AgentCore를 사용하여 실제 환경에 사용할 수 있는 AI 에이전트를 만들어보는 경험을 제공합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참여자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AgentCore의 AI 에이전트 개발 핵심 기능을 이해합니다.
• 관리 서비스 사용하여 간단한 AI 에이전트를 설계하고 구성합니다.
• 에이전트 기능을 향상시키기 위해 워크플로를 통합합니다.
• 제품 환경에서 AI 에이전트를 배포하고 모니터링합니다.

과정의 형식

• 상호작용을 통한 강의와 논의.
• AgentCore 서비스에 대한 실습 실습.
• 에이전트 개념에서 배포까지의 유도된 연습.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 맞춘 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 안내해드릴 수 있도록 문의하세요.

AutoGen Studio는 코딩 없이 LLM 기반 멀티 에이전트 워크플로우를 생성하고 관리하는 시각적 환경을 제공합니다.

이 강사는 초급자에서 중급자 수준의 비즈니스 및 혁신 전문가를 대상으로 하며, AutoGen Studio를 사용하여 내부 자동화 또는 AI 강화된 제품 개발을 위해 에이전트 상호작용을 시각적으로 설계, 테스트 및 정제하는 방법을 배웁니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 노코드 인터페이스를 사용하여 멀티 에이전트 워크플로우를 생성합니다.
• AutoGen Studio를 사용하여 에이전트 역할, 프롬프트, 목표를 정의합니다.
• 에이전트 간의 메시지 흐름을 시각화하고 관리합니다.
• 에이전트 논리에 오류 처리 및 컨텍스트 정제를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 문제.
• 실습 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 커스터마이징을 의뢰해 주십시오.

Amazon Bedrock AgentCore는 메모리, 관찰 가능성, 보안 ID 관리 통합 지원을 제공하는 AI 에이전트를 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 기업용 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인으로 또는 현장에서 제공되는 실시간 교육으로, AWS Bedrock AgentCore를 사용하여 에이전트형 AI 시스템을 설계, 보호 및 운영하고자 하는 중간 수준부터 고급 수준의 엔지니어와 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AgentCore의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• Runtime 및 Gateway를 사용하여 AI 에이전트를 배포 및 관리합니다.
• 지속적인 메모리와 상태 기반 상호작용을 구현합니다.
• ID, 관찰 가능성 및 규정 준수 제어를 적용합니다.
• 대규모 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 다중 에이전트 시스템을 설계합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• AgentCore를 사용한 AWS 실습 세션
• 배포 및 모니터링 시나리오를 위한 실습 연습

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정을 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 신청해 주세요.

AgentCore는 조직이 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 보안, 감사 가능한, 규정을 준수하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 운영할 수 있도록 하는 내장 식별, 관찰 가능성 및 준수 기능을 제공하여 기업 환경에서 AI 에이전트를 책임감 있게 배포할 수 있게 합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 실습자가 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 보안, 감사 가능한, 규정을 준수하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 운영할 수 있도록 목표로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 에이전트용 기업 식별 및 권한 부여 모델 구현.
• 구조화된 로깅, 메트릭 및 추적을 통해 관찰 가능성 활성화.
• 규정 준수 제어 적용하여 규제 프레임워크에 부합.
• 에이전트 활동 감사 및 세션 수준 보안 제어 유지.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• AWS 보안 및 모니터링 도구와 함께 하는 실습 실습.
• 규제된 기업 환경에서의 사례 연구.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락하여 문의해 주세요.

AutoGen을 사용한 LLM 에이전트 시스템 구축은 Microsoft의 AutoGen 프레임워크를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 이용하는 다중 에이전트 시스템을 개발하는 실습 중심의 과정입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 LLM을 사용하여 AutoGen으로 다중 에이전트 시스템을 설계, 구현, 조율하길 원하는 중급 수준의 AI 및 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• AutoGen 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 아키텍처를 설계합니다.
• 에이전트 역할, 기능 및 협력 동작을 구성합니다.
• 에이전트 상호 작용을 위한 함수 호출과 메모리 처리를 사용합니다.
• 실제 사례를 위한 Python 기반 LLM 에이전트 워크플로우를 구축하고 테스트합니다.

과정 형식

• 대화형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실제 실험 환경에서 손으로 구현.

과정 맞춤 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 하며, Mastra를 사용하여 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하길 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Mastra의 아키텍처와 LLMs, 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
• TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현할 수 있습니다.
• Mastra의 관찰성 및 메모리 도구를 활용하여 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
• Mastra 프레임워크 기능을 활용하여 프로덕션 준비 상태의 AI 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

Mastra는 복잡한 워크플로에서 작동하는 AI 에이전트의 성능을 평가하고, 디버깅하며, 신뢰성을 보장하기 위한 구조화된 도구를 제공하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 에이전트의 동작을 철저히 테스트하고, 신뢰성을 개선하며, 측정 가능한 평가 과정을 구현하려는 중급 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같이 자신 있게 수행할 수 있습니다:

• 디버깅 기법을 적용하여 AI 에이전트의 동작 문제를 식별하고 수정합니다.
• 구조화된 지표, 벤치마크 및 품질 점수를 사용하여 에이전트를 평가합니다.
• 신뢰성, 이동, 환영 현상 등을 추적하는 도구와 워크플로를 구현합니다.
• 일관되고 예측 가능한 에이전트 성능을 보장하는 QA 전략을 설계합니다.

코스 형식

• 상호 작용적인 강의와 토론.
• 실습을 통한 디버깅 및 평가 연습.
• 관찰 도구를 사용하여 에이전트 동작을 분석하는 실시간 실험실 분석.

코스 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 신뢰성 테스트 시나리오와 업계별 QA 방법을 제공할 수 있습니다.

Mastra는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트의 배포, 확장, 그리고 수명 주기 관리를 간소화하기 위한 운영 프레임워크입니다.

이 강사 주도식 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급에서 고급 수준의 기술 전문가를 대상으로 하며, AI 에이전트를 신뢰성 있고 효율적으로 운영화하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 완료한 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Mastra 기반 AI 에이전트를 제어된 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
• 플랫폼 기본 원시 데이터를 사용하여 에이전트를 수평적, 수직적으로 확장할 수 있습니다.
• 에이전트의 동작 및 성능을 추적하기 위한 관측성 파이프라인을 구현할 수 있습니다.
• 지연 시간, 비용, 운영 리스크를 줄이기 위해 런타임 구성 최적화를 수행할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실제 배포 시나리오에 중점을 둔 실습.
• 컨테이너화 및 오케스트레이션 환경을 사용한 라이브 랩 구현.

강의 맞춤 옵션

• 주제, 실습, 업계별 시나리오 등 맞춤 설정이 요청에 따라 가능합니다.

Mastra는 분산 시스템 내에서 여러 AI 에이전트가 작동하는 복잡한 워크플로 자동화와 조정을 가능하게 하는 프레임워크입니다.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 하며, 규모에 맞는 다중 에이전트 워크플로를 설계, 오케스트레이션하고 운영하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자는 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Mastra의 오케스트레이션 기능을 사용하여 복잡한 워크플로를 설계합니다.
• 병렬 또는 종속 작업을 수행하는 여러 에이전트를 조정합니다.
• 워크플로 실행을 위한 모니터링 및 디버깅 도구를 구현합니다.
• 신뢰성, 처리량, 자동화 효율성을 최적화하기 위해 오케스트레이션 논리를 최적화합니다.

코스 형식

• 상호 작용형 강의 및 토론.
• 워크플로 설계 및 자동화 실습.
• 컨테이너 환경에서의 실제 실험실 구현.

코스 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 자동화 시나리오, 기업 통합 또는 워크플로 패턴을 제공할 수 있습니다.

이 1일 워크샵은 개발자, 데이터 과학자,以及 AI 애호가를 대상으로 설계되었습니다. AutoGen v0.4를 사용하여 에이전틱 AI 시스템의 역량을 이해하고 활용하는 데 도움을 줍니다.

실습과 실제 시연을 결합한 워크샵에서 대형 언어 모델(LLM)로 구동되는 멀티에이전트 애플리케이션을 구축, 관리, 배포하는 방법을 학습합니다.

워크샵이 끝나면 AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 탄탄한 기초를 다지게 되며, 에이전트 간 비동기 통신을 숙달하고, 확장 가능한 지능형 LLM 구동 애플리케이션 개발을 위한 실제 사례와 최선의 방법을 살펴볼 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore는 다중 에이전트 시스템을 설계, 관리, 운영하기 위한 인프라를 제공합니다. 이를 통해 여러 AI 구동 엔티티 간 협업, 특화, 고급 자동화 패턴이 가능해집니다.

본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 고급 실무자들이 AgentCore의 운영 및 지배 기능을 활용하여 차세대 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 최적화하는 방법을 학습하도록 구성되었습니다.

교육 종료 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 시스템의 원리와 아키텍처를 이해합니다.
• 에이전트 협업을 위한 운영 전략을 설계합니다.
• 에이전트 간 의사소통 및 협상 프로토콜을 구현합니다.
• AgentCore를 활용하여 확장 가능하고 기업 수준의 다중 에이전트 솔루션을 배포합니다.

교육 형식

• 대화형 강의 및 토론
• AgentCore 운영 기능 실습
• 기업 다중 에이전트 애플리케이션 사례 연구

교육 맞춤 옵션

• 본 교육을 위한 맞춤형 교육 요청은 문의해 주시기 바랍니다.