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코스 개요
엔터프라이즈 환경에서의 AutoGen 활용
- 지능형 에이전트가 비즈니스 운영에 왜 중요한지
- AutoGen의 아키텍처 및 확장성 검토
- 보안, 추적 가능성 및 거버넌스 측면 고려사항
AutoGen을 활용한 엔터프라이즈 워크플로우 자동화
- 작업 조정을 위한 다중 에이전트 워크플로우 설계 방법
- 역할별 자동화 시나리오: 요청 처리, 승인 절차 및 결과 요약 등
- 비즈니스 연속성을 위한 자동 실행 및 문제 상향 보고 로직 구현
AutoGen과 LangChain의 통합
- LangChain 구성 요소와 AutoGen 간의 호환성 이해
- 메모리, 도구 및 논리 구조를 활용해 에이전트 및 도구를 연결하는 방법
- 복잡한 워크플로우 구축을 위한 LangChain Expression Language(LCEL) 사용법
검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구현
- AutoGen 에이전트와 기업 내 지식 기반 시스템 간의 연동 방법
- 임베딩 기술, 벡터 검색 및 데이터 검색 파이프라인 구성
- 오픈소스 또는 상용 모델을 활용해 기업 내 비공개 데이터까지 자동화에 반영하는 방안
엔터프라이즈 도구와의 연동
- API를 이용해 Jira, Slack, Outlook, SharePoint 등 다양한 플랫폼과 연결하는 방법
- 채팅 인터페이스 및 티켓 시스템을 통해 워크플로우를 트리거하는 기법
- 실시간 알림 발송, 로그 기록 및 감사 기능 활용 방법
배포, 모니터링 및 확장 전략
- AutoGen 에이전트를 실제 환경에 배포하기 위한 패키징 방법
- 에이전트 간 상호작용, 사용 빈도 및 성능 지표를 모니터링하는 기법
- 여러 부서 및 지역에 걸쳐 에이전트 인프라를 확장할 수 있는 방안
엔터프라이즈 활용 사례 프로토타이핑 실습
- 그룹 단위로 자동화 적용 가능한 기업 시나리오 아이디어 도출
- 강사의 지도하에 직접 맞춤형 에이전트 워크플로우를 설계해보기
- 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 프로토타입을 검증하는 기회
요약 및 향후 추진 방향
요건
- Python 프로그래밍 능숙함
- LLM 및 프롬프트 엔지니어링에 대한 경험
- 엔터프라이즈 자동화 또는 워크플로우 도구에 대한 이해
수강 대상
- 기업 내 AI 담당 팀
- 솔루션 아키텍트
- 혁신 전략가
21 시간
회원 평가 (1)
그가 계속해서 예시를 제공하면서도 그가 제시한 내용에 대해 개인적으로 작업할 시간을 주었다는 점이 마음에 들었습니다.
Iacob Giorgel
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
