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 기간 14 시간

코스 개요

관리형 AI 에이전트 개요

  • AgentCore란 무엇인가?
  • 핵심 기능 및 서비스
  • 산업별 활용 사례

첫 번째 에이전트 설계

  • 에이전트 역할 및 목표 정립
  • 관리형 에이전트 설정 구성
  • 실습 랩: 간단한 에이전트 구축

메모리와 도구를 활용한 에이전트 강화

  • 영속성 및 컨텍스트 추가
  • 도구 및 API 통합
  • 실습 랩: 에이전트 기능 확장

AgentCore 런타임 및 게이트웨이 기초

  • 런타임 아키텍처 개요
  • 애플리케이션을 위한 게이트웨이 통합
  • 실습 랩: 에이전트와 앱 연결

관리형 에이전트 배포

  • AgentCore의 배포 옵션
  • 확장성 및 운영 관련 고려사항
  • 실습 랩: 완전 관리형 에이전트 배포

모니터링 및 관찰 가능성

  • AgentCore의 메트릭 및 대시보드
  • 성능 및 사용량 추적
  • 실습 랩: 모니터링 워크플로 구축

최선의 관행 및 미래 트렌드

  • 거버넌스 및 규정 준수 고려사항
  • 사용성 및 신뢰성 최적화
  • 관리형 AI 에이전트의 최신 방향성

요약 및 다음 단계

요건

  • AI 및 기계 학습 개념에 대한 기본적인 이해
  • 클라우드 서비스에 대한 친숙함
  • 애플리케이션 개발 워크플로에 대한 경험

대상 독자

  • AI 관심사자
  • 제품 관리자
  • 범용 개발자

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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