다중 에이전트 시스템 개발 교육 과정
다중 에이전트 시스템(MAS)은 여러 인공지능 에이전트들이 동적 환경 속에서 서로 협력하거나 경쟁하는 최첨단 인공지능 분야입니다.
본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 복잡한 실제 문제를 해결하기 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 구축 및 배포하는 기술을 익히고자 하는 고급 수준의 인공지능 전문가들을 대상으로 합니다.
강좌를 마칠 무렵에는 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 다중 에이전트 시스템 아키텍처의 기본 원리 이해하기
- MAS 내에서의 통신, 조정 및 의사결정 전략 구현하기
- 게임 이론을 활용해 에이전트 간 상호작용 모델링하고 갈등 해소하기
- JADE와 같은 프레임워크를 활용하여 확장 가능한 MAS 솔루션 구축하기
- MAS에서 발생할 수 있는 확장성, 신뢰성 및 자발적 행동 문제에 대응하기
강좌 형식
- 상호작용형 강의와 토론 진행
- 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 시스템을 구현해 보기
강좌 맞춤화 옵션
- 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의 주시면 조율해 드리겠습니다.
코스 개요
다중 에이전트 시스템 개론
- 다중 에이전트 시스템(MAS)의 전반적인 소개
- 실제 현장에서의 MAS 활용 사례
- 단일 에이전트 시스템과의 비교
다중 에이전트 시스템 아키텍처
- 중앙집중식 및 분산형 아키텍처 비교
- MAS 구축을 위한 하이브리드 및 계층적 접근법
- MAS 개발에 사용되는 도구 및 프레임워크(예: JADE, SPADE)
에이전트 간 통신과 조정
- 통신 프로토콜 및 언어 개요(예: FIPA ACL)
- 계획 수립, 협상 및 동기화를 통한 조정 기법
- MAS 내에서의 자발적 행동과 자기조직화 현상
게임 이론과 의사결정
- MAS 환경에서의 게임 이론 기초 개념
- 협력적 전략 및 경쟁적 전략의 차이점
- 에이전트 간 갈등 해소 방법
다중 에이전트 시스템에서의 학습
- MAS 환경 내 강화학습 활용법
- 협력적 및 경쟁적 학습 메커니즘 이해하기
- 에이전트 간 지식 전달과 전이학습 기법
도전 과제와 고급 주제
- 대규모 MAS 환경에서의 확장성 및 성능 최적화 방안
- 에이전트 간 통신 시 신뢰성과 보안 문제
- MAS 개발 시 고려해야 할 윤리적 측면과 영향력 분석
실습 활동
- 자원 분배를 위한 기본적인 MAS 구현하기
- 동적 환경에서 에이전트 간 통신 및 조정 시뮬레이션 진행하기
- JADE와 같은 프레임워크를 활용해 실제 MAS 배포하기
요약 및 향후 발전 방향
요건
- 인공지능 관련 개념에 대한 충분한 이해
- 파이썬 프로그래밍 능숙함
- 게임 이론 및 분산 시스템에 대한 기초 지식(권장)
대상 청중
- 인공지능 연구자
- 인공지능 엔지니어
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
다중 에이전트 시스템 개발 교육 과정 - 예약
다중 에이전트 시스템 개발 교육 과정 - 문의
다중 에이전트 시스템 개발 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간고급 안티그라비티: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 메모리
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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.
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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.
