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코스 개요

텐센트 ADP를 활용한 엔터프라이즈 AI 에이전트

  • 엔터프라이즈 AI 에이전트의 정의와 가치 창출 영역
  • 에이전트 개발, 지식 통합 및 워크플로우 자동화를 위한 텐센트 ADP 기능
  • 에이전트 기반 솔루션과 기본 챗 애플리케이션의 차이점
  • 일반적인 엔터프라이즈 사용 사례 및 배포 고려 사항

비즈니스 프로세스를 위한 에이전트 설계

  • 에이전트 역할, 범위, 입력 및 출력 정의
  • 단일 에이전트와 다중 에이전트 설계 간 선택
  • 프롬프트, 도구 및 비즈니스 규칙 구조화
  • 에스컬레이션, 인간 검토 및 신뢰성 확보 계획 수립

RAG 및 지식 워크플로우 구축

  • 근거 있는 답변과 엔터프라이즈 지식 접근을 위한 RAG 개념
  • 검색을 위한 문서, 정책 및 내부 콘텐츠 준비
  • 검색 흐름 및 답변 근거 패턴 설계
  • 시간이 지남에 따라 답변 품질 테스트 및 개선

워크플로우 및 통합 오케스트레이션

  • 비즈니스 프로세스를 에이전트 워크플로우에 매핑
  • 에이전트를 API, 내부 서비스 및 엔터프라이즈 시스템에 연결
  • 의사결정, 승인, 재시도 및 대체 경로 처리
  • 워크플로우 단계 간 전환 및 전문 에이전트 간 조율

운영 가이드라인 적용

  • 보안, 개인정보 보호, 규정 준수 및 정책 통제를 위한 가이드라인
  • 위험한 출력, 프롬프트 인젝션 및 민감 정보 노출 위험 완화
  • 승인 체크포인트, 감사 추적 및 액세스 제어 추가
  • 고위험 비즈니스 시나리오를 위한 안전한 응답 패턴 설계

모니터링, 평가 및 지속적 개선

  • 품질, 지연 시간, 비용 및 워크플로우 성공률 추적
  • 실제 비즈니스 시나리오를 통한 에이전트 행동 테스트
  • 일반적인 RAG, 워크플로우 및 오케스트레이션 문제 해결
  • 파일럿 및 생산 환경 도입을 위한 구현 계획 수립

요건

  • 생성형 AI 개념과 일반적인 엔터프라이즈 AI 사용 사례에 대한 기본 이해
  • API, 웹 애플리케이션 또는 클라우드 기반 플랫폼 활용 경험
  • 기본적인 프로그래밍, 통합 또는 솔루션 설계 경험

대상 독자

  • 솔루션 아키텍트 및 기술 리더
  • AI 엔지니어, 애플리케이션 개발자 및 자동화 전문가
  • 엔터프라이즈 AI 이니셔티브를 지원하는 제품 관리자 및 혁신 팀
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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