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코스 개요

Tencent ADP를 활용한 엔터프라이즈 AI 에이전트

  • 엔터프라이즈 AI 에이전트의 정의 및 가치 창출 영역
  • 에이전트 개발, 지식 통합, 워크플로우 자동화를 위한 Tencent ADP 기능
  • 에이전트 기반 솔루션과 기본 채팅 애플리케이션의 차이점
  • 일반적인 엔터프라이즈 사용 사례 및 전달 고려 사항

비즈니스 프로세스를 위한 에이전트 설계

  • 에이전트 역할, 경계, 입력 및 출력 정의
  • 단일 에이전트와 다중 에이전트 설계 선택
  • 프롬프트, 도구 및 비즈니스 규칙 구조화
  • 에스컬레이션, 인간 검토 및 신뢰성을 위한 계획 수립

RAG 및 지식 워크플로우 구축

  • 근거 기반 답변 및 엔터프라이즈 지식 접근을 위한 RAG 개념
  • 검색을 위한 문서, 정책, 내부 콘텐츠 준비
  • 검색 흐름 및 응답 기반 패턴 설계
  • 시간 경과에 따른 답변 품질 테스트 및 개선

워크플로우 및 통합 오케스트레이션

  • 비즈니스 프로세스를 에이전트 워크플로우로 매핑
  • API, 내부 서비스, 엔터프라이즈 시스템과 에이전트 연결
  • 결정, 승인, 재시도 및 폴백 경로 처리
  • 워크플로우 단계 및 전문 에이전트 간의 핸드오프 조정

운영 가드레일 적용

  • 보안, 개인정보 보호, 컴플라이언스, 정책 제어를 위한 가드레일
  • 안전하지 않은 출력, 프롬프트 인젝션, 민감한 데이터 노출으로부터의 리스크 감소
  • 승인 체크포인트, 감사 추적, 접근 제어 추가
  • 높은 영향력의 비즈니스 시나리오를 위한 안전한 응답 패턴 설계

모니터링, 평가 및 지속적인 개선

  • 품질, 지연 시간, 비용, 워크플로우 성공률 추적
  • 현실적인 비즈니스 시나리오 전반에서 에이전트 행동 테스트
  • 일반적인 RAG, 워크플로우, 오케스트레이션 문제 해결
  • 파일럿 및 프로덕션 도입을 위한 구현 계획 수립

요건

  • 생성형 AI 개념 및 일반적인 엔터프라이즈 AI 사용 사례에 대한 일반적인 이해
  • API, 웹 애플리케이션 또는 클라우드 기반 플랫폼 작업 경험
  • 기본적인 프로그래밍, 통합 또는 솔루션 설계 경험

대상 독자

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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