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코스 개요
Google Cloud의 AI 에이전트 기초
- AI 에이전트의 정의 및 챗봇, 표준 AI 애플리케이션과의 차이점
- 엔터프라이즈 환경에서 에이전트의 일반적인 비즈니스 사용 사례
- 에이전트 개발에 사용되는 Google Cloud 서비스 개요
에이전트 아키텍처 설계
- 에이전트의 핵심 구성 요소: 모델, 지시사항, 도구, 메모리, 워크플로
- 비즈니스 시나리오에 적합한 수준의 에이전트 기능 선택
- 효과적인 지시사항 작성 및 기본 가드레일 설정
Vertex AI 및 Gemini를 활용한 에이전트 구축
- 개발을 위한 Google Cloud 환경 준비
- Vertex AI 및 Gemini 모델을 활용한 기본 에이전트 생성
- 프롬프트, 응답 및 간단한 에이전트 동작 테스트
도구 및 데이터와 에이전트 연결
- API 및 함수 호출을 통한 도구 사용 활성화
- 근거 있는 응답을 위해 에이전트를 비즈니스 데이터와 연결
- 신뢰성, 관련성 및 응답 품질 개선
에이전트 배포 및 운영
- Google Cloud에서 에이전트 솔루션 배포 옵션
- 에이전트 성능 모니터링, 로깅 및 기본 평가
- 보안, 액세스 제어 및 책임 있는 AI 고려 사항
실무 워크숍 및 다음 단계
- 현실적인 비즈니스 사용 사례를 위한 간단한 에이전트 구축
- 설계 선택 사항 검토 및 개선 기회 발굴
- 파일럿 프로젝트 및 추가 학습을 위한 다음 단계 계획
요건
- 클라우드 컴퓨팅 개념 및 웹 애플리케이션에 대한 기초적인 이해
- API, JSON 및 Google Cloud 서비스 또는 유사한 클라우드 플랫폼에 대한 정통성
- Python, JavaScript 또는 다른 현대적 프로그래밍 언어에 대한 기본 프로그래밍 경험
대상 독자
- Google Cloud에서 AI 에이전트를 구축하려는 개발자
- 에이전트 기반 애플리케이션을 탐구 중인 기술 리더 및 솔루션 아키텍트
- Vertex AI 에이전트 기능에 대한 실무 경험을 쌓고자 하는 데이터 및 AI 실무자
7 시간