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코스 개요

Google Cloud 환경에서의 AI 에이전트 기초

  • AI 에이전트란 무엇이며, 챗봇이나 일반적인 AI 애플리케이션과 어떻게 다른가?
  • 기업 환경에서 AI 에이전트가 활용될 수 있는 대표적 비즈니스 사례들
  • 에이전트 개발 시 사용되는 Google Cloud 서비스 개요

에이전트 아키텍처 설계 방법

  • 모델, 지시사항, 도구, 메모리 및 워크플로우 등 에이전트의 핵심 구성 요소 이해하기
  • 비즈니스 목적에 맞는 적절한 수준의 에이전트 기능 결정하기
  • 효과적인 지시사항 작성법 및 기본 보안 규칙 설정 방법

Vertex AI와 Gemini를 이용한 에이전트 제작

  • 개발을 위해 Google Cloud 환경 준비하기
  • Vertex AI 및 Gemini 모델을 활용해 기본적인 에이전트 만들기
  • 프롬프트, 응답 내용 및 단순한 에이전트 동작 방식 테스트하기

에이전트와 도구·데이터의 연동 방법

  • API 및 함수 호출 기능을 통한 외부 도구 활용 가능하게 만들기
  • 기업 내 데이터 소스에 에이전트를 연결해 현실 기반의 응답 생성하기
  • 신뢰도, 관련성 및 응답 품질 향상을 위한 최적화 방법

에이전트 배포와 운영 전략

  • Google Cloud 환경에서 에이전트 솔루션을 배포하는 다양한 방식들
  • 에이전트 성능 모니터링, 로그 관리 및 기본 평가 방법
  • 보안 정책, 접근 제어 및 책임감 있는 AI 활용 원칙 준수 방법

실습 워크숍 및 향후 계획 수립

  • 실제 비즈니스 상황을 반영한 간단한 에이전트 제작 실습하기
  • 설계 방안과 개선 가능성에 대한 종합적인 검토하기
  • 파일럿 프로젝트 추진 및 지속적 학습을 위한 향후 단계 계획 세우기

요건

  • 클라우드 컴퓨팅 개념과 웹 애플리케이션에 대한 기초적인 이해
  • API, JSON 및 Google Cloud 서비스 혹은 유사한 클라우드 플랫폼에 대한 친숙도
  • Python, JavaScript 또는 다른 현대적 프로그래밍 언어로 개발 경험이 있는 경우<

교육 대상

  • Google Cloud 환경에서 AI 에이전트를 만들고자 하는 개발자
  • 에이전트 기반 애플리케이션을 탐색하는 기술 리더 및 솔루션 아키텍트
  • Vertex AI의 에이전트 관련 기능을 직접 활용해보고 싶은 데이터·AI 전문가들
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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