연락처 정보

코스 개요

허밍스 에이전트 소개

  • 허밍스 에이전트란 무엇이며 IDE copilots와 어떻게 다른가
  • 자기 개선형 에이전트 개념 및 학습 닫힌 루프(closed learning loop)
  • 아키텍처 개요: 백엔드, 플랫폼 및 도구

설치 및 설정

  • 허밍스 에이전트 로컬 설치
  • Docker 컨테이너에 배포
  • SSH, Daytona, Singularity, Modal을 통한 원격 배포
  • OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Nous Portal용 API 키 구성

에이전트와 상호작용하기

  • CLI 인터페이스 및 기본 명령
  • Telegram 봇 설정 및 사용법
  • Discord 및 Slack 통합
  • WhatsApp 연결성

내장 도구

  • 웹 검색 및 콘텐츠 추출
  • 파일 작업: 읽기, 쓰기, 편집 및 검색
  • 터미널 명령 실행 및 bash 스크립팅
  • 이미지 생성 및 비전 분석
  • 텍스트 음성 변환(TTS) 기능

지속적 메모리

  • FTS5 회상을 통한 세션 간 메모리
  • 장기 문맥을 위한 LLM 요약
  • 메모리 검색 및 검색

스킬 시스템

  • 스킬이란 무엇이며 어떻게 생성되는가
  • 세션 간 스킬 지속성
  • 커뮤니티 스킬 및 agentskills.io

MCP 통합

  • MCP 서버에 연결
  • 프로그래밍 방식으로 도구 기능 확장

예약된 자동화

  • 내장 cron 스케줄러
  • 정기 작업 및 보고서 설정
  • 크로스 플랫폼 자동화 결과 전달

개발자 자동화 사용 사례

  • 터미널 명령 자율 실행
  • 격리된 서브 에이전트 스포닝
  • 병렬 작업 흐름 및 배치 처리

보안 및 모범 사례

  • 명령 및 편집에 대한 승인 모드
  • 자체 호스팅 인프라의 데이터 프라이버시
  • 환경 격리

프로덕션 배포

  • $5 VPS에서 실행
  • 서버리스 배포 패턴
  • 에이전트 상태 및 로그 모니터링

문제 해결

  • 일반적인 설치 문제
  • 도구 실패 디버깅
  • 메모리 및 성능 튜닝

요약 및 다음 단계

  • 주요 기능 요약
  • 지속적 학습을 위한 자원
  • 고급 허밍스 주제로의 전환

요건

  • 명령줄 터미널 및 Linux 명령어에 대한 기본 친숙함
  • 소프트웨어 개발 워크플로우에 대한 이해
  • AI 및 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 일반적인 지식

대상

  • 개발 워크플로우에 AI 에이전트를 통합하고자 하는 소프트웨어 개발자
  • 자율적 도구 활용을 모색하는 DevOps 엔지니어
  • AI 에이전트 플랫폼을 평가하는 기술 팀 리드
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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