보안성이 뛰어난 로컬 에이전틱 AI: 규제 산업을 위한 온프레미스 Ollama 개발 교육 과정
『보안성이 뛰어난 로컬 에이전틱 AI: 규제 산업을 위한 온프레미스 Ollama 개발』은 통제된 환경에서 Ollama와 오픈 소스 모델을 활용해 프라이빗 AI 어시스턴트 및 에이전틱 워크플로우를 구축하는 실무 중심의 교육 과정입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, Ollama와 오픈 소스 모델을 이용해 프라이버시 보호 기능이 포함된 AI 애플리케이션을 온전히 기업 내부에서 개발, 테스트 및 배포하고자 하는 개발자 및 기술 팀을 대상으로 합니다.
강좌 수료 후 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:
- 로컬 및 온프레미스 환경에서 AI 개발용 Ollama 설치 및 설정
- 기업 보안 요구사항에 적합한 오픈 소스 모델 선택
- 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 간단한 에이전틱 및 검색 기반 워크플로우 구축
- 규제 환경에서 보안, 거버넌스 및 평가 체계 적용
강좌 형식
- 상호작용형 강의와 토론
- 다양한 연습 문제 및 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 코드 구현하기
강좌 맞춤화 옵션
- 본 과정에 대한 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.
코스 개요
보안성이 뛰어난 로컬 AI의 기초 개념
- 규제 환경에서 ‘로컬’ 및 ‘온프레미스’ AI가 의미하는 바
- 민감한 업무 처리 시 클라우드 AI 대신 내부 배포의 장점
- 기업 내 프라이빗 어시스턴트와 워크플로우 지원에 활용 가능한 사례들
- 보안성이 확보된 로컬 AI 아키텍처의 핵심 구성 요소
Ollama 및 오픈 소스 모델 기초 이해
- 로컬 개발 환경에서 Ollama가 수행하는 역할과 위치
- 모델을 로컬에 다운로드하고 실행 및 관리하는 방법
- 크기, 품질, 하드웨어 요구사항 및 라이선스 기준에 따른 모델 선택법
- 비즈니스 목적에 부합하는 적절한 모델 선정 가이드라인
온프레미스 환경 준비 단계
- 호스트, 워크스테이션 및 서버의 사전 설정 요소
- 로컬 추론을 위한 Ollama 설치 및 초기 설정 과정
- 컨테이너 기술과 기업 내부 개발 툴 연동 방법
- API 접근성 확인 및 시스템 운영 준비도 검증
로컬 모델 활용 최적화 전략
- 시스템 지침을 통해 프롬프트 실행 방식 및 출력 형태 조절하기
- 기업 내 공통 작업에 반복적으로 사용할 수 있는 템플릿 관리법
- 모델 버전 간 호환성 유지와 사내 아티팩트 관리 전략
- CPU 및 GPU 환경에 적합한 기본 성능 최적화 기법
실무형 에이전틱 워크플로우 설계
- 통제된 환경에서 ‘에이전틱’ 특성을 지닌 워크플로우의 정의와 요건
- 기획, 툴 활용 및 응답 반복 과정을 포함한 간단한 패턴들
- 내부 운영에 적합한 업무 중심형 어시스턴트 설계 방안
- 인간의 검토 절차, 예외 대응 체계 및 오류 처리 구조 추가 방법
프라이빗 검색 기반 워크플로우 개발하기
- 기업 내 지식 자원에 접근하는 검색 증강 생성(RAG)의 개념 이해
- 문서를 청킹하고 인덱싱한 후 검색 가능하게 만드는 절차
- Ollama 기반 애플리케이션과 로컬 벡터 스토어 연동 방법
- 검색 방식 개선을 통한 답변의 정확도 및 관련성 향상 전략
보안, 거버넌스 및 컴플라이언스 적용 방안
- 데이터 취급 범위 설정 및 개인정보 보호 기본 원칙
- 접근 권한 관리, 로깅 체계와 감사 프로세스 구현 방법
- 프롬프트 안정성 확보를 위한 출력 통제 수단과 안전 가이드라인
- 규제 요건을 준수한 배포 및 운영 절차의 거버넌스 점검 사항들
기업 환경 내 시스템 통합 방안
- 내부 API를 활용해 로컬 AI 역량을 외부 서비스와 연계하는 법
- 다양한 기업 애플리케이션 및 서비스들과의 어시스턴트 통합 기술
- 일반 사용자 지원, 대규모 배치 처리 및 자동화된 워크플로우 구현 전략
- 해당 솔루션을 외부 네트워크와 분리한 내부망 운영 방식 유지법
로컬 AI 솔루션의 평가 체계 구축
- 모델의 품질, 신뢰성 및 일관성을 측정하는 지표들
- 기업 정책, 안전 요건에 부합하는 테스트 설계 방법
- 다양한 모델 간 기업 환경 적합도 비교 분석 전략
- 내부 개발 팀을 위한 개선 주기 체계화 방안 확립하기
실습 중심의 구현 워크숍
- Ollama와 오픈 소스 모델을 결합해 프라이빗 어시스턴트 제작하기
- 승인된 기업 문서를 활용한 검색 기능 추가 실습
- 간단한 에이전틱 액션과 보안 규제 수칙 반영하기
- 최종 배포 전략, 운영 가이드라인 및 거버넌스 항목 검토하기
도입 계획 수립 및 향후 로드맵 구성
- 주요 설계 요소와 배포 결정 사항의 최종 점검
- 규제 대상 AI 프로젝트에서 자주 발생하는 위험 요소 식별법
- 시범 적용 시나리오 기획과 이해관계자 간 합의 도출 방법
- 안전하게 로컬 AI를 확산해 나갈 장기 발전 계획 수립하기
요건
- AI 개념 및 소프트웨어 개발에 대한 기초 지식
- 명령줄 도구, 컨테이너 또는 로컬 개발 환경 사용 경험
- 기본적인 스크립팅 또는 프로그래밍 능력
대상자
- 기업 내부 인프라를 기반으로 프라이빗 AI 솔루션을 개발하는 개발자 및 기술 팀
- 규제 산업에서 AI 활용을 지원하는 보안, 컴플라이언스 및 플랫폼 전문가
- 금융, 의료, 정부, 방위 분야에서 온프레미스 AI 도입 가능성을 검토 중인 기술 리더들
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
보안성이 뛰어난 로컬 에이전틱 AI: 규제 산업을 위한 온프레미스 Ollama 개발 교육 과정 - 예약
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보안성이 뛰어난 로컬 에이전틱 AI: 규제 산업을 위한 온프레미스 Ollama 개발 - 컨설팅 문의
예정된 코스
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Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간Google Antigravity는 Gemini 3의 멀티모달 기능을 활용해 계획 수립, 추론, 코딩, 실행이 가능한 자율형 에이전트를 제작할 수 있도록 설계된 에이전틱 개발 환경입니다.
이 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 강사가 직접 진행되며, Gemini 3와 Antigravity 환경을 활용해 자율형 에이전트를 설계·구축·배포하고자 하는 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Gemini 3를 활용해 추론, 계획 수립 및 실행이 가능한 자율형 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
- Antigravity에서 작업 분석, 코드 작성 및 외부 도구와의 상호작용이 가능한 에이전트를 개발할 수 있습니다.
- Gemini 기반 에이전트를 기업 내 시스템 및 API와 통합할 수 있습니다.
- 복잡한 환경에서도 에이전트의 동작 효율성, 안전성 및 신뢰성을 최적화할 수 있습니다.
교육 방식
- 전문가 시연과 참여형 토론이 병행됩니다.
- 실제 자율형 에이전트 개발 과정을 직접 체험하게 됩니다.
- Antigravity, Gemini 3 및 클라우드 도구들을 활용한 실질적인 구현 기회도 제공됩니다.
커리큘럼 맞춤화 옵션
- 귀사의 요구에 따라 특정 도메인에 적합한 에이전트 동작 방식이나 맞춤형 통합 기능을 구현하고자 한다면, 교육 내용을 개별적으로 조정해드릴 수 있으니 문의해 주시기 바랍니다.
Advanced Antigravity: Feedback Loops, Learning & Long-Term Agent Memory
14 시간Google Antigravity is an advanced framework for experimentation with long-lived agents and emergent interactive behaviors.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design, analyze, and optimize agents capable of retaining memories, improving through feedback, and evolving over long operational horizons.
Upon completing this course, participants will gain the skills to:
- Design long-term memory structures for agent persistence.
- Implement effective feedback loops to shape agent behavior.
- Evaluate learning trajectories and model drift.
- Integrate memory mechanisms into complex multi-agent ecosystems.
Format of the Course
- Expert-led discussion paired with technical demonstrations.
- Hands-on exploration through structured design challenges.
- Application of concepts to simulated agent environments.
Course Customization Options
- If your organization requires tailored content or case-specific examples, please contact us to customize this training.
고급 Mastra 통합 기술: API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 및 외부 시스템
21 시간Mastra는 AI 에이전트와 API, 기업용 애플리케이션, 그리고 외부 데이터 시스템 간의 깊은 수준의 통합을 지원하는 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. Mastra 에이전트와 광범위한 기업 생태계 간에 안정적이고 안전하며 확장 가능한 통합 솔루션을 구축하고자 하는 중급 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.
교육 과정을 이수하면 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra 에이전트와 외부 서비스 간의 API 기반 통합 구현
- 기업용 데이터 시스템 및 도구를 자동화된 에이전트 워크플로우에 연결하기
- 안전한 데이터 교환 및 인증 절차 관련 모범 사례 적용
- 확장성과 유지보수성이 뛰어나며 실제 운영 환경에도 적합한 통합 계층 설계
강좌 진행 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 세션
- 실제 통합 엔지니어링 기법과 API 활용 연습
- 기업 현장에서 사용되는 시나리오를 바탕으로 한 라이브 실습 환경 제공
강좌 맞춤화 옵션
- 요청에 따라 특정 API 시나리오, 기업 시스템 매핑, 혹은 데이터 통합 관련 워크숍을 구성해드릴 수 있습니다.
인터랙티브 AI 에이전트: 에이전트코어 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 도구 활용
14 시간에이전트코어(AgentCore)는 AI 에이전트가 대화적이고 역동적이며 컨텍스트를 인지하는 경험을 제공하도록 지원하는 메모리 영속성, 보안 코드 인터프리터 및 브라우저 도구를 제공합니다.
본 강사 주도 실습 교육(온라인 또는 온사이트)은 장기 컨텍스트 유지, 즉석 계산, 웹 UI와의 직접적인 상호작용이 가능한 AI 에이전트를 설계 및 배포하기를 원하는 중급부터 고급 수준의 기술 실무자를 대상으로 합니다.
본 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- 상태(stateful)가 있고 컨텍스트를 인지하는 워크플로우에 에이전트코어 메모리를 구현합니다.
- 동적 계산과 변환을 위해 보안 코드 인터프리터를 활용합니다.
- 실시간 데이터 검색 및 UI 상호작용을 위해 브라우저 도구를 통합합니다.
- 분석, 고객 지원 및 연구 시나리오에 맞는 인터랙티브 에이전트를 설계합니다.
코스 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 에이전트코어 메모리와 도구를 활용한 실습.
- 분석, 자동화 및 고객 지원 시나리오의 사례 연구.
코스 커스터마이징 옵션
- 본 코스의 맞춤형 교육을 요청하시려면 저희에게 연락하여 조율해 주시기 바랍니다.
AgentCore Runtime 및 Gateway를 활용한 AI 에이전트 배포 가속화
14 시간AgentCore Runtime과 Gateway는 AI 에이전트를 패키징하고 배포하며 외부 시스템들과 안전하게 연동할 수 있도록 지원하는 AWS 서비스입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서도 진행됩니다. 이미지에이전트 프로토타입을 실제 운영 환경까지 구현하고자 하는 중급 수준의 엔지니어링 팀들을 대상으로 합니다. 특히 AgentCore Runtime 기반 배포 기술과 Gateway를 통한 안전한 연결 및 API 통합 방법을 집중적으로 다룹니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- AgentCore Runtime 환경을 구축하고, 배포 가능한 형태로 에이전트를 패키징할 수 있습니다.
- 인증 및 요청 제한 기능을 갖춘 Gateway 엔드포인트를 통해 에이전트를 외부에 공개할 수 있습니다.
- 안정적인 인터페이스를 활용해 외부 도구 및 API를 에이전트 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
- 운영 단계에서 모니터링, 로그 기록 및 사용량 추적 체계도 마련할 수 있습니다.
교육 방식
- 상호작용 중심의 강의와 토론 진행
- Runtime 배포 및 Gateway 연동을 직접 실습해보는 랩 세션 제공
- 신뢰성, 보안 및 배포 전략에 초점을 둔 실제 문제 해결 연습
맞춤형 교육 옵션
- 본 과정의 맞춤형 버전이 필요하신 경우, 문의 주시면 협의하여 준비해드립니다.
Antigravity for Developers: Building Agent-First Applications
21 시간Antigravity is a development platform designed to build AI-driven, agent-first applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to create real-world applications using autonomous AI agents within the Antigravity environment.
After completing this training, participants will be equipped to:
- Develop applications that rely on autonomous and coordinated AI agents.
- Use the Antigravity IDE, editor, terminal, and browser for end-to-end development.
- Manage multi-agent workflows with the Agent Manager.
- Integrate agent capabilities into production-grade software systems.
Format of the Course
- Blended presentations with in-depth demonstrations.
- Extensive hands-on practice and guided exercises.
- Real implementation work inside the Antigravity live environment.
Course Customization Options
- For tailored content aligned with your development stack, please contact us to arrange a customized version of this training.
Antigravity 입문: 에이전트 퍼스트 IDE 소개
14 시간Google Antigravity는 지능형 자동화를 통해 엔지니어링 워크플로를 최적화하도록 설계된 에이전트 퍼스트 개발 환경입니다.
이 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 Antigravity의 기본 원리를 탐구하고 에이전트 기반 코딩 환경이 생산성을 어떻게 향상시키는지 이해하기를 원하는 초급 실무자를 대상으로 합니다.
이 교육 과정을 수료하면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Google Antigravity 설치 및 구성
- 에디터 뷰(Editor View)와 매니저 뷰(Manager View)의 탐색 및 이해
- 에이전트와 효과적으로 협업하여 간단한 개발 태스크 자동화
- Antigravity를 활용하여 프로젝트 파일 생성, 정제 및 관리
교육 과정 형식
- 실시간 데모로 보완된 인스트럭터 설명
- 에이전트 활용 중심의 실습 연습
- 제어된 실험실 환경에서의 Antigravity 핵심 기능 실용 탐구
교육 과정 커스터마이징 옵션
- 맞춤형 교육 과정이 필요한 경우 연락 주시면 맞춤 프로그램을 마련해 드리겠습니다.
웹 자동화 및 브라우저 기반 작업을 위한 Antigravity
21 시간Google Antigravity는 웹 애플리케이션, 브라우저 환경, 멀티 서피스 워크플로와 상호작용할 수 있는 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다.
본 교육은 온라인 또는 온사이트로 진행되는 강사 주도의 실습형 과정으로, Google Antigravity를 활용하여 브라우저 기반 워크플로를 구축, 자동화 및 테스트하기를 원하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 수료 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 브라우저 서피스 내에서 웹 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트 생성
- 브라우저 컨텍스트 전반에 걸친 엔드투엔드 워크플로 자동화
- UI 기반 환경에서의 에이전트 동작 검증 및 문제 해결
- Antigravity를 활용한 크로스 서피스 자동화 전략 구현
교육 과정 구성
- 시연에 기반한 가이드형 지시
- 실무 중심의 실습 활동 및 시나리오 기반 연습
- 인터랙티브 랩 환경에서의 에이전트 워크플로 구현
교육 커스터마이징 옵션
- 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 목표에 맞게 커리큘럼을 조정해 드리오니 문의해 주시기 바랍니다.
AgentCore를 활용한 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 프로덕션까지
14 시간AgentCore는 대규모 배포를 위해 맞춤화된 통합 서비스 수트를 제공하여 완전 관리형 AI 에이전트를 구축하고, 기능을 강화하며, 모니터링하는 과정을 단순화합니다.
본 강사 주도형 실시간 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 프로덕션 수준에 적합한 AI 에이전트를 AgentCore를 활용하여 직접 구축해 보고 싶은 초급~중급 수준의 실무자를 대상으로 합니다.
이 트레이닝을 수료한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- AgentCore의 AI 에이전트 개발 핵심 기능 이해
- 관리형 서비스를 활용한 단순 AI 에이전트 설계 및 구성
- 워크플로 통합을 통한 에이전트 기능 향상
- 프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 배포 및 모니터링
강의 형식
- 대화형 강의 및 토론
- AgentCore 서비스 활용 실습 랩
- 에이전트 개념 정립부터 배포까지의 유도 연습
커스텀 교육 옵션
- 본 과정의 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 문의하여 조정을 요청해 주시기 바랍니다.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 개발
14 시간이 강사 진행형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Mastra를 사용하여 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.
이 교육을 수료한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
- Mastra의 관찰 가능성(observability) 및 메모리 도구를 활용하여 에이전트 성능을 모니터링하고 향상시킵니다.
- Mastra 프레임워크의 기능을 활용하여 생산 환경에 배포 가능한 AI 애플리케이션을 구축합니다.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 디버깅, 평가 및 품질 보증
21 시간Mastra는 복잡한 워크플로우 환경에서 작동하는 AI 에이전트의 신뢰성을 검증하고 문제를 진단하며 개선하기 위한 체계적인 도구들을 제공하는 프레임워크입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 강의로서, 온라인 또는 오프라인으로 진행됩니다. 이는 에이전트 동작을 철저히 테스트하고 신뢰성을 높이며 측정 가능한 평가 절차를 도입하려는 중급 수준의 실무자들을 대상으로 합니다.
과정을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 확실히 갖추게 됩니다:
- 에이전트의 동작 문제를 식별하고 해결하기 위한 디버깅 기법 적용
- 체계적인 지표, 벤치마크 및 품질 점수를 활용한 에이전트 평가 수행
- 신뢰성, 성능 변화 및 환각 현상 등을 추적할 수 있는 도구와 워크플로우 구축
- 에이전트가 일관되고 예측 가능한 성능을 발휘하도록 하는 품질 보증 전략 설계
강의 형식
- 상호작용형 강연 및 토론 세션
- 실습 위주의 디버깅 및 평가 연습
- 관찰 가능성 도구를 활용해 에이전트 동작을 실시간으로 분석하는 랩 세션
과정 맞춤화 옵션
- 요청 시 산업별 특성에 적합한 신뢰성 테스트 시나리오 및 품질 보증 방법론을 제공 가능
Mastra 운영 및 프로덕션 엔지니어링: AI 에이전트의 배포와 확장
21 시간Mastra는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 효과적으로 배포하고 확장하며 수명 주기를 관리하기 위한 운영 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. 중급 이상의 기술 역량을 갖춘 전문가들이 프로덕션 환경에 AI 에이전트를 안정적이고 효율적으로 도입할 수 있도록 설계되었습니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:
- Mastra 기반 AI 에이전트를 안정적인 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
- 플랫폼에서 제공하는 기능을 활용해 에이전트를 수평 및 수직적으로 확장할 수 있습니다.
- 에이전트의 동작과 성능을 모니터링하기 위한 가시성 체계를 구축할 수 있습니다.
- 런타임 설정을 최적화하여 지연 시간, 비용 및 운영 리스크를 줄일 수 있습니다.
강좌 형식
- 상호작용형 강의와 토론
- 실제 배포 시나리오에 기반한 실습 연습
- 컨테이너화 및 오케스트레이션 환경을 활용한 실시간 랩 세션
강좌 커스터마이징 옵션
- 요청에 따라 주제, 실습 내용 또는 특정 산업 환경에 맞는 시나리오를 맞춤 설정할 수 있습니다.
Mastra 워크플로 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션
21 시간Mastra는 분산 시스템 환경에서 여러 AI 에이전트들이 협업하며 복잡한 워크플로를 자동화하고 조정할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다.
본 교육은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 대규모 멀티 에이전트 워크플로를 설계하고 운영하려는 중급 수준의 실무자들을 위해 마련되었습니다.
교육을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 오케스트레이션 기능을 활용해 복잡한 워크플로를 설계할 수 있습니다.
- 병렬적으로 또는 상호 의존적인 방식으로 작동하는 다수의 에이전트들을 효과적으로 조정할 수 있습니다.
- 워크플로 실행 과정을 모니터링하고 디버깅하기 위한 도구를 구현할 수 있습니다.
- 신뢰성, 처리량 및 자동화 효율성을 극대화하도록 오케스트레이션 로직을 최적화할 수 있습니다.
교육 방식
- 상호작용형 강의와 토론을 통해 학습 내용을 심화시킵니다.
- 실제 워크플로 설계 및 자동화 과제를 직접 수행해 보는 기회가 제공됩니다.
- 컨테이너 기반의 실습 환경에서 실용적인 구현 연습을 진행합니다.
교육 맞춤화 옵션
- 요청 시 기업 환경에 적합한 자동화 시나리오, 시스템 연동 방안 및 워크플로 패턴을 제공해 드립니다.
Managing Agent Workflows in Google Antigravity: Orchestration, Planning and Artifacts
14 시간Google Antigravity is an agent-centric development platform used to orchestrate, supervise, and coordinate AI-driven coding and automation workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to design, manage, and optimize multi-agent workflows within Google Antigravity.
Upon completion of this training, participants will gain the skills to:
- Configure agent responsibilities and orchestration pipelines within the Manager interface.
- Generate and interpret Antigravity artifacts, including task lists, plans, logs, and browser recordings.
- Implement verification strategies to ensure agent actions remain transparent and auditable.
- Optimize multi-agent collaboration for complex development and operational tasks.
Format of the Course
- Guided presentations and practical demonstrations.
- Scenario-based exercises focused on real workflow challenges.
- Hands-on experimentation within a live Antigravity workspace.
Course Customization Options
- If you require a tailored version of this course, please contact us to discuss customization options.
에이전트 주도 코드의 테스트 및 검증: Antigravity에서의 품질 보증
14 시간Antigravity는 고급 에이전트 주도 개발 워크플로를 나타내는 프레임워크입니다.
본 강사는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, Antigravity 기반 환경에서 작업하는 AI 에이전트가 생성한 출력을 검증, 확인하고 보안을 강화하는 데 목적이 있습니다. 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주재 라이브 트레이닝입니다.
이 교육을 통해 참여자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- 에이전트가 생성한 코드 산출물의 정확성과 안전성을 평가합니다.
- 구조화된 기법을 활용하여 에이전트가 수행한 작업을 검증합니다.
- 브라우저 녹화 내용을 분석하여 에이전트 활동을 효과적으로 추적합니다.
- QA 및 보안 원리를 적용하여 에이전트 워크플로의 신뢰성을 보장합니다.
교육 과정 형식
- 강사의 지도 하에 진행되는 기술 브리핑 및 토론.
- 실제 에이전트 워크플로 검증을 중심으로 한 실습 과제.
- 제어된 실험실 환경에서의 실습 테스트 및 검증.
교육 과정 커스터마이징 옵션
- 요청 시 시나리오, 워크플로 및 테스트 예시를 맞춤 조정합니다.