MCP 프로토콜: AI 에이전트용 도구 통합 구축 교육 과정
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic에서 개발한 개방형 표준으로, AI 에이전트가 외부 도구를 탐색하고 호출하며 결과를 받아오는 방식을 규정합니다. 이 프로토콜은 stdio 및 HTTP 전송 방식을 모두 지원하며, Claude Code와 OpenClaude를 비롯해 점점 더 많은 에이전트 플랫폼에서 채택되고 있습니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 백엔드 개발자와 플랫폼 엔지니어를 대상으로 하며, MCP 규격을 준수하는 도구 서버를 구축하고 에이전트 클라이언트와 연동하여 조직 내부용 MCP 생태계를 만들고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.
교육을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- TypeScript 또는 Python으로 기업용 맞춤형 도구를 제공하는 MCP 서버 구현
- MCP 서버를 Claude Code, OpenClaude 및 기타 에이전트 클라이언트에 연결하기
- 배포 환경의 요구 사항에 따라 stdio와 HTTP 전송 방식을 자유롭게 전환하기
- 내부 도구 레지스트리 내에서 MCP 도구를 등록하고 탐색하기
강좌 형태
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 다양한 실습 연습과 실제 적용 기회 제공
- 실습 환경에서 직접 MCP 서버 구현 경험하기
강좌 맞춤화 옵션
- 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 일정 및 내용을 협의해드립니다.
코스 개요
프로토콜의 기본 구조
- 복잡한 에이전트 생태계에서 단순 함수 호출만으로는 한계가 있는 이유
- MCP의 핵심 요소: 도구, 리소스, 프롬프트 및 각각의 JSON 스키마 정의
- MCP 세션의 생명주기: 초기화부터 도구 목록 확인, 호출 실행, 결과 반환 및 종료 과정
- 에이전트에게 기능을 제공하는 수단으로서 MCP와 OpenAPI·GraphQL 간의 비교 분석
Stdio 기반 MCP 서버 구축하기
- 공식 SDK를 활용하여 TypeScript 기반 MCP 서버 프로젝트 생성하기
- Zod 라이브러리를 이용해 도구 스키마 정의 및 런타임 검증 구현하기
- 내부 REST API 또는 데이터베이스와 연동되는 도구 처리 로직 작성하기
- 오류 발생 상황, 부분적인 결과 전달, 장시간 실행되는 작업의 관리 방법
HTTP 기반 MCP 서버 구축하기
- 원격 배포 및 로드 밸런싱을 위해 stdio에서 HTTP 방식으로 전환하는 절차
- Bearer 토큰 및 mTLS를 활용한 인증 기능 구현하기
- 세션 중간에 HTTP 연결이 끊어져도 시스템이 정상적으로 동작하도록 복원 설계하기
- Kong 또는 nginx와 같은 프록시 서버 뒤에서 속도 제한 설정을 적용하며 MCP 서버 배포하기
클라이언트 통합 패턴
- 설정 파일을 활용해 Claude Code에 MCP 서버 등록하는 방법
- OpenClaude에서 여러 MCP 엔드포인트를 동시에 연결하는 기법
- MCP Python SDK를 이용한 맞춤형 에이전트 클라이언트 개발하기
- 런타임 시 도구 가용성이 변경되어도 안정적으로 대응하는 기술>
리소스 및 프롬프트 노출 방법
- 에이전트의 맥락 보강을 위한 읽기 전용 리소스 제공하기
- AI 에이전트가 추론할 때 참고할 수 있도록 매개변수화된 프롬프트 템플릿 설계하기
- 기반 데이터 변경에 대응하여 리소스를 실시간으로 업데이트하기
- 보안 관점에서 가변적 성격의 도구와 불변적인 리소스를 명확히 구분하기>
내부 도구 레지스트리 및 탐색 체계
- 기업 전체에서 활용 가능한 메타데이터와 소유권 정보를 포함하는 MCP 레지스트리 구축하기
- DNS-SD 또는 well-known 엔드포인트 파일을 통해 도구 자동 탐색 시스템 마련하기
- 기존 클라이언트에 영향을 주지 않으면서 버전 관리 및 오래된 엔드포인트의 지원 중단 기법>
- 에이전트 검색 용이성을 위해 자연어 설명과 함께 도구 정보 등록하기
기업 환경에서의 보안 구현 전략
- 도구 처리 단계에서 에이전트 식별 정보를 기반으로 권한 확인 수행하기
- 위험도가 높은 도구에 대해서는 일반적인 에이전트 접근과 분리된 네트워크 환경 구성하기>
- seccomp 및 gVisor 컨테이너를 활용해 도구 실행 과정을 안전하게 격리하기
- 규정 준수 및 사후 분석을 위해 모든 도구 호출 기록 로그 생성하기>
성능 및 신뢰성 확보 방안
- 데이터베이스, 컴퓨팅 작업, 외부 API 등 각 도구 유형에 맞는 타임아웃 정책 설정하기>
- 의존하는 하위 서비스 상태가 비정상일 때 회로 차단기 기능 적용하기
- 같은 계산을 반복 수행하지 않도록 도구 결과를 캐싱하여 처리 효율 개선하기>
- MCP 서버 운영 시 사이드카 모드와 독립형 마이크로서비스 방식 간의 차이점 분석하기>
다양한 에이전트 플랫폼과의 상호운용성 확보
- Claude Code 및 Continue.dev 클라이언트에서 MCP 서버가 올바르게 작동하는지 테스트하기>
- 플랫폼별로 전송 방식 협상 과정에 차이가 있을 경우 이를 처리하는 기법>
- MCP 규격을 따르지 않는 에이전트 프레임워크와 연동하기 위한 어댑터 개발 방법>
- 기업 내부적으로 다종 다수의 플랫폼에서 활용 가능한 도구 마켓플레이스 구축하기>
MCP 생태계를 조직 차원에서 발전시켜나가는 방안
- 개발자들이 실제 사용하며 느낀 도구의 유용성 및 정확도 피드백 수집하기>
- 분기별로 도구 현황을 점검하고 더 이상 필요하지 않은 통합 기능을 정리하기>
- 신규 팀들이 쉽게 활용할 수 있도록 맞춤형 MCP 서버 템플릿 제공 및 온보딩 지원하기>
- MCP 사양 개선에 기여하고자 오픈소스 커뮤니티와의 협력도 진행하기>
요건
- TypeScript 또는 Python 프로그래밍 경험 보유
- LLM 기반 도구 호출 및 함수 호출 패턴에 대한 이해가 있는 분
- HTTP, WebSockets, JSON-RPC 등 기본적인 네트워크 지식 소지자
대상 수강생
- AI 에이전트용 맞춤형 도구를 개발하는 백엔드 개발자
- 기업 시스템에 접근하는 AI 에이전트의 방식을 표준화하려는 플랫폼 엔지니어
- 기업 전반에서 활용될 AI 도구 생태계를 설계하고자 하는 솔루션 아키텍트
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
MCP 프로토콜: AI 에이전트용 도구 통합 구축 교육 과정 - 예약
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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.
고급 안티그래비티: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 메모리
14 시간Google Antigravity는 오랫동안 작동할 수 있는 에이전트와 자발적으로 생성되는 상호작용 패턴을 실험하기 위한 고급 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, 기억력을 유지하고 피드백을 통해 성능이 향상되며 장기적으로 진화할 수 있는 에이전트를 설계·분석·최적화하려는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 과정을 수료하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 에이전트의 지속성을 위해 장기 메모리 구조를 설계할 수 있습니다.
- 에이전트 행동에 영향을 주는 효과적인 피드백 루프를 구현할 수 있습니다.
- 학습 경로와 모델의 변화 양상을 평가할 수 있습니다.
- 복잡한 다중 에이전트 환경에 메모리 기법을 통합할 수 있습니다.
강좌 형식
- 전문가의 설명과 함께 기술적인 데모를 진행합니다.
- 체계적으로 구성된 설계 과제를 통해 실습해볼 수 있습니다.
- 시뮬레이션 환경에서 개념들을 적용하며 학습을 심화합니다.
맞춤형 강좌 제공 옵션
- 조직의 요구사항에 맞게 콘텐츠를 수정하거나 특정 사례 중심 예제를 포함하고 싶으시다면 저희에게 문의해주십시오.
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.
대화형 AI 에이전트: AgentCore 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 툴 실제 활용법
14 시간AgentCore는 메모리 영속성 기능과 안전한 코드 인터프리터, 그리고 브라우저 툴을 제공하여 AI 에이전트가 대화형이며 동적이고 맥락에 민감한 사용자 경험을 선사할 수 있도록 지원합니다.
본 강좌는 강사 주도형 실습 교육으로, 온라인 또는 오프라인 형태로 진행됩니다. 기존의 지식과 기술을 바탕으로 장기적인 맥락 유지가 가능하며 실시간 계산 및 웹 UI와 직접 상호작용할 수 있는 AI 에이전트를 설계·배포하고자 하는 중급 이상의 개발자를 대상으로 합니다.
강좌 종료 시 참가자는 다음 역량을 습득하게 됩니다:
- 맥락 정보를 기억하며 상태 지속성이 보장된 워크플로우 구현
- 안전한 코드 인터프리터 활용을 통한 실시간 계산 및 데이터 변환 처리
- 브라우저 툴을 이용해 실시간으로 데이터를 수집하고 사용자 인터페이스와 상호작용
- 분석, 고객 지원, 연구 목적에 특화된 대화형 AI 에이전트 설계
강좌 진행 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 세션
- AgentCore 메모리와 툴을 활용한 실습 중심 연습 과제
- 분석, 자동화 및 고객 지원 분야에서의 실제 사례 분석
강좌 맞춤형 설정 옵션
- 본 강좌를 특정 요구사항에 맞게 커스터마이징하고자 할 경우, 별도로 문의해 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.
개발자를 위한 안티그라비티: 에이전트 중심 애플리케이션 개발
21 시간안티그라비티는 AI 기반의 에이전트 중심 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 개발 플랫폼입니다.
본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로, 안티그라비티 환경 내에서 자율적인 AI 에이전트를 활용해 실제 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 강좌를 수료한 후 참가자는 다음 역량들을 갖추게 됩니다:
- 자율적이며 서로 협력하는 AI 에이전트에 기반한 애플리케이션 개발
- 안티그라비티 IDE, 편집기, 터미널 및 브라우저를 활용해 전 과정을 통합적으로 개발
- 에이전트 매니저를 이용한 다중 에이전트 워크플로우 관리
- 생산 수준의 소프트웨어 시스템에 AI 에이전트 기능을 효과적으로 통합
강좌 운영 방식
- 이론적 설명과 실제 시연이 결합된 형태로 진행됩니다.
- 충분한 실습 시간과 강사의 안내에 따른 연습 과제가 제공됩니다.
- 참가자들은 안티그라비티 실시간 환경에서 직접 애플리케이션을 구현해볼 수 있습니다.
강좌 맞춤형 설정 옵션
- 귀하의 개발 환경에 최적화된 커리큘럼이 필요한 경우, 맞춤형 강좌 개설을 위해 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.
안티그래비티 입문: 에이전트 기반 IDE의 기초
14 시간Google 안티그래비티는 지능형 자동화 기능을 통해 엔지니어링 작업 흐름을 효율적으로 개선하도록 설계된 에이전트 중심 개발 환경입니다.
본 교육 과정은 강사의 지도 하에 진행되는 실시간 워크숍(온라인 또는 오프라인)으로, 안티그래비티의 기본 개념을 익히고 에이전트 기반 코딩 환경이 생산성 향상에 어떻게 기여하는지 알아보고자 하는 초급 개발자를 대상으로 합니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Google 안티그래비티를 설치 및 설정할 수 있습니다.
- 에디터 뷰와 매니저 뷰 각각의 기능과 구조를 이해하고 활용할 수 있습니다.
- 여러 단순한 개발 작업을 자동화하기 위해 에이전트들과 효과적으로 협업할 수 있습니다.
- 안티그래비티를 활용해 프로젝트 파일을 생성, 개선 및 관리할 수 있습니다.
강의 방식
- 강사의 설명과 함께 실시간 데모가 진행됩니다.
- 에이전트 활용법을 직접 익힐 수 있도록 연습 과제들이 제공됩니다.
- 제어된 실험 환경에서 안티그래비티의 핵심 기능들을 실무 위주로 탐색하게 됩니다.
교육 과정 맞춤화 옵션
- 본 교육 내용을 고객의 필요에 따라 변경하고자 하실 경우, 맞춤형 프로그램 구성이 가능하오니 문의해 주시기 바랍니다.
웹 자동화 및 브라우저 기반 작업을 위한 Google Antigravity
21 시간Google Antigravity는 웹 애플리케이션, 브라우저 환경 및 다양한 플랫폼에서 실행되는 워크플로를 처리할 수 있는 에이전트 개발용 플랫폼입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습 중심의 온라인 또는 오프라인 세션으로, Google Antigravity를 활용해 브라우저 기반 워크플로를 구축·자동화·테스트하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 브라우저 환경 내에서 웹 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트를 제작할 수 있습니다.
- 여러 브라우저 컨텍스트에 걸쳐 엔드투엔드 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
- UI 기반 환경에서 에이전트의 동작을 검증하고 문제점을 진단할 수 있습니다.
- Antigravity를 활용해 여러 플랫폼에 걸친 자동화 전략을 실제로 구현할 수 있습니다.
강의 형식
- 시연과 함께 진행되는 체계적인 지도와 설명
- 실무 중심의 실습 및 시나리오 기반 연습 문제
- 대화형 실습 환경에서 에이전트 워크플로를 직접 구현해보는 기회
교육 맞춤화 옵션
- 교육 목표에 맞춘 커스터마이징이 필요한 경우, 저희에게 문의해주시기 바랍니다.
AgentCore를 활용한 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 실제 운영까지
14 시간AgentCore는 대규모 배포에 최적화된 통합 서비스 제품군을 제공함으로써, 완전 관리형 AI 에이전트의 개발·개선·모니터링 과정을 간소화해줍니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 라이브 교육(온라인 또는 오프라인)으로, 초급부터 중급 수준의 실무자들이 AgentCore를 이용해 실제 운영 가능한 AI 에이전트를 직접 만들어보는 기회를 제공합니다.
강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- AI 에이전트 개발에 필요한 AgentCore의 핵심 기능 이해하기
- 관리형 서비스를 활용해 간단한 AI 에이전트 설계 및 구성하기
- 워크플로우를 통합하여 에이전트의 기능 향상시키기
- 실제 운영 환경에 적합하도록 AI 에이전트 배포 및 모니터링하기
강좌 진행 방식
- 상호작용형 강의 및 토론
- AgentCore 서비스를 활용한 실습 위주의 학습
- 에이전트 개념 설계부터 배포까지 단계별 연습 과제 제공
강좌 커스터마이징 옵션
- 본 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 일정을 조율해드리겠습니다.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 개발
14 시간이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 Mastra를 활용하여 확장 가능하고 모니터링이 용이한 AI 시스템을 구축하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.
교육 과정을 마칠 때쯤 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용해 AI 에이전트와 워크플로우를 설계하고 구현할 수 있습니다.
- Mastra가 제공하는 모니터링 및 메모리 관리 도구를 활용하여 에이전트 성능을 관찰하고 개선할 수 있습니다.
- Mastra 프레임워크의 기능을 활용해 실제 운영 환경에 적합한 AI 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
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.
Google Antigravity에서의 에이전트 워크플로우 관리: 오케스트레이션, 계획 및 아티팩트 활용
14 시간Google Antigravity는 AI 기반 코딩 및 자동화 워크플로우를 조직화하고 감독하는 데 사용되는 에이전트 중심의 개발 플랫폼입니다.
이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Antigravity 내에서 다중 에이전트 워크플로우를 설계하고 관리하며 최적화하려는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 관리자 인터페이스를 활용해 에이전트의 역할 및 오케스트레이션 파이프라인을 설정합니다.
- 작업 목록, 계획서, 로그 및 브라우저 활동 기록 등 Antigravity 아티팩트를 생성하고 해석할 수 있습니다.
- 에이전트의 행동이 투명하고 감사 가능하도록 검증 전략을 도입합니다.
- 복잡한 개발 및 운영 업무에서 다중 에이전트 간 협업을 최적화할 수 있습니다.
강의 형식
- 강사의 안내에 따른 프레젠테이션 및 실제 시연
- 실제 워크플로우 상황을 반영한 사례 기반 연습
- 실시간 Antigravity 작업 공간에서의 직접적인 실험
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의를 특정 요구사항에 맞게 조정하길 원하신다면, 문의하여 맞춤형 프로그램을 논의해 보세요.
에이전트 기반 코드의 테스트 및 검증: Antigravity 환경에서의 품질 보증
14 시간Antigravity는 에이전트 중심 개발 워크플로우를 구현하는 고급 프레임워크입니다.
이 강사 주도형 실습 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며, Antigravity 환경 내에서 작동하는 AI 에이전트가 생성한 결과물을 검증하고 보안성을 확보하려는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 에이전트가 생성한 코드의 정확성과 안전성을 평가할 수 있습니다.
- 구조화된 기법을 활용하여 에이전트의 작업 수행 과정을 검증할 수 있습니다.
- 브라우저 사용 기록을 분석하고 에이전트 활동 흐름을 효과적으로 파악할 수 있습니다.
- 품질 보증 및 보안 원칙을 적용하여 에이전트 워크플로우의 신뢰성을 확보할 수 있습니다.
교육 방식
- 강사가 진행하는 기술 설명 및 토론 세션
- 실제 에이전트 워크플로우를 검증하기 위한 실습 연습
- 통제된 실험 환경 내에서 직접 테스트 및 검증 수행
교육 과정 커스터마이징 옵션
- 요청 시 시나리오, 워크플로우 및 테스트 예제를 맞춤형으로 조정해 드립니다.