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코스 개요
다중 에이전트 시스템 개론
- AI 생태계 내 다중 에이전트 시스템의 정의
- 주요 장점과 당면 과제들
- 기업 환경에서의 활용 사례 및 응용 방안
AgentCore를 통한 다중 에이전트 오케스트레이션
- AgentCore 기반 오케스트레이션 아키텍처 설명
- 여러 워크플로우에 걸쳐 다수의 에이전트를 관리하는 방법
- 실습: 간단한 에이전트 간 상호작용 구현 연습
협업 및 통신 모델 이해하기
- 메시지 전달 방식과 공유 메모리 아키텍처의 적용 사례
- 협상 기법 및 작업 할당 전략 소개
- 실습: 에이전트 간 협업 프로토콜 구현 방법 연습
역할 분담과 전문화된 에이전트 설계
- 서로 다른 작업을 수행하는 전문화된 에이전트의 디자인 기법
- 에이전트 자율성과 통합 조정 간의 균형 유지 방법
- 실습: 특정 역할에 맞춘 에이전트 생성 연습
다중 에이전트 시스템의 확장 전략
- 기업 환경에서 대규모로 적용하기 위한 아키텍처 설계 요소
- 시스템 성능 모니터링 및 부하 분산 기법
- 실습: 오케스트레이션된 에이전트 시스템의 확장 방법 연습
거버넌스, 보안 및 규정 준수 관리
- 다중 에이전트 워크플로우에 필요한 감사 가능성과 가시성 확보 방안
- 권한 관리를 포함한 보안 모델 설명
- 규제가 엄격한 환경에서의 컴플라이언스 적용 사례 연구
다중 에이전트 AI의 미래 전망
- 자율적 협업 기술의 최신 동향 파악
- 에이전트 집단 활동 관련 신규 연구 소개
- 기업 환경에서의 적용 전략에 미치는 영향 분석
요약 및 향후 계획 안내
요건
- AI 및 머신러닝 시스템에 대한 탄탄한 지식
- 분산형 시스템 설계 경험 보유
- AWS 서비스 및 클라우드 아키텍처 이해도
대상자
- 시스템 설계 엔지니어
- AI 연구원
- 기업 전략 기획팀 구성원
14 시간