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코스 개요
다중 에이전트 시스템 소개
- AI 생태계에서의 다중 에이전트 시스템 정의
- 주요 이점과 과제
- 기업 사용 사례 및 애플리케이션
AgentCore를 활용한 다중 에이전트 운영
- AgentCore 운영 아키텍처
- 워크플로 간 여러 에이전트 관리
- 실습: 단순 에이전트 상호작용 운영
협업 및 의사소통 모델
- 메시지 패싱 및 공유 메모리 패턴
- 협상 및 작업 할당 전략
- 실습: 에이전트 협업 프로토콜 구현
특화 및 역할 할당
- 다양한 작업을 위한 특화된 에이전트 설계
- 자율성과 협력의 균형 유지
- 실습: 역할별 에이전트 생성
다중 에이전트 시스템 확장
- 기업 규모를 위한 아키텍처 고려 사항
- 성능 모니터링 및 부하 분산
- 실습: 운영된 에이전트 시스템 확장
지배, 보안, 준법 감시
- 다중 에이전트 워크플로의 검증 가능성 및 관찰 가능성
- 권한 부여 및 보안 모델
- 사례 연구: 규제 환경에서의 준법 감시
다중 에이전트 AI의 미래 방향성
- 자율 협업 동향
- 에이전트 집단에 대한 신규 연구
- 기업 채택을 위한 전략적 함의
요약 및 다음 단계
요건
- AI 및 머신러닝 시스템에 대한 충분한 이해
- 분산 시스템 설계 경험
- AWS 서비스 및 클라우드 기반 아키텍처에 대한 이해
대상
- 시스템 아키텍트
- AI 연구자
- 기업 전략 팀
14 시간