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코스 개요

AI 에이전트 및 OpenAI API 기초

  • AI 에이전트의 정의와 기본 챗봇과의 차이점
  • 어시스턴트 및 워크플로우 에이전트의 일반적인 비즈니스 사용 사례
  • OpenAI API의 핵심 개념, 요청 및 응답
  • 비즈니스 작업을 위한 간단한 에이전트 워크플로우 계획 수립

개발 환경 시작하기

  • API 접근 권한, 인증 정보 및 로컬 설정 준비
  • 구현을 위한 Python 또는 JavaScript 선택
  • 첫 번째 API 요청 실행 및 결과 검토
  • 기본 요청 파라미터 및 구조화된 출력 이해하기

프롬프팅 및 지시문 설계

  • 에이전트 행동을 위한 명확한 지시문 작성
  • 신뢰할 수 있고 유용한 응답을 위한 프롬프트 구조화
  • 예시, 제약 조건 및 출력 형식 활용
  • 일반적인 프롬프트 설계 실수 방지

도구 활용 및 다단계 워크플로우

  • 도구 활용 및 함수 호출 패턴 소개
  • 비즈니스 작업 및 데이터 조회를 위한 간단한 도구 정의
  • 모델과 도구 간 구조화된 데이터 전달
  • 기본적인 다단계 에이전트 워크플로우 오케스트레이션

컨텍스트, 신뢰성 및 안전성 관리

  • 다중 턴 대화 및 세션 상태 처리
  • 응답의 집중력, 일관성 및 작업 수행 유지
  • 기본 가드레일, 모더레이션 및 폴백 처리 적용
  • 토큰 사용량, 비용 및 일반적인 장애 지점 모니터링

간단한 비즈니스 에이전트 구축 및 검토

  • 현실적인 비즈니스 시나리오를 위한 소규모 종단 간 에이전트 생성
  • 프롬프트, 도구 및 워크플로우 로직 연결
  • 샘플 케이스로 에이전트 테스트 및 설계 개선
  • 학습 내용 요약 및 프로덕션 계획을 위한 다음 단계 제시

요건

  • 기본 API 개념 및 JSON 데이터에 대한 친숙함
  • 간단한 스크립팅 작업을 위한 Python 또는 JavaScript 경험
  • 기본 프로그래밍 경험

대상 독자

  • 실용적인 AI 어시스턴트 및 워크플로우 에이전트를 구축하려는 개발자
  • OpenAI 기반 애플리케이션을 탐구하는 기술 제품 팀
  • 에이전트 사용 사례를 평가하는 솔루션 아키텍트 및 혁신 팀
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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