OpenClaw 교육 과정

Google Antigravity는 Gemini 3의 멀티모달 기능을 통해 계획, 추론, 코딩, 행동이 가능한 자율 에이전트를 구축하기 위한 에이전트 개발 환경입니다.

이 강사 주도형 실시간 훈련(온라인 또는 현지)은 중급 이상의 기술 전문가들이 Gemini 3와 Antigravity 환경을 사용하여 자율 에이전트를 설계, 구축, 배포하기를 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Gemini 3를 사용하여 추론, 계획, 실행이 가능한 자율 워크플로우를 구축합니다.
• Antigravity에서 작업을 분석하고 코드를 작성하며 도구와 상호작용할 수 있는 에이전트를 개발합니다.
• Gemini 구동 에이전트를 기업 시스템과 API에 통합합니다.
• 복잡한 환경에서 에이전트의 행동, 안전성, 신뢰성을 최적화합니다.

강의 형식

• 전문가의 시연과 대화형 토론을 결합합니다.
• 자율 에이전트 개발에 대한 실습 경험을 제공합니다.
• Antigravity, Gemini 3, 그리고 지원 클라우드 도구를 활용한 실제 구현을 수행합니다.

강의 맞춤 옵션

• 팀이 도메인 특화된 에이전트 행동이나 사용자 정의 통합을 요구하는 경우, 프로그램을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해주세요.

Google Antigravity는 장수 기간 동안 작동하는 에이전트와 자발적으로 상호작용하는 행동을 실험하기 위한 고급 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 장기 메모리를 유지하고, 피드백을 통해 개선하며, 오랜 운영 기간 동안 진화할 수 있는 에이전트를 설계, 분석 및 최적화하기를 원하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 과정을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 기술을 얻게 됩니다:

• 장기 메모리 구조를 설계하여 에이전트의 지속성을 유지합니다.
• 효과적인 피드백 루프를 구현하여 에이전트 행동을 조절합니다.
• 학습 경로와 모델 드리프트를 평가합니다.
• 복잡한 다중 에이전트 생태계에 메모리 메커니즘을 통합합니다.

강의 형식

• 전문가 주도의 토론과 기술 시연을 병행합니다.
• 구조화된 설계 과제를 통해 실습 탐색을 수행합니다.
• 개념을 시뮬레이션된 에이전트 환경에 적용합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 조직에서 맞춤형 콘텐츠나 사례별 예제가 필요하다면, 이 교육을 맞춤화하기 위해 연락해 주십시오.

Mastra는 AI 에이전트, API, 기업 애플리케이션, 그리고 외부 데이터 시스템 간의 깊은 통합을 지원하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 신뢰성 있는, 안전한, 그리고 확장 가능한 Mastra 에이전트와 기업 생태계 전반의 통합을 구축하길 원하는 중급 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 완료되면 참가자들은 다음과 같은 준비를 할 수 있습니다:

• Mastra 에이전트와 외부 서비스 간의 API 기반 통합을 구현합니다.
• 자동화된 에이전트 워크플로에 기업 데이터 시스템과 도구를 연결합니다.
• 안전한 데이터 교환 및 인증 최선의 관행을 적용합니다.
• 확장 가능하고 유지 관리가 용이하며 프로덕션 준비가 되어 있는 통합 계층을 설계합니다.

강의 형식

• 상호작용식 강의와 토론.
• 실습 기반 통합 엔지니어링 및 API 연습.
• 실제 기업 시나리오를 사용한 라이브 실험실 구현.

강의 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 정의 API 시나리오, 기업 시스템 매핑, 또는 데이터 통합 워크샵이 제공됩니다.

AgentCore 런타임 & 게이트웨이는 AWS 서비스 페어링으로, AI 에이전트를 외부 시스템과의 원활한 통합을 통해 패키징, 배포 및 안전하게 노출하는 것을 목표로 합니다.

이 강사는 에이전트 프로토타입을 프로덕션으로 전환하여 AgentCore 런타임을 배포에, 게이트웨이를 안전 연결 및 API 통합에 마스터하려는 중급 수준의 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있을 것입니다:

• AgentCore 런타임 환경을 구축하고 에이전트를 배포하기 위해 패키징합니다.
• 게이트웨이를 통해 인증된, 속도 제한된 엔드포인트를 통해 에이전트를 노출합니다.
• 안정된 계약서를 사용하여 에이전트 워크플로우에 외부 도구와 API를 통합합니다.
• 프로덕션 운영을 위한 가시성, 로깅 및 사용량 모니터링을 기구합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 런타임 배포 및 게이트웨이 통합을 위한 실습 랩.
• 신뢰성, 보안 및 롤아웃에 중점을 둔 실습 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의해 주십시오.

Antigravity는 AI 기반, 에이전트 중심의 애플리케이션을 구축하기 위한 개발 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 개발자들을 대상으로, Antigravity 환경에서 자율적인 AI 에이전트를 사용하여 실제 애플리케이션을 만들고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 자율적이고 협력적인 AI 에이전트에 의존하는 애플리케이션을 개발합니다.
• Antigravity IDE, 편집기, 터미널, 브라우저를 사용하여 전체적인 개발 과정을 수행합니다.
• 에이전트 관리자를 사용하여 다중 에이전트 워크플로를 관리합니다.
• 에이전트 기능을 프로덕션급 소프트웨어 시스템에 통합합니다.

강의 형식

• 심층적인 설명을 포함한 혼합형 발표.
• 광범위한 실습과 안내된 연습.
• Antigravity 실시간 환경에서의 실제 구현 작업.

강의 맞춤 옵션

• 개발 스택에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 원하시면 연락주세요. 이 강의의 맞춤 버전을 준비할 수 있습니다.

Google Antigravity는 지능적인 자동화를 통해 엔지니어링 워크플로우를 간소화하도록 설계된 에이전트 우선 개발 환경입니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 초보 수준의 실무자를 대상으로 Antigravity의 기초를 탐색하고, 에이전트 주도 코딩 환경이 생산성을 어떻게 향상시키는지 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 트레이닝을 완료한 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Antigravity를 설치하고 구성합니다.
• 에디터 뷰와 관리자 뷰를 탐색하고 이해합니다.
• 간단한 개발 작업을 자동화하기 위해 효과적으로 에이전트를 활용합니다.
• Antigravity를 사용하여 프로젝트 파일을 생성, 정리, 관리합니다.

코스 형식

• 강사의 설명과 실시간 시연으로 지원됩니다.
• 에이전트를 직접 사용하는 연습에 초점을 둔 안내된 연습입니다.
• 제어된 실험실 환경에서 Antigravity의 주요 기능을 실제적으로 탐색합니다.

코스 맞춤 옵션

• 이 트레이닝의 맞춤형 버전이 필요하시다면, 저희에게 연락하여 맞춤 프로그램을 구성할 수 있습니다.

Google Antigravity는 웹 애플리케이션, 브라우저 환경, 다중 표면 워크플로를 상호작용할 수 있는 에이전트를 구축하는 플랫폼입니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 전문가들을 대상으로 Google Antigravity를 사용하여 브라우저 기반 워크플로를 구축, 자동화 및 테스트하는 방법을 배울 수 있도록 합니다.

교육이 완료되면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 브라우저 표면에서 웹 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트를 생성합니다.
• 브라우저 컨텍스트 간의 엔드투엔드 워크플로를 자동화합니다.
• UI 주도 환경에서 에이전트 동작을 검증하고 문제를 해결합니다.
• Antigravity를 사용하여 다중 표면 자동화 전략을 구현합니다.

교육 형식

• 데모를 포함한 지도 교육.
• 실질적인, 손으로 직접 하는 활동과 시나리오 기반 연습.
• 대화형 랩 환경에서 에이전트 워크플로를 구현합니다.

교육 맞춤 옵션

• 맞춤형 교육 요구 사항에 대해 저희에게 연락하여 목표에 맞게 과정을 조정할 수 있습니다.

Amazon Bedrock AgentCore는 메모리, 관찰 가능성, 보안 ID 관리 통합 지원을 제공하는 AI 에이전트를 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 기업용 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인으로 또는 현장에서 제공되는 실시간 교육으로, AWS Bedrock AgentCore를 사용하여 에이전트형 AI 시스템을 설계, 보호 및 운영하고자 하는 중간 수준부터 고급 수준의 엔지니어와 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AgentCore의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• Runtime 및 Gateway를 사용하여 AI 에이전트를 배포 및 관리합니다.
• 지속적인 메모리와 상태 기반 상호작용을 구현합니다.
• ID, 관찰 가능성 및 규정 준수 제어를 적용합니다.
• 대규모 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 다중 에이전트 시스템을 설계합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• AgentCore를 사용한 AWS 실습 세션
• 배포 및 모니터링 시나리오를 위한 실습 연습

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정을 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 신청해 주세요.

AgentCore는 조직이 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 보안, 감사 가능한, 규정을 준수하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 운영할 수 있도록 하는 내장 식별, 관찰 가능성 및 준수 기능을 제공하여 기업 환경에서 AI 에이전트를 책임감 있게 배포할 수 있게 합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 실습자가 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 보안, 감사 가능한, 규정을 준수하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 운영할 수 있도록 목표로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 에이전트용 기업 식별 및 권한 부여 모델 구현.
• 구조화된 로깅, 메트릭 및 추적을 통해 관찰 가능성 활성화.
• 규정 준수 제어 적용하여 규제 프레임워크에 부합.
• 에이전트 활동 감사 및 세션 수준 보안 제어 유지.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• AWS 보안 및 모니터링 도구와 함께 하는 실습 실습.
• 규제된 기업 환경에서의 사례 연구.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락하여 문의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다. Mastra를 사용하여 확장성 있고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하고 싶으신 분들을 위해 제공됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
• 타입스크립트를 사용하여 AI 에이전트와 워크플로를 설계하고 구현합니다.
• Mastra의 관찰성과 메모리 도구를 사용하여 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
• Mastra 프레임워크 기능을 활용하여 프로덕션 준비가 된 AI 애플리케이션을 배포합니다.

Mastra는 복잡한 워크플로에서 작동하는 AI 에이전트의 성능을 평가하고, 디버깅하며, 신뢰성을 보장하기 위한 구조화된 도구를 제공하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 에이전트의 동작을 철저히 테스트하고, 신뢰성을 개선하며, 측정 가능한 평가 과정을 구현하려는 중급 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같이 자신 있게 수행할 수 있습니다:

• 디버깅 기법을 적용하여 AI 에이전트의 동작 문제를 식별하고 수정합니다.
• 구조화된 지표, 벤치마크 및 품질 점수를 사용하여 에이전트를 평가합니다.
• 신뢰성, 이동, 환영 현상 등을 추적하는 도구와 워크플로를 구현합니다.
• 일관되고 예측 가능한 에이전트 성능을 보장하는 QA 전략을 설계합니다.

코스 형식

• 상호 작용적인 강의와 토론.
• 실습을 통한 디버깅 및 평가 연습.
• 관찰 도구를 사용하여 에이전트 동작을 분석하는 실시간 실험실 분석.

코스 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 신뢰성 테스트 시나리오와 업계별 QA 방법을 제공할 수 있습니다.

Mastra는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트의 배포, 확장, 그리고 수명 주기 관리를 간소화하기 위한 운영 프레임워크입니다.

이 강사 주도식 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급에서 고급 수준의 기술 전문가를 대상으로 하며, AI 에이전트를 신뢰성 있고 효율적으로 운영화하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 완료한 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Mastra 기반 AI 에이전트를 제어된 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
• 플랫폼 기본 원시 데이터를 사용하여 에이전트를 수평적, 수직적으로 확장할 수 있습니다.
• 에이전트의 동작 및 성능을 추적하기 위한 관측성 파이프라인을 구현할 수 있습니다.
• 지연 시간, 비용, 운영 리스크를 줄이기 위해 런타임 구성 최적화를 수행할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실제 배포 시나리오에 중점을 둔 실습.
• 컨테이너화 및 오케스트레이션 환경을 사용한 라이브 랩 구현.

강의 맞춤 옵션

• 주제, 실습, 업계별 시나리오 등 맞춤 설정이 요청에 따라 가능합니다.

Mastra는 분산 시스템 내에서 여러 AI 에이전트가 작동하는 복잡한 워크플로 자동화와 조정을 가능하게 하는 프레임워크입니다.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 하며, 규모에 맞는 다중 에이전트 워크플로를 설계, 오케스트레이션하고 운영하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자는 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Mastra의 오케스트레이션 기능을 사용하여 복잡한 워크플로를 설계합니다.
• 병렬 또는 종속 작업을 수행하는 여러 에이전트를 조정합니다.
• 워크플로 실행을 위한 모니터링 및 디버깅 도구를 구현합니다.
• 신뢰성, 처리량, 자동화 효율성을 최적화하기 위해 오케스트레이션 논리를 최적화합니다.

코스 형식

• 상호 작용형 강의 및 토론.
• 워크플로 설계 및 자동화 실습.
• 컨테이너 환경에서의 실제 실험실 구현.

코스 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 자동화 시나리오, 기업 통합 또는 워크플로 패턴을 제공할 수 있습니다.

Google Antigravity는 AI 기반 코딩 및 자동화 워크플로를 조정, 감독, 협력하는 에이전트 중심 개발 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가들을 대상으로 Google Antigravity 내에서 다중 에이전트 워크플로를 설계, 관리, 최적화하는 방법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 기술을 획득할 것입니다:

• Manager 인터페이스에서 에이전트 책임과 오케스트레이션 파이프라인을 구성합니다.
• 작업 목록, 계획, 로그 및 브라우저 녹화 등 Antigravity 아티팩트를 생성하고 해석합니다.
• 에이전트 액션이 투명하고 감사 가능하도록 검증 전략을 구현합니다.
• 복잡한 개발 및 운영 작업에 대한 다중 에이전트 협력을 최적화합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 실용적인 시연.
• 실제 워크플로 도전 과제에 초점을 맞춘 시나리오 기반 연습.
• Antigravity 작업 공간에서 직접 실험하기.

강의 맞춤 옵션

• 이 강좌의 맞춤 버전이 필요하시다면, 저희에게 연락하여 맞춤 옵션에 대해 논의해 주세요.

Antigravity는 고급 에이전트 구동 개발 워크플로를 나타내는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, Antigravity 구동 환경 내에서 작업하는 AI 에이전트가 생성한 출력을 검증, 유효성 검사 및 보안하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 생성 코드 아티팩트의 정확성과 안정성을 평가합니다.
• 구조화된 기법을 사용하여 에이전트가 실행한 작업을 검증합니다.
• 브라우저 녹화를 효과적으로 분석하고 에이전트 활동을 추적합니다.
• QA 및 보안 원칙을 적용하여 에이전트 워크플로의 신뢰성을 보장합니다.

교육 형식

• 강사 주도의 기술 브리핑 및 토론.
• 실제 에이전트 워크플로를 검증하는 실용적인 연습.
• 제어된 실험실 환경에서 hands-on 테스트 및 유효성 검사.

교육 맞춤 옵션

• 시나리오, 워크플로 및 테스트 예제의 조정이 요청에 따라 가능합니다.