AI 에이전트 개발 시스템 실전: 대규모 모델 기초 지식 학습, 아키텍처 설계 마스터, 엔터프라이즈급 지능형 에이전트 시스템 개발 구현
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강좌 소개:
본 AI Agent 애플리케이션 개발 시스템 강좌는 대규모 모델 기초부터 프로덕션급 Agent 시스템 개발까지 전 과정을 아우릅니다. LLM의底层 원리, Token, 환각, 프롬프트 엔지니어링을 설명하고, Agent 아키텍처, 계획, 메모리 시스템, 도구 호출, RAG 검색 증강을 심층 분석하며, LangChain, CrewAI 등 주류 프레임워크를 상세히 설명하고 워크플로 오케스트레이션과 멀티 Agent 협업을 학습합니다. 엔터프라이즈급 시스템 설계, 고동시성, 성능·비용 최적화, Agent 품질 평가, 보안 리스크 방지를 포함하며, 다산업 Agent 실전 사례와 함께 기술 병목과 미래 방향을 분석합니다. 프로덕션에서 활용 가능한 지능형 에이전트 시스템을 구축하려는 개발자와 AI 종사자에게 적합합니다.
강좌 목차:
1.01_AI Agent란 무엇이며 기존 AI와 어떤 차이가 있는가
10.10_Agent에게 메모리가 필요한 이유_
100.06_CrewAI란 무엇이며 그 설계 철학은 무엇인가
101.07_OpenAI Assistants API의 핵심 기능은 무엇인가
102.08_프로젝트에 맞는 Agent 프레임워크를 선택하는 방법
103.09_오픈소스 프레임워크 vs 자체 개발 Agent 프레임워크
104.10_Agent의 워크플로를 설계하는 방법
105.11_Agent 워크플로에서 DAG와 루프 플로우 중 선택하는 방법
106.12_멀티 Agent 오케스트레이션의 핵심 과제는 무엇인가
107.13_AgentPipeline을 구축하는 방법
108.14_Agent 관측 가능성(Observability)을 구현하는 방법
11.11_추론 엔진이란 무엇인가_
110.01
학습 보조 자료
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