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[강좌 추천] @DeepLearningAI "에이전트 AI": 자율 지능형 에이전트 구축을 위한 실용 가이드 앤드류 응(Andrew Ng)이 강의하는 이 과정은 에이전트 AI(Agentic AI)의 핵심 개념과 실무에 중점을 둡니다. 학습자는 기본 원리를 배우고, 복잡한 작업을 자율적으로 계획하고 반복적으로 실행할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. LLM과 도구를 통합하여 인간과 유사한 다단계 워크플로를 시뮬레이션하여 간단한 생성부터 프로덕션 수준 배포까지 엔드 투 엔드 자동화를 구현합니다. 이 과정은 실용성을 강조합니다. Python 코드를 통해 디자인 패턴을 구현하면 프레임워크 종속성을 피할 수 있고, 확장 전에 처음부터 구축할 수 있으므로 AI를 소프트웨어 개발에 통합하려는 실무자에게 적합합니다. 핵심 학습 목표: 이 과정은 지능형 에이전트 시스템의 4가지 디자인 패턴을 숙지하는 데 도움이 됩니다. • 반성: AI가 자체 출력을 검토하고 자동 코드 검토와 같이 반복적으로 최적화하여 품질을 개선할 수 있도록 합니다. • 도구 사용: 데이터베이스, API, 웹 검색, 코드 실행 등의 외부 도구에 연결하여 AI의 기능을 텍스트 생성을 넘어 확장합니다. • 계획: 복잡한 작업을 실행 가능한 단계로 나누고 이를 동적으로 조정합니다. • 다중 에이전트 협업: 워크플로를 처리하기 위해 여러 전문 에이전트 간의 업무 분담을 조정합니다. 또한, 비즈니스 프로세스를 분석하고 이를 지능형 에이전트 워크플로로 변환하는 방법, 테스트 프레임워크를 구축하고 시스템 오류 분석을 수행하는 방법, 안정적인 프로덕션 환경을 보장하기 위해 배포를 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. 수업 구성은 5개 모듈로 나뉘며, 학생들은 자신의 속도에 맞춰 수업을 진행할 수 있습니다. 1. 기초와 반성: 지능형 에이전트 개념 소개 및 자체 반복 메커니즘 연습. 2. 도구 통합: API 및 외부 서비스 연결을 살펴보세요. 3. 계획 및 실행: 작업을 분해하여 역동적인 적응을 달성합니다. 4. 다중 에이전트 시스템: 협업 프레임워크를 설계하세요. 5. 평가 및 최적화: 성능 측정 기준, 오류 진단 및 배포 전략. 각 모듈은 이론적 설명, 코드 예제, 사례 연구를 결합하여 점진적으로 완전한 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다. 강좌 주소