기본 에이전트 개념에서 프로덕션 배포까지, 에이전트 도구와 MCP 상호 운용성, 컨텍스트 엔지니어링과 세션 메모리, 품질 평가와 최적화, 프로토타입에서 프로덕션까지의 전체 프로세스, Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 사용한 다중 에이전트 시스템 구축을 포함하여 AI 에이전트의 핵심 기술과 실제 응용 프로그램을 이해하기 위한 포괄적이고 심층적인 여정을 안내합니다. 이 가이드에서는 AI 에이전트의 모든 측면을 설명하는 자세한 5일 학습 프로그램을 제공합니다. 📘 1일차: 에이전트 소개 - 에이전트 기본 사항: 에이전트 아키텍처와 기존 LLM 애플리케이션 간의 기본 개념, 정의적 특성, 차이점을 살펴보고 지능형 자율 시스템을 구축하기 위한 기반을 마련합니다. 핵심 내용: • 에이전트의 정의 및 특성 • 지능형 에이전트 아키텍처 대 기존 애플리케이션 • 자율성 및 의사 결정 능력 • 실제 애플리케이션 시나리오 분석 🛠️ 2일차: 에이전트 도구 및 MCP와의 상호 운용성 - 도구의 세계에 대한 심층적인 이해, AI 에이전트가 외부 기능 및 API를 활용하여 "작업을 수행하는" 방식, 그리고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 제공하는 도구 검색 및 사용의 용이성을 살펴보세요. 핵심 내용: • 외부 도구 통합 전략 • MCP 프로토콜에 대한 자세한 설명 • API 호출을 위한 모범 사례 • 도구 체인 구성 및 최적화 🧠 3일차: 맥락 엔지니어링: 세션 및 메모리 - 과거 상호작용을 기억하고 맥락을 유지하는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 알아봅니다. 단기 및 장기 메모리를 구현하여 복잡하고 여러 차례 반복되는 작업을 처리할 수 있는 더욱 강력한 에이전트를 만드는 방법을 알아봅니다. 핵심 내용: • 세션 상태 관리 • 단기 메모리 구현 • 장기 메모리 저장 • 다중 턴 대화 처리 📊 4일차: 에이전트 품질 - 품질 평가 및 최적화: 에이전트 평가 및 개선을 위한 핵심 원칙을 숙지하여 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서는 가시성을 위한 관찰 가능성, 로깅 및 추적, 그리고 에이전트 성능 최적화를 위한 주요 지표 및 평가 전략에 대해 다룹니다. 핵심 내용: • 품질 평가 프레임워크 • 관찰성 및 모니터링 • 성능 측정 기준 정의 • 지속적인 최적화 전략 🚀 5일차: 프로토타입부터 프로덕션까지 - 로컬 테스트를 넘어 실제 사용을 위해 AI 에이전트를 배포하고 확장하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서는 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 사용하여 진정한 다중 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 포함하여 다른 사용자가 사용할 수 있도록 에이전트를 배포하는 모범 사례를 다룹니다. 핵심 내용: • 프로덕션 환경 배포 • 다중 에이전트 시스템 아키텍처 • A2A 프로토콜 응용 프로그램 • 확장성 및 유지 관리
이 가이드가 왜 중요한가요? "AI 에이전트는 수동적 대응 시스템에서 사전 예방적 지능형 에이전트로의 인공 지능 진화의 다음 단계를 나타냅니다." 이 가이드는 이론에서 실습까지 완벽한 학습 경로를 제공하여 프로덕션 수준의 AI 에이전트를 구축하는 데 필요한 모든 기술chatimg.ai/zh/buy/ai-agentgle과 함께하는 5일간의 AI 에이전트 집중 과정을 놓치지 마세요! 🔗 https://t.co/533W0o6RO5