After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
스마트하고 유능한 AI 에이전트를 처음부터 직접 만들어 보세요
LlamaIndex라는 강력한 프레임워크를 사용해 AI 동작을 조율하는 지능형 에이전틱 워크플로를 기초부터 구축하는 방법을 배워보세요. 단일 에이전트 설정으로 시작해 멀티 에이전트 협업으로 나아가면서, 연구를 수행하고 보고서를 생성하며 자체 출력물을 검토할 수 있는 시스템을 만들게 됩니다.에이전트 워크플로를 생성하고 오케스트레이션하기
AgentWorkflow 클래스를 사용해 간단한 AI 에이전트를 설정하고, 웹 검색과 같은 기능에 연결하는 것부터 시작합니다. 컨텍스트를 활용해 에이전트에 “응답”을 부여하고, 스트리밍 출력으로 더 역동적인 응답을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 강의가 진행됨에 따라 이벤트 처리, 동시 실행, 그리고 단계 기반 로직을 사용한 맞춤형 워크플로 생성과 같은 고급 기능을 살펴보게 됩니다. 또한 에이전트가 자신의 출력을 개선할 수 있도록 자기 성찰 루프도 구현하게 됩니다.LlamaIndex로 멀티 에이전트 시스템 설계하기
마지막 단계에서는 단일 에이전트 시스템을 넘어, 함께 협업하는 AI 에이전트 팀을 설계하게 됩니다. 각 에이전트가 조사, 작성, 검토처럼 전문적인 역할을 맡고 공통 컨텍스트를 통해 정보를 공유하는 워크플로를 구축하게 됩니다. 여러 에이전트를 활용해 복잡한 작업을 관리하는 방법에 대한 인사이트를 얻으며, 순차적, 반복적, 분기형 워크플로를 실험하게 됩니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
에이전트 만들기
이 챕터에서는 LlamaIndex로 에이전틱 워크플로를 구축하는 데 필요한 핵심 개념과 설정을 소개합니다. Tavily와 OpenAI 모델 같은 도구를 직접 다뤄 보고, 첫 번째 도구 함수를 정의한 뒤, 웹과 상호작용할 수 있는 지능형 에이전트를 만들어 봐요. 끝나면 LlamaIndex로 제작한 완전한 기능의 AI 에이전트를 갖추게 되어, 실제 과제를 해결할 준비가 됩니다.
2
딥 리서치 워크플로 만들기
한 명의 에이전트에 멈출 필요가 있을까요? 팀을 만들 수 있다면요! 이 챕터에서는 전문화된 에이전트들이 연구팀처럼 각자의 역할로 협력하는 멀티 에이전트 시스템의 힘을 익힙니다. 검색하고 작성하고 리뷰하는 협업형 에이전트 워크플로를 직접 구축하면서, 팀워크가 AI를 더 똑똑하고 확장 가능하게 만든다는 점을 보여 드립니다.
LlamaIndex로 에이전틱 워크플로 구축하기
코스
완료
