강의
확장 가능한 Agentic 시스템 구축
기초기술 수준
업데이트됨 2025. 12.
TheoryArtificial Intelligence1시간 30분10 동영상29 연습 문제1,750 XP15,221성취 증명서
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확장성을 위한 에이전트 설계 및 개발
확장성을 염두에 두고 AI 에이전트를 설계하고 개발하는 방법을 배우고, 에이전트 확장성의 세 가지 핵심 요소인 모듈성, 견고성, 적응성을 따라가세요. 프로덕션 환경에서 성공적인 에이전트를 만드는 요소와, 왜 그렇게 많은 이들이 그 단계에 도달하는 데 어려움을 겪는지 알아보세요.MCP와 A2A의 힘을 발견하세요
Anthropic이 개발한 Model Context Protocol(MCP)은 에이전트 상호운용성을 혁신하여, 에이전트를 데이터 소스에 연결하는 통합된 방식을 만들어냈습니다. Google이 개발한 Agent-to-Agent 프로토콜(A2A)은 MCP를 보완합니다. 이 두 프레임워크를 결합하여 에이전트의 통합을 확장 가능하게 만드는 방법을 알아보세요.에이전트 테스트 및 배포 모범 사례 구현
에이전트를 프로덕션에 배포하기 전에, 규모 확장에 따르는 위험을 완화해야 합니다. 구성 요소, 통합, 성능 및 보안과 관련된 문제를 포착할 수 있는 견고한 테스트 프레임워크를 만드는 방법을 배워보세요. 사용 사례의 요구 사항을 살펴보고 에이전트에 적합한 배포 유형을 결정하세요.선수 조건
Introduction to AI Agents1
Designing Scalable Agents
Discover what makes a successful AI agent in production (and how many of them fail on the way!) Learn about the key agentic design principles to set up your agents for scaling, including robust infrastructure and tooling, modular design architecture, and continuous evaluation and feedback loops.
2
Developing Agents for Scalability
Learn about key strategies to ensure that your agent is being developed with scalability in mind. Gain insights into how the Model Context Protocol (MCP) and the Agent-to-Agent protocol (A2A) enable scalability through standardization.
3
Deploying Agents into Production at Scale
Time for production, but not so fast! Build a robust testing framework to give you confidence that the AI agent will continue to perform in production. Choose the best deployment strategy for your use case, and learn how to integrate real-time data sources with your agentic system.
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