After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
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.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
확장 가능한 에이전트 디자인
운영 환경에서 성공하는 AI 에이전트의 특징(그리고 그 과정에서 얼마나 많은 에이전트가 실패하는지!)을 알아보세요. 견고한 인프라와 도구, 모듈형 설계 아키텍처, 지속적인 평가와 피드백 루프 등, 확장을 염두에 둔 핵심 agentic 설계 원칙을 학습합니다.
2
확장성을 위한 에이전트 개발
에이전트를 확장 가능하게 개발하기 위한 핵심 전략을 배웁니다. Model Context Protocol(MCP)과 Agent-to-Agent 프로토콜(A2A)이 표준화를 통해 확장성을 어떻게 지원하는지 인사이트를 얻으세요.
3
대규모 운영 환경으로의 배포
이제 운영 배포 차례지만, 서두르지는 마세요! 운영 환경에서도 AI 에이전트가 지속적으로 성능을 내도록 자신감을 주는 견고한 테스트 프레임워크를 구축합니다. 사용 사례에 가장 적합한 배포 전략을 선택하고, 실시간 데이터 소스를 agentic 시스템과 통합하는 방법을 배웁니다.
확장 가능한 Agentic 시스템 구축
코스
완료
