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AI

강의

확장 가능한 Agentic 시스템 구축

기초기술 수준
업데이트됨 2025. 12.
MCP, A2A 같은 프레임워크를 활용해 AI 에이전트를 확장하는 데 필요한 핵심을 배워보세요.
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TheoryArtificial Intelligence1시간 30분10 동영상29 연습 문제1,750 XP12,187성취 증명서

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강의 설명

왜 많은 agentic 시스템이 개발에서 운영까지의 간극을 넘지 못할까요? 이 강의에서 알아보세요! 견고한 인프라와 도구, 모듈형 설계 아키텍처, 지속적인 평가와 피드백 루프라는 agentic 확장성의 세 가지 축을 따라, 처음부터 확장 가능성을 염두에 두고 AI 에이전트를 설계하고 개발하는 방법을 배웁니다. 또한 Model Context Protocol(MCP)과 Agent-to-Agent 프로토콜(A2A) 같은 agentic 프레임워크가 데이터 소스와 에이전트 간의 연동을 어떻게 더 깔끔하고 빠르게 만드는지도 살펴봅니다. 마지막으로, 에이전트가 실질적인 가치를 제공하도록 돕는 테스트와 배포 전략을 학습합니다.영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 비디오 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭하면 표시할 수 있어요.강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 확인하실 수 있습니다.CPE 크레딧을 받으려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 획득해야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

선수 조건

Introduction to AI Agents
1

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.
챕터 시작
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.
챕터 시작
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.
챕터 시작
확장 가능한 Agentic 시스템 구축
강의
완료

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