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AI 에이전트 기초

업데이트됨 2026. 3.
AI 에이전트가 업무 방식을 어떻게 변화시키고 조직에 어떤 가치를 제공할 수 있는지 알아보세요!
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트랙 설명

AI 에이전트 기초

대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI는 콘텐츠 제작 및 문서 요약과 같은 많은 유용한 활용 사례를 가능하게 했습니다. 워크플로 자동화, 코딩 지원, 고급 고객 지원 챗봇과 같은 더욱 복잡한 애플리케이션의 경우, LLM이 스스로 결정을 내리고 실제 작업을 실행할 수 있는 방법이 필요합니다. 바로 AI 에이전트가 그 역할을 합니다!이 학습 과정에서는 AI 에이전트가 무엇이며 실제 사례를 통해 AI 에이전트를 어떻게 활용할 수 있는지(그리고 어떻게 활용할 수 없는지) 배우게 됩니다.이 과정에서는 사고-행동-관찰(TAO) 루프 및 ReAct 프롬프트와 같은 실용적인 프레임워크를 통해 AI 에이전트의 의사 결정 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.이 책을 통해 인공지능 에이전트가 실제 운영 환경에서 성공하는 요인과, 왜 그렇게 많은 에이전트가 개발 단계를 넘어서지 못하는지 알게 될 것입니다. 본 과정에서는 확장 가능한 에이전트 시스템 구축을 위한 최신 모범 사례, 예를 들어 새로운 멀티 에이전트 설계 패턴, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 간 프로토콜(A2A) 등을 배우게 됩니다.AI 에이전트가 여러분의 업무 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 지금 바로 알아보세요!

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