추천검색어
모두를 위한 AI 에이전트 엔지니어링
- 본 과정은 단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 과업을 수행하는 'AI 에이전트 시스템 실전 프로젝트'입니다. Sense-Think-Act 루프 기반의 자율 주체 설계부터 작업 기억(RAM)을 위한 컨텍스트 엔지니어링 전략을 마스터합니다. LangGraph 기반의 순환 구조와 조건부 제어 로직을 실무에 통합하고, RAGAS와 LangSmith를 활용한 정량적 평가 및 안정성 가드레일까지 구축합니다. 설계부터 품질 보증(QA)까지 관통하며 생산성을 극대화하는 최고 수준의 '에이전트 엔지니어링 역량'을 완성해 봅시다.
| 학습시간 | 총 10차시 30일 과정 |
|---|---|
| 강사 | 박경민 |
| 교재 |
|
수료 조건
| 수료항목 | 수료기준 | 평가 방법 |
|---|---|---|
| 평가 | - 시험 있는 과정 : 시험 응시(점수 무관)<br /> - 시험 없는 과정 : 시험 없음(진도율로 수료)<br /> ※ 기업의 요청이 있을 경우, 수료기준은 다를 수 있습니다. | 평가 없음 |
| 진도율 | 진도율 100% 기준, 100% 이상 시 수료 가능<br /> ※ 기업의 요청이 있을 경우, 수료기준은 다를 수 있습니다. | 차시별 총 학습시간의 50% 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다.차시별 총 학습시간의 특정 시간 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다.<br /> ※ 산업안전보건교육은 90%이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다. |
학습목표
- 1. AI 에이전트 기술이 비즈니스 프로세스에 미칠 파급력을 선제적으로 파악하여, 기술적 변수와 제약 조건을 고려한 실효성 있는 AI 도입 전략을 수립할 수 있습니다.
- 2. 에이전트 아키텍처 및 하네스 엔지니어링에 대한 이해를 바탕으로 기술 조직과의 소통 오류를 줄이고, 엔터프라이즈 AI 프로젝트 추진 시 전사적 실행력을 극대화할 수 있습니다.
학습대상
- 1. 기업체 전 임직원
- 2. AI 에이전트의 기초를 배우고 싶은 직장인
- 3. AI 에이전트를 활용해 업무를 수행하려는 개발자
강사 소개
박경민
(강사)
훈련내용
| 차시 | 차시명 | 강의시간 |
|---|---|---|
| 1차시 | 에이전트 패러다임: 챗봇을 넘어 자율 주체로 | 29분 |
| 2차시 | 컨텍스트 엔지니어링: 에이전트의 작업 기억(RAM) 설계 | 36분 |
| 3차시 | 지식의 이식: Enterprise RAG와 Few-shot 패턴 | 34분 |
| 4차시 | 사고의 척추: CoT(생각의 사슬)와 단계적 추론 설계 | 33분 |
| 5차시 | [실습 1] 지능형 도서관: RAG & Citation 엔진 | 25분 |
| 6차시 | [실습 2] 판단형 에이전트: LangGraph 기반 루프와 조건부 로직 | 26분 |
| 7차시 | [실습 3] 업무형 에이전트: Tool-calling과 API 에코시스템 | 25분 |
| 8차시 | 평가 하네스: 에이전트 지능의 정량적 측정전 웹앱 제작 | 37분 |
| 9차시 | 가드레일 & 모니터링: 운영 안정성 확보 전략 | 31분 |
| 10차시 | 엔터프라이즈 최적화: 비용, 속도, 그리고 미래 | 30분 |
모사답안 처리기준
- 모사답안의 정의
- 과제·시험에서 타인의 답안을 그대로 복사하거나, 문장의 구조·핵심 표현이 동일한 상태에서 일부만 바꾸어 제출한 답안을 모사답안이라고 합니다. 인터넷·서적·강의자료의 내용을 출처 없이 그대로 옮겨 적는 경우도 포함될 수 있습니다. - 처리 원칙
- 모사답안으로 판정된 경우, 해당 평가의 점수는 0점 처리됩니다.
- 모사답안이 1건 이상 적발되면 해당 수강생의 전체 과정이 미수료로 처리될 수 있습니다.
- 반복·중대한 부정행위 발생 시, 해당 사업장은 최대 1년간 직업능력개발훈련비 지원이 제한될 수 있습니다.
수강 후기
수강 후기 데이터가 없습니다.