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실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.4

싱글 및 멀티 AI 에이전트의 설계부터 협업 아키텍처 구축, 비동기 통신까지 멀티 에이전트 시스템의 실무 전반을 다룹니다. 랭그래프를 활용한 워크플로우와 메시지 브로커 기반의 병렬 통신 방식을 학습하여 복잡한 업무 도메인을 분할하고 코디네이션하는 방법을 익힙니다. 또한 정밀도와 재현율 등 평가 매트릭스를 활용한 LLM 기반 자동 채점 시스템과 TDD 방식의 퀄리티 게이트 구축을 통해 에이전트의 성능을 객관적으로 평가하고 관리하는 역량을 기릅니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 중급이상

수강기한 12개월

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 랭그래프와 메시지 브로커를 활용하여 멀티 에이전트 협업 시스템과 비동기 병렬 통신 아키텍처를 구축할 수 있다.

  • 업무 도메인에 맞게 스페셜리스트와 슈퍼바이저 에이전트를 설계하고 민주형 및 액터-크리틱 등 코디네이션 전략을 적용할 수 있다.

  • TDD 방식의 평가 데이터셋과 LLM 기반 자동 채점 시스템을 구축하여 에이전트의 성능을 객관적으로 평가하고 퀄리티 게이트를 관리할 수 있다.

실무에서 배우는 AI Agents Part.4
에이전트 혼자 일하는 시대는 끝났다. 이제 '팀'으로 일하게 하라.
싱글·멀티 에이전트 설계, 랭그래프 워크플로우, 비동기 병렬 통신, LLM 기반 자동 채점과 TDD 퀄리티 게이트까지
실무에서 배우는 AI Agents Part.4 강의 대표 이미지
ABOUT THIS COURSE
복잡한 업무 도메인을 여러 전문가 에이전트로 분할하고, 슈퍼바이저가 코디네이팅하는 멀티 에이전트 시스템을 설계·구축·평가할 수 있게 됩니다.
TOOLS

다루는 툴

강의에서 다루는 주요 도구와 프레임워크입니다.

MA

멀티 에이전트

LG

LangGraph

TD

TDD

LE

LLM 평가

OUTPUT

이런 걸 만들어요

강의를 완강하면 아래 결과물을 직접 설계하고 구현하게 됩니다.

🧩

도메인 분할형 멀티 에이전트 설계안

업무 도메인을 스페셜리스트 에이전트 단위로 분할하고 슈퍼바이저가 코디네이팅하는 아키텍처

2~4강
🔀

랭그래프 기반 워크플로우

LangGraph로 슈퍼바이저와 전문가 에이전트를 연결한 협업 파이프라인

3강
⚡

메시지 브로커 병렬 통신 구조

비동기 큐를 활용한 에이전트 간 병렬 메시지 처리 구현체

5강
📊

LLM 기반 자동 채점 시스템

정밀도·재현율 등 평가 매트릭스로 에이전트 성능을 자동 측정하는 채점 파이프라인

6강
🧪

TDD 방식의 평가 데이터셋 & 퀄리티 게이트

컴포넌트 단위 평가 데이터셋과 배포 전 통과해야 하는 품질 검증 게이트

7~8강
CURRICULUM

이런 걸 배울 수 있어요

커리큘럼을 주제별로 묶으면 다음과 같은 역량을 순차적으로 쌓게 됩니다.

1~2강

싱글→멀티 에이전트로 확장하는 설계 감각

단일 에이전트의 한계를 이해하고, 업무 도메인을 스페셜리스트 단위로 분할하는 설계 원칙을 익힙니다.

3~4강

슈퍼바이저와 코디네이션 전략

랭그래프 기반 워크플로우와 민주형·액터-크리틱 등 코디네이션 전략을 비교·적용해 멀티 에이전트 협업을 구현합니다.

5강

비동기·병렬 통신 아키텍처

메시지 브로커와 비동기 큐를 활용해 에이전트 간 병렬 통신을 구성하고, 처리 효율을 높이는 구조를 설계합니다.

6~8강

평가 매트릭스와 퀄리티 게이트

정밀도·재현율 기반 LLM 자동 채점과 TDD 방식의 평가 데이터셋, 컴포넌트 단위 퀄리티 게이트로 에이전트 성능을 객관적으로 관리합니다.

NOTICE

수강 전 참고사항

  • 본 강의는 AI 에이전트 개발 기초(싱글 에이전트, 프롬프트 설계, 도구 호출 등)를 선행 학습한 수강생을 대상으로 합니다.
  • 강의는 Q&A 답변을 제공하지 않는 자체 학습형 강의입니다.
  • 학습 효과를 위해 배속보다 정상 속도 시청과 실습 병행을 권장합니다.
  • 촬영 시점 기준으로 사용 툴과 라이브러리 버전이 달라질 수 있으며, 주요 변경 사항은 강의 내에서 안내합니다.
  • 실습 환경은 각자의 로컬 또는 클라우드 환경에서 구성하며, 별도 제공 환경은 없습니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 단일 에이전트의 한계를 넘어 멀티 에이전트 시스템을 도입하고 싶은 개발자

  • AI 에이전트의 객관적 성능 평가 및 자동화 테스트(TDD) 환경을 구축하고자 하는 실무자

  • 복잡한 업무 도메인을 분할하여 전문가 에이전트 간 협업 아키텍처를 설계하려는 AI 서비스 개발자

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 프로그래밍 기초 및 LLM API 활용 경험

  • LangChain 등 AI 에이전트 프레임워크의 기본 개념과 단일 에이전트 구현 경험

  • 비동기 프로그래밍 및 메시지 브로커에 대한 기본적인 이해

안녕하세요
유용한IT학습입니다.

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명

수강생

6,695

개

수강평

4.6

점

강의 평점

380

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강의

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수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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