최신 Spring AI 기초부터 MCP까지
Spring Boot와 React를 사용하는 개발자, 그리고 기업 환경에서 AI 시스템 도입을 고민하는 개발자분들께 Spring AI를 적극 추천드립니다. 본 과정에서는 단순한 라이브러리 소개에 그치지 않고, Spring AI의 핵심 개념과 내부 구조를 이해한 뒤 다양한 실습 예제를 통해 직접 구현해 보며 실무 적용 역량을 강화합니다. Spring AI 1.1.x 버전을 기준으로 설명하며, 향후 버전 업그레이드에도 대응할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 확장 방향을 함께 제시합니다. 또한 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 도메인 간 컨텍스트 통합 및 분산 환경에서의 AI 연계와 엔터프라이즈 환경에 적합한 AI 아키텍처 설계를 실현함으로써, Spring AI 기술의 활용 가치를 한 단계 더 확장합니다. 기업 환경에서 실제로 도입 가능한 AI 시스템 구축을 목표로, 이론과 실습을 균형 있게 다루는 실전 중심의 가이드가 될 것입니다.
Spring AI Multi-LLM 아키텍처와 Orchestration 중심 Agent 시스템 과정 - 업그레이드 예정
안녕하십니까 지식 공유자 이진만(tootoo) 입니다.
Spring AI Multi-LLM 아키텍처와 Orchestration 중심 Agent 시스템
과정에 대한 업그레이드 소식 전해 드립니다.
4월 중순 경 업그레이드 예정이며 다음과 같은 구성으로 오픈 예정입니다.
현재 구매 하신 분들은 Chapter3까지 보시고 이후 Chapter 4부터 보시면 될 거 같습니다.
4월 중순부터는 본 과정의 가격이 소폭 상승 할 예정이니 미리 구매 하시는 것도 좋을 거 같습니다.
감사합니다.
전체적인 교안 부분이 수정 되었으며 Chapter1 ~ Chapter 3 까지는 Pattern 을 주로 공부 했다면
Chapter4 ~ Chapter 8 까지는 실무 중심의 Multi-Agent 를 만드는 과정으로 구성 하였습니다.
Chapter 1. Multi-LLM Architecture(다중 모델 전략과 엔터프라이즈 AI 아키텍처 설계)
Chapter 2. Agentic Workflow Patterns(실무에서 사용하는 5가지 Agent Workflow 패턴)
Chapter 3. Orchestrated Multi-Agent Patterns(Multi-Agent 구조를 실제 서비스 파이프라인으로 구현하기)
Chapter 4. Multi-Agent Architecture (SubAgent 분리 전략과 Agent Registry 내부 구조)
Chapter 5. Tool-Orchestrated Multi-Agent(Tool을 이용한 실행 레이어 분리 아키텍처)
Chapter 6. Task-Orchestrated Multi-Agent(TaskTool 기반 Agent Runtime 설계)
Chapter 7. DAG-Orchestrated Multi-Agent(엔터프라이즈급 DAG 기반 AI Workflow 설계)
Chapter 8. Declarative Agent Workflow with YAML(YAML 기반 DAG 정의와 실행 엔진 분리)