01

Reasoning to Action

단순 답변 생성(Generation)을 넘어, 스스로 추론(Reasoning)하고 API를 제어하여 업무를 완수하는 'Agentic AI'의 기술적 진화를 학습합니다.

02

Serverless Agent 구축

인프라 관리 부담 없이 AWS Bedrock과 Lambda를 활용해 개발 시간을 50% 단축시키는 서버리스(Serverless) 에이전트 배포 실무를 익힙니다.

03

Multi-Agent Orchestration

단일 에이전트의 한계를 극복하고, Supervisor(감독관)가 여러 전문가 에이전트를 지휘하는 '멀티 에이전트 오케스트레이션' 아키텍처를 구현합니다.

04

비전공자 맞춤형 설계

복잡한 수식 대신 제임스 본드(단일), 어벤져스(멀티) 등 직관적 비유와 시각화된 아키텍처 다이어그램으로 시스템 설계를 마스터합니다.

Q:

챗봇이 완벽한 계획은 짜주는데, 왜 실제 항공권 예약(Action)은 수행하지 못하나요?

Q:

RAG(검색 증강 생성)와 에이전트(Agent) 중 내 서비스에 필요한 기술은 무엇인가요?

Q:

프롬프트 엔지니어링만으로는 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 데 한계가 있지 않나요?

Q:

실시간 재고나 날씨 같은 최신 데이터를 챗봇이 조회하고 반영하게 하려면 어떻게 해야 하나요?

Q:

개발자가 아닌데 AWS 클라우드 환경에서 AI 시스템을 구축하는 것이 가능한가요?

Project 01. 

나만의 AI 제임스 본드 (Single Agent Architecture)

LLM(Brain)이 사용자의 의도를 파악하고 AWS Lambda(Hands)를 호출하여 외부 API를 제어하는 'Function Calling' 기반의 단일 에이전트 시스템을 구축합니다.

Project 02. 

AI 어벤져스 스쿼드 (Multi-Agent System)

복잡한 미션을 해결하기 위해 Supervisor 에이전트가 하위 전문 에이전트(검색, 계산, 작문)에게 작업을 라우팅하고 결과를 통합하는 협업 시스템을 구현합니다.

POINT 01

현직 아키텍트의
실무 설계도 제공

단순 강의를 넘어, 현업에서 즉시 사용 가능한 'Agentic AI 아키텍처 블루프린트(PDF)'와 'AWS 배포 체크리스트'를 제공하여 시행착오를 줄여드립니다.

POINT 02

AWS 완전 정복
& 비용 절감

AWS Bedrock, Lambda, Knowledge Base 등 최신 기술을 활용하되, Free Tier 및 저비용 모델을 활용하여 운영 비용을 최소화하는 노하우를 전수합니다.

POINT 03

검증된
비유 학습법

어려운 코딩 용어 대신 제임스 본드의 '가젯', 어벤져스의 '팀워크' 등 검증된 비유를 통해 비전공자도 에이전트 원리를 직관적으로 이해하고 응용할 수 있습니다.