소개

Agentic AI는 자율적으로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 도구를 활용하여 복잡한 작업을 수행하는 AI 시스템입니다. LLM 기반 에이전트부터 멀티 에이전트 시스템까지 체계적으로 학습합니다.

목차

1장: Agentic AI 개요

• AI Agent란 무엇인가?
• 전통적 AI vs Agentic AI
• Agent의 핵심 구성요소
• Agentic AI의 발전 역사
• 주요 응용 분야

2장: LLM 기초

• 대규모 언어 모델 이해
• GPT, Claude, Gemini 비교
• API 활용법 (OpenAI, Anthropic)
• 프롬프트 엔지니어링
• 토큰과 컨텍스트 윈도우

3장: 프롬프트 엔지니어링 심화

• Zero-shot, Few-shot 학습
• Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅
• Self-Consistency
• Tree-of-Thought
• ReAct 패턴

4장: Tool Use와 Function Calling

• Function Calling 개념
• OpenAI Function Calling
• Claude Tool Use
• 커스텀 도구 정의
• 도구 선택과 실행

5장: RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• RAG 아키텍처
• 문서 청킹 전략
• 임베딩과 벡터 데이터베이스
• 검색 최적화 (Hybrid Search, Reranking)
• 멀티모달 RAG

6장: Agent 프레임워크

• LangChain 기초와 심화
• LlamaIndex 활용
• AutoGPT와 BabyAGI
• CrewAI 멀티에이전트
• Microsoft AutoGen

7장: 메모리와 상태 관리

• 단기 메모리 (Conversation Buffer)
• 장기 메모리 (Vector Store)
• 에피소드 메모리
• 메모리 압축과 요약
• 상태 기반 대화 관리

8장: Planning과 Reasoning

• 목표 분해 (Task Decomposition)
• 계획 수립 알고리즘
• 자기 반성 (Self-Reflection)
• 오류 복구와 재계획
• 인간 피드백 통합

9장: 멀티 에이전트 시스템

• 에이전트 간 통신
• 역할 기반 에이전트 설계
• 협력과 경쟁 패턴
• 에이전트 오케스트레이션
• Swarm Intelligence

10장: 코드 생성 에이전트

• 코드 생성과 실행
• 샌드박스 환경 구축
• 코드 디버깅 에이전트
• 테스트 자동 생성
• GitHub Copilot 원리

11장: 웹 에이전트

• 웹 브라우징 자동화
• Playwright/Selenium 통합
• 웹 스크래핑 에이전트
• 폼 작성과 네비게이션
• 멀티모달 웹 에이전트

12장: 에이전트 평가와 최적화

• 에이전트 벤치마크
• 성능 메트릭 정의
• A/B 테스팅
• 비용 최적화
• 레이턴시 개선

13장: 안전성과 제어

• 에이전트 안전성 원칙
• 가드레일 설정
• 권한 관리
• 감사 로깅
• 인간 개입 (Human-in-the-Loop)

14장: 프로덕션 배포

• 에이전트 아키텍처 설계
• 확장성 고려사항
• 모니터링과 로깅
• 에러 핸들링
• CI/CD 파이프라인

15장: 실전 프로젝트

• 개인 비서 에이전트
• 연구 자동화 에이전트
• 고객 지원 에이전트
• 데이터 분석 에이전트
• 멀티에이전트 협업 시스템

관련 강의

• YouTube 딥러닝
• YouTube 자연어 처리
• 자연어 처리부터 언어 모델까지