5단계: AI 응용 시나리오 탐색
앤드류 응이 강의하는 에이전트 AI 과정으로, 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 시스템 구축 방법을 가르치며, 성찰, 도구 사용, 계획 및 다중 에이전트 협업의 4가지 주요 설계 패턴을 습득합니다.
에이전트 AI 과정 상세 소개
과정 개요
Agentic AI with Andrew Ng는 DeepLearning.AI에서 제공하는, 에이전트 AI 시스템 구축에 초점을 맞춘 과정으로, 인공지능 분야의 선구자 앤드류 응(Andrew Ng)이 직접 강의합니다. 이 과정은 반복적이고 다단계적인 작업 흐름을 통해 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 가르칩니다.
과정 특징:
- 📚 5개 모듈 - 체계적인 학습 경로
- ⏰ 약 6시간 - 자기 주도 학습
- 🎯 중급 난이도 - 일정 수준의 기초 지식이 있는 학습자에게 적합
- 🆓 무료 과정 - DeepLearning.AI 플랫폼에서만 제공
- 🎓 수료증 - 과정 완료 후 기술 인증 획득
에이전트 AI란 무엇인가요?
에이전트 AI는 복잡한 작업의 일부 또는 전체 단계를 완료하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 새로운 소프트웨어 구축 방식을 나타냅니다. 기존의 단일 프롬프트-응답 방식과 달리, 에이전트 워크플로우는 AI가 다음을 수행할 수 있도록 합니다:
- 📋 다단계 프로세스 계획 - 복잡한 작업을 실행 가능한 단계로 분해
- 🔄 반복 실행 - 출력 품질을 반복적으로 개선
- 🛠️ 도구 사용 - 데이터베이스, API 및 외부 서비스 연결
- 🤔 자기 성찰 - 자신의 출력을 평가하고 개선
핵심 설계 패턴
이 과정은 에이전트 AI 시스템을 뒷받침하는 네 가지 핵심 설계 패턴을 심층적으로 다룹니다:
1. 성찰 (Reflection)
AI가 자신의 작업을 비판적으로 검토하고 품질을 반복적으로 개선할 수 있도록 합니다. 마치 자동화된 코드 리뷰와 같습니다.
적용 시나리오:
- 코드 자동 검토 및 최적화
- 문서 품질 개선
- 출력 결과 자체 수정
2. 도구 사용 (Tool Use)
AI를 데이터베이스, API 및 외부 서비스에 연결하여 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
적용 시나리오:
- 데이터베이스 쿼리 및 조작
- 웹 검색 및 정보 검색
- 코드 실행 및 테스트
- 이메일 전송 및 캘린더 관리
3. 계획 (Planning)
복잡한 작업을 실행 가능한 단계로 분해하여 AI가 따를 수 있도록 하고, 예상대로 진행되지 않을 때 조정할 수 있도록 합니다.
적용 시나리오:
- 작업 분해 및 스케줄링
- 프로젝트 관리 자동화
- 적응형 워크플로우 설계
4. 다중 에이전트 협업 (Multi-Agent)
복잡한 워크플로우의 여러 부분을 처리하기 위해 여러 전문화된 AI 시스템을 조율합니다.
적용 시나리오:
- 팀 협업 시뮬레이션
- 전문화된 작업 분담
- 복잡한 시스템의 분산 처리
과정 개요
모듈 1: 에이전트 워크플로우 소개
- 환영 (2분)
- 에이전트 AI란 무엇인가요? (5분) - 에이전트 AI의 본질 이해
- 자율성의 정도 (5분) - 자율성 정도 분석
- 에이전트 AI의 이점 (4분) - 에이전트 AI의 장점
- 에이전트 AI 애플리케이션 (7분) - 실제 적용 시나리오
- 작업 분해 (8분) - 워크플로우의 단계 식별
- 에이전트 AI 평가 (Evals) (5분) - 평가 기반 개발 프레임워크
- 에이전트 설계 패턴 (7분) - 설계 패턴 개요
- 모듈 1 퀴즈 (10분) - 모듈 퀴즈
- 연구 에이전트 시도하기 (10분) - 연구 에이전트 실습
모듈 2-5: 고급 주제
과정의 후속 모듈에서는 각 설계 패턴의 구현 세부 사항을 심층적으로 다루고, 궁극적으로 다음을 수행할 수 있는 완전한 연구 에이전트를 구축합니다:
- 정보 수집
- 발견 사항 분석
- 종합 보고서 생성
- 자율 워크플로우 실행
실전 프로젝트: 연구 에이전트 (Research Agent)
이 과정의 핵심 실전 프로젝트는 다음을 수행할 수 있는 기능적인 연구 에이전트를 구축하는 것입니다:
# 예시 워크플로우
1. 연구 전략 계획
2. 웹 검색 엔진 호출
3. 관련 웹 페이지 다운로드
4. 발견 사항 종합 및 정렬
5. 개요 초안 작성
6. 일관성 검토 및 편집
7. 마크다운 보고서 생성
프로젝트 특징:
- 🔍 정보 수집 자동화
- 📊 지능형 분석 및 종합
- 📝 구조화된 보고서 생성
- 🔄 다단계 반복 최적화
학습 방법
기술 구현
- 순수 Python 사용 - 프레임워크 세부 사항을 숨기지 않고 첫 번째 원리부터 구축
- 프레임워크 중립적 - 핵심 개념 학습, 모든 에이전트 프레임워크에 적용 가능
- 점진적 학습 - 기초를 먼저 이해하고, 프레임워크 도구 탐색
실용 기술
- ✅ 비즈니스 프로세스를 에이전트 워크플로우로 분해
- ✅ 에이전트 구현에 적합한 작업 식별
- ✅ 견고한 테스트 프레임워크 구축
- ✅ 체계적인 오류 분석 수행
- ✅ 프로덕션 배포를 위한 시스템 최적화
평가 및 최적화
이 과정은 효과적인 에이전트를 구축하는 데 핵심적인 평가 기반 개발 방법(Evals)을 특별히 강조합니다:
핵심 역량:
- 📈 성능 지표 설계
- 🐛 오류 분석 방법
- 🔍 워크플로우 추적 (Traces)
- 🎯 구성 요소 수준 최적화
- 🚀 프로덕션 배포 준비
앤드류 응의 통찰:
"저는 에이전트를 효과적으로 구축할 수 있는지 여부를 결정하는 가장 큰 예측 변수는 평가 및 오류 분석의 규범적 프로세스를 추진하는 방법을 아는지 여부라고 생각합니다. 이를 수행하는 방법을 모르는 팀은 에이전트를 몇 달 동안 조정해도 거의 진전이 없을 수 있습니다."
적합한 대상
이상적인 학습자
- 💻 소프트웨어 개발자 - AI 기술을 적용하여 다단계 워크플로우를 처리하는 자율 시스템을 구축하고자 하는 사람
- 🐍 Python 프로그래머 - 중급 수준의 Python 프로그래밍 기술을 갖춘 사람
- 🤖 AI 실무자 - 대규모 언어 모델 및 API에 대한 기본적인 이해가 있고, 실용 기술을 심화하고자 하는 사람
선수 요구 사항
- Python 프로그래밍 기초
- 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 기본적인 이해
- API 호출 경험 (도움이 되지만 필수는 아님)
과정 가치
왜 이 과정을 수강해야 할까요?
- 최첨단 기술 습득 - 에이전트 AI는 현재 AI 채용 시장에서 가장 인기 있는 기술 중 하나입니다.
- 실전 경험 - 처음부터 프로덕션 수준의 에이전트 애플리케이션 구축
- 체계적인 방법론 - 검증된 설계 패턴 및 모범 사례 학습
- 유연한 적용 - 핵심 개념 이해 후 모든 프레임워크로 구현 가능
- 경력 개발 - 대부분의 에이전트 구축 팀보다 훨씬 앞서 나갈 수 있습니다.
적용 시나리오 예시
- 📝 콘텐츠 생성 및 편집
- 🔬 심층 연구 및 분석
- 💼 고객 서비스 자동화
- 📈 마케팅 워크플로우 자동화
- 👨💻 코드 생성 및 검토
- ⚖️ 법률 문서 규정 준수 확인
- 🏥 의료 연구
- 📊 비즈니스 제품 연구
강사 소개
앤드류 응 (Andrew Ng)
- 🎓 인공지능 분야 선구자
- 🧠 Google Brain 공동 창립자
- 📚 Coursera 공동 창립자
- 🏢 전 바이두(Baidu) 수석 과학자
- 👨🏫 수백만 학습자에게 영향을 미친 머신러닝 과정 창시자
학습 조언
- 매일 한 강의 완료 - 학습의 연속성 유지
- 직접 실습 - 과정을 따라 프로젝트 구축
- 심층 이해 - 프레임워크 암기보다는 원리 이해
- 실험 및 혁신 - 배운 패턴을 자신의 프로젝트에 적용 시도
- 커뮤니티 참여 - DeepLearning.AI 포럼 토론 참여
과정 성과
과정 완료 후, 다음을 수행할 수 있습니다:
✅ 에이전트 AI의 핵심 개념 및 장점 이해
✅ 네 가지 핵심 에이전트 설계 패턴 구현
✅ 프로덕션 수준의 에이전트 애플리케이션 구축
✅ 에이전트 시스템 평가 및 최적화
✅ 에이전트 구현에 적합한 비즈니스 시나리오 식별
✅ 모든 프레임워크 또는 순수 Python을 사용하여 에이전트 구축
✅ DeepLearning.AI 인증서 획득
요약
이 과정은 AI 분야 최고의 전문가 앤드류 응이 직접 강의하는 매우 실용적인 과정입니다. 이론 지식뿐만 아니라 실용 능력 배양, 특히 많은 팀이 간과하기 쉽지만 매우 중요한 평가 기반 개발 방법을 강조합니다. 자신의 AI 애플리케이션을 구축하고 싶거나 경력 개발에서 경쟁 우위를 확보하고 싶다면, 이 과정은 2025년에 놓쳐서는 안 될 학습 기회입니다.