AI 에이전트

강좌 개요

이 강좌는 roadmap.sh의 AI 에이전트(AI Agent) 로드맵을 따라 거대 언어 모델(Large Language Model; LLM)을 단순한 대화 도구를 넘어 스스로 계획하고 도구를 사용해 일을 수행하는 에이전트(Agent)로 확장하는 과정입니다. 에이전트가 필요한 이유와 에이전트 루프(Agent Loop)의 네 단계를 이해한 뒤, 도구(Tool) 설계, 에이전트 메모리(Agent Memory), ReAct·MCP 같은 아키텍처 패턴을 배우고, 마지막으로 파이썬(Python)으로 최소 에이전트를 직접 구현해 평가·모니터링

선수 지식

• 없음

레슨 구성

• 01. 강좌 개요 (1장. 강좌 소개)
• 02. 에이전트와 에이전트 루프 (2장. 에이전트와 에이전트 루프)
• 03. 도구와 액션 설계 (2장. 에이전트와 에이전트 루프)
• 04. 에이전트 메모리 설계 (3장. 에이전트 메모리 설계)
• 05. 에이전트 아키텍처 패턴 (3장. 에이전트 메모리 설계)
• 06. 에이전트 구현 (4장. 에이전트 구현)
• 07. 평가·모니터링·보안 (4장. 에이전트 구현)

실습 안내

• 본 강좌의 실습 코드는 브라우저 및 로컬 런타임에서 직접 수정하고 실행할 수 있습니다.