2025년 최고의 Agentic AI 과정 5선

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, 비즈니스 리더, AI 관심자
• 난이도: 초보자부터 중급자까지 다양한 수준의 학습자에게 적합

핵심 요약

• McKinsey 예측: 2030년까지 AI 에이전트가 70%의 지식 작업을 자동화할 것으로 예상됨
• 5대 핵심 과정: Vanderbilt, Udemy, DeepLearning.AI, IBM, AutoGen에서 제공하며 각각 프레임워크 구축, 실무 프로젝트, 다중 에이전트 시스템, RAG/LangChain, AutoGen 디자인 패턴을 강조
• 핵심 기술: OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph, AutoGen, MCP 등 최신 프레임워크 활용 및 프롬프트 엔지니어링, 툴 발견 시스템, 다중 에이전트 협업 등

섹션별 세부 요약

1. Vanderbilt University의 Agentic AI 특화 과정

• 대상: 기본 Python 경험자, AI/ML 사전 지식 필요 없음
• 핵심 내용:
• Python 기반 AI 에이전트 프레임워크 구축 (자체 개발)
• 프롬프트 엔지니어링을 통한 대규모 언어 모델(LLM) 활용
• 신뢰성 있는 에이전트 아키텍처 설계 (예: 다중 에이전트 협업 시스템)

2. Udemy의 30일 Agentic AI 마스터링 과정

• 대상: Python 및 LLM 기본 지식 보유자, 초보자도 자가 학습 가능
• 핵심 내용:
• 8개 실무 프로젝트 개발 (예: OpenAI Agents SDK, CrewAI, AutoGen 활용)
• Model Context Protocol (MCP) 기반의 상업적 문제 해결 방안
• 프로토타입 설계 패턴으로 고품질 자동화 솔루션 구현

3. DeepLearning.AI의 다중 에이전트 시스템 과정

• 대상: 프롬프트 엔지니어링 경험자, LLM 적용에 관심 있는 전문가
• 핵심 내용:
• AI 에이전트 팀 구성 (역할 분담, 메모리 관리, 도구 할당)
• 에이전트 협업 전략 (직렬/병렬/계층적 실행)
• 에이전트 안전성 강화 (오류 처리, 환상 제어)

4. IBM의 Retrieval-Augmented Generation (RAG) & LangChain 과정

• 대상: Python, PyTorch, Transformer 아키텍처 기초 지식 보유자
• 핵심 내용:
• RAG 기술을 활용한 문서 분석 및 질의 응답 시스템 구축
• LangChain을 통한 LLM 기반 애플리케이션 개발
• NLP, Prompt Engineering, Large Language Modeling 집중 교육

5. DeepLearning.AI의 AutoGen 과정

• 대상: Python 초보자, 복잡한 워크플로우 자동화에 관심 있는 학습자
• 핵심 내용:
• ConversableAgent 기반의 스탠드업 코미디 대화 시뮬레이션
• 고품질 블로그 작성 및 체스 게임 AI 개발 예제
• AutoGen 프레임워크의 다중 역할 에이전트 시스템 구현

결론

• 목표에 맞는 과정 선택이 중요: 초보자(DeepLearning.AI), 개발자(Vanderbilt), 비즈니스 전문가(Udemy), 정보 검색 전문가(IBM), 최신 기술 흥미자(AutoGen)
• Agentic AI는 2025년 기업 혁신의 핵심 도구로, 이 과정을 통해 실무 적용 및 경쟁력 강화가 가능함.