AI 자율학습 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트 | 다비드스튜디오 | 길벗 - 예스24
화려한 프레임워크보다 중요한 것은 로직!기본에 충실하게 배우는 에이전트 설계 원리요즘 AI 에이전트가 대세입니다. 사용자를 대신해 방대한 자료를 조사·정리하고 복잡한 코드도 척척 작성
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2주차
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6일
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7일
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8일
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9일
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10일
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목차
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2장 프롬프트 체이닝
2.1 프롬프트 체이닝 개요
2.2.1 에이전트 미리 보기
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2장 프롬프트 체이닝
2.2.2 단계별 구현하기
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2장 프롬프트 체이닝
2.3 에이전트 UI 완성하기
2장 정리하기 퀴즈
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3장 라우팅
3.1 라우팅 개요
3.2.1 에이전트 미리 보기
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3장 라우팅
3.2.2 단계별 구현하기
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2장 프롬프트 체이닝
2.1 프롬프트 체이닝 개요
__2.1.1 프롬프트 체이닝의 개념
- 프롬프트 체이닝: 작업 쪼개기 방식을 이이전트에 적용.
__2.1.2 프롬프트 체이닝의 장점
- 응답 품질 향상
- 복잡한 문제 해결
- 용이한 디버깅
- 투명한 추론 과정
__2.1.3 주요 활용 사례
- 콘텐츠 제작
- 문서 기반 질의 응답
- 의사결정 지원
2.2 프롬프트 체이닝 에이전트 만들기
__2.2.1 에이전트 미리 보기
__2.2.2 단계별 구현하기
- LLM 호출 함수 정의하기
- 프롬프트 체이닝 구현하기
- 프롬프트 체이닝 개선하기
2.3 에이전트 UI 완성하기
__2.3.1 UI 미리 보기
__2.3.2 UI 완성하기
3장 라우팅
3.1 라우팅 개요
__3.1.1 라우팅의 개념
- 문제를 해결하는 여러 경로 중 가장 적합한 경로를 선택해 최종 답변을 도출하는 방식
- 시스템 프롬프트: AI 응답 생성시 따를 역할, 말투, 목표 등을 미리 정의해 모델의 기본 성격과 응답 방식을 결정하는 지시문. AI가 일관된 성격과 관점으로 답변아도록 하는, 모델 내부의 기본 설정문.
__3.1.2 라우팅의 장점
- 우수한 응답 품질
- 용이한 유지, 보수 및 확장
- 속도와 비용의 효율성
__3.1.3 주요 활용 사례
- 고객 상담 챗봇
- 사내 지식 도우미
- 리서치 에이전트: 사용자 입력으로 후속 동작을 동적으로 결정
- 일문이 모호하거나 의도가 불분명한 경우
- 질문이 지나치게 포괄적인 경우
- 충분히 구체적이고 적절한 입력값이 ㄴ경우
3.2 라우팅 에이전트 만들기
__3.2.1 에이전트 미리 보기
__3.2.2 단계별 구현하기
