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AI Agent Engineer

Visitors

LLM 기반 AI Agent와 RAG 파이프라인을 설계하고 프로덕션 서비스로 구현하는 역할을 목표로 합니다.

첫 단계 시작 →커리큘럼 보기
Guides
12
Duration
12주
Level
Intermediate
Phases
4
Practice Labs
4
Recommended first

AI Foundations

이 경로는 AI Foundations 위에서 이어집니다. 기초가 처음이라면 먼저 완주하세요.

선행 경로 보기 →

Curriculum

  1. 01Foundation2
  2. 02AI Application7
  3. 03Build1
  4. 04Operate2

Curriculum

학습 순서

각 단계는 기존 가이드로 바로 연결됩니다. 이미 아는 내용은 완료로 표시하고 넘어가도 좋습니다.

첫 단계 시작: AI 실전 입문 & 로드맵 →

  1. Phase 01Foundation

    01AI 실전 입문 & 로드맵NextLLM 앱 구조와 RAG·Agent·파인튜닝 선택 기준, 학습 순서를 먼저 잡습니다.→
  2. 02Python AI비동기 LLM 호출과 구조화 출력 등 AI Agent 개발의 기초 언어 역량을 다집니다.→

  3. Phase 02AI Application

    03LangChainLLM 체인과 tool calling으로 Agent 로직을 구성합니다.→LAB0/2
  4. 04LlamaIndexRAG 파이프라인의 인덱싱과 검색 품질을 최적화합니다.→LAB0/2
  5. 05벡터 DBRAG 검색 품질과 응답 속도를 위한 벡터 데이터베이스를 직접 운영합니다.→
  6. 06LangGraphLangChain 위에 상태 기반 멀티스텝 Agent 워크플로우를 그래프로 구성합니다.→
  7. 07MCPMCP로 Agent가 외부 도구·데이터에 표준화된 방식으로 연결되도록 확장합니다.→
  8. 08Multi-Agent여러 Agent가 역할을 나눠 협업하는 멀티에이전트 시스템을 설계합니다.→
  9. 09Agent EvaluationGolden Set과 LLM-as-Judge로 Agent 응답 품질을 정량 평가합니다.→

  10. Phase 03Build

    10FastAPIAgent를 스트리밍 API 서비스로 배포합니다.→LAB0/4

  11. Phase 04Operate

    11DockerAgent 서비스를 컨테이너로 패키징해 배포 가능한 단위로 만듭니다.→LAB0/9
  12. 12LLMOps배포한 Agent의 응답 품질·비용·지연시간을 지속적으로 평가하고 모니터링합니다.→

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