코스
AI Agents — From Theory to Living Systems
This course explores the evolution of AI agents, from fundamental theoretical models to their implementation in real-world, living systems. Participants will learn the principles of autonomous decision-making, interaction between agents, and integration with complex environments. The program combines theory, practical exercises, and case studies to prepare students for building intelligent multi-agent systems of the future.
습득하는 역량
- test skill
Format
How the learning works
A structured path of video lessons, hands-on practice and mentor feedback.
Video lessons with theory and practice
Structured modules you go through at your own pace, with lifetime access.
7 modules
A clear step-by-step structure from basics to production.
Hands-on practice
Interactive tasks and homework on real cases.
Mentor homework review
Line-by-line feedback and unlimited resubmissions.
Certificate
A named certificate on completion.
과정 프로그램
7 modules · 0 lessons · 0 homeworks
AI 에이전트란 무엇이며 왜 필요한가
AI 에이전트가 일반 소프트웨어와 어떻게 다른지 배우고, PEAS 모델을 탐구하며, 반응형에서 하이브리드까지 주요 에이전트 유형을 살펴봅니다. 실습에서는 Python으로 첫 번째 미니 에이전트를 만듭니다.
에이전트의 아키텍처와 두뇌
이 모듈에서는 BDI 모델(신념–욕구–의도)에서 STRIPS와 LLM 기반 추론에 이르는 계획 기법까지 AI 에이전트의 내부 아키텍처를 탐구합니다. 단기, 장기 메모리부터 FAISS, Pinecone과 같은 현대적 벡터 데이터베이스까지 메모리 모델을 학습합니다. 또한 Chain-of-Thought와 자기 성찰을 ‘사고’의 초기 형태로 살펴봅니다. 실습에서는 LangChain과 벡터 DB를 활용해 메모리와 플래너를 갖춘 에이전트를 구현합니다.
핵심으로서의 언어 모델
이 모듈에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 AI 에이전트의 '두뇌'로 탐구하며, 그 강점과 한계를 살펴봅니다. 프롬프트 엔지니어링 기법을 배워 모델과 효과적으로 소통하고, 에이전트가 스스로를 개선할 수 있는 자기 비판 및 성찰 방법을 학습합니다. 또한 AutoGPT, BabyAGI, MetaGPT와 같은 고급 아키텍처도 다룹니다. 실습에서는 자신만의 '미니 AutoGPT'를 구현합니다.
멀티에이전트 세계
이 모듈에서는 여러 에이전트가 상호작용하고 협력하며 경쟁하는 멀티에이전트 시스템(MAS)을 다룹니다. 분산 계획, 집단 의사결정 및 합의 형성을 배우게 됩니다. 사례 연구에는 Minecraft를 탐험하는 Voyager 에이전트와 CAMEL 대화형 에이전트가 포함됩니다. 또한 디지털 경제와 '에이전트 식민지' 개념도 다룹니다. 실습에서는 협력과 경쟁을 동시에 수행하는 두 에이전트를 구현합니다.
학습과 진화
이 모듈에서는 에이전트가 시간이 지남에 따라 학습하고 진화하는 방법을 탐구합니다. OpenAI Gym과 같은 환경에서 강화 학습, 셀프 플레이, 메타 학습을 배우고, 디지털 에이전트가 자연 선택을 거치는 진화적 접근도 다룹니다. 또한 경험을 통해 실제로 더 똑똑해지는 에이전트를 설계하는 방법을 논의합니다. 실습에서는 게임을 하거나 과제를 최적화하는 RL 에이전트를 구현합니다.
윤리, 안전 및 미래
이 모듈에서는 AI 에이전트의 윤리적, 안전적, 사회적 과제를 다룹니다. 도구와 '대화 상대' 사이의 경계, 필터 및 제약의 역할, 에이전트의 '디지털 주체'로서의 법적 지위에 대해 논의합니다. 마지막으로 외교, 과학 및 예술에서 새로운 사회적 행위자로서의 에이전트의 미래를 탐구합니다. 실습에서는 제약이 내장된 안전한 에이전트를 설계합니다.
최종 프로젝트: 나만의 에이전트 만들기
최종 프로젝트에서는 기억하고, 계획하며, 행동할 수 있는 나만의 AI 에이전트를 설계하고 구현합니다. 에이전트는 API, 채팅, 웹 서비스와 같은 실제 환경에 통합되어야 하며, 단순한 장난감이 아니라 유용한 도구나 연구자로 작동해야 합니다. 예시 프로젝트: Trello와 Slack에서 작업을 관리하는 에이전트-매니저, 기사를 읽고 인사이트를 도출하는 에이전트-연구자, 대화와 성찰을 통해 작동하는 에이전트-치료사.
과정 저자
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