모듈 Gen-6: AI Agent 설계 및 구축 (24h)
학습 결과
학생은 단일 Agent부터 멀티모달·멀티에이전트 시스템까지 진화하는 Agent 아키텍처를 설계·구현할 수 있다.
선행 학습
- Module Gen-4: LangChain Agent 기초
- Module Gen-5: RAG 최적화 경험
- Module M4-6 (데이터분석): FastAPI·배포 기술
ABCD 학습목표 & Bloom 수준
| # | ABCD 학습목표 | Bloom 수준 | 관련 sources | 평가 방법 |
|---|---|---|---|---|
| Gen-6-1 | Behavior: 단일 Agent(ReAct)→다중 Agent(협업·경합) 아키텍처를 설계하고 / Condition: 복잡한 업무(예: 시장 분석 + 보고서 작성)에 / Degree: 다중 Agent 간 역할 분담이 명확하고 최종 결과의 일관성 보장 | Create | agentic-ai-design-patterns-2026, event-driven-multi-agent-systems | 멀티에이전트 시스템 검증 |
| Gen-6-2 | Behavior: Vision(이미지)·Audio(음성) 입력을 처리하는 멀티모달 Agent를 구현하고 / Condition: GPT-4V·Claude Vision 같은 멀티모달 LLM 사용 / Degree: 텍스트·이미지·음성 혼합 입력에 대한 통합 응답 생성 | Create | multimodal-ai-llm | 멀티모달 테스트 케이스 검증 |
📚 사용 Sources (권장 읽기 순서)
| 순서 | Sources | 학습목표 | 예상 학습 시간 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 1️⃣ | agentic-ai-design-patterns-2026 | Gen-6-1 | 2h | 기초: ReAct·Multi-Agent 패턴, Orchestrator-Worker, 협업 구조 |
| 2️⃣ | event-driven-multi-agent-systems | Gen-6-1 | 2h | 핵심: 이벤트 기반 멀티에이전트, Kafka 스트리밍, 4가지 분산 패턴 |
| 3️⃣ | multimodal-ai-llm | Gen-6-2 | 3.5h | 확장+실전: Vision Transformer, 크로스모달 검색, GPT-4o API 구현 |
| 학습 시간 합계 | Gen-6-1~Gen-6-2 | ~7.5h | 강의 24h 중 이론·실습 학습 부분 |
강의 자료 출처
- agentic-ai-design-patterns-2026 — ReAct·Multi-Agent 패턴, Agent 설계 원칙 (학습목표 Gen-6-1)
- event-driven-multi-agent-systems — Orchestrator-Worker·Hierarchical·Blackboard·Market 패턴 + Kafka (학습목표 Gen-6-1)
- multimodal-ai-llm — Vision Transformer, 이미지+텍스트 처리, 크로스모달 검색, GPT-4o API (학습목표 Gen-6-2)
역링크
⬅️ lecture-planning-2026에서 참조