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멀티 에이전트 시스템

AI 에이전트 간 협업과 통신, 오케스트레이션을 통한 복잡한 문제 해결

8시간

총 학습시간

6개 챕터

학습 콘텐츠

고급

난이도

3개 도구

시뮬레이터

학습 진도0/6 완료 (0%)

선수 지식

LLM 기본 이해Python 프로그래밍분산 시스템 기초

학습 목표

  • 멀티 에이전트 시스템 설계 능력
  • CrewAI와 AutoGen 활용 능력
  • 에이전트 간 통신 프로토콜 구현
  • 복잡한 워크플로우 오케스트레이션

학습 챕터

01

멀티 에이전트 시스템 개요

멀티 에이전트 시스템의 기본 개념과 아키텍처

1시간 30분
에이전트 시스템의 진화분산 AI 아키텍처협업적 문제 해결+1
02

A2A (Agent to Agent) 통신

에이전트 간 효율적인 통신 프로토콜과 메시지 전달

1시간 30분
A2A 프로토콜 설계메시지 큐와 이벤트 버스동기/비동기 통신 패턴+1
03

CrewAI 프레임워크

CrewAI를 활용한 에이전트 팀 구성과 작업 분배

1시간 30분
CrewAI 아키텍처역할 기반 에이전트 설계태스크 체인과 워크플로우+1
04

AutoGen 멀티 에이전트

Microsoft AutoGen을 활용한 대화형 에이전트 시스템

1시간 30분
AutoGen 프레임워크대화형 에이전트 설계코드 실행과 도구 사용+1
05

합의 알고리즘과 조정

분산 에이전트 시스템의 의사결정과 합의 메커니즘

1시간
분산 합의 알고리즘투표와 경매 메커니즘충돌 해결 전략+1
06

오케스트레이션 패턴

대규모 에이전트 시스템의 관리와 모니터링

1시간
오케스트레이터 아키텍처워크플로우 엔진모니터링과 관측성+1

실습 도구

A2A Orchestrator

에이전트 간 통신과 작업 분배 시뮬레이터

CrewAI Builder

역할 기반 에이전트 팀 구성 도구

Consensus Simulator

분산 합의 알고리즘 시각화 도구