에이전트 빌더 코스

코스 소개

D.Hub 에서 자연어 입력을 도구 호출과 결정으로 풀어 가는 에이전트 워크플로를 설계하는 한 사이클입니다. 도구 정의·액터·RAG·의도 게이팅·디버깅까지 6 레슨, 합쳐서 약 55 분.

본 코스는 AI 자동화 도입 단계의 빌더 시점입니다. 분석가가 AI 어시스턴트 를 쓰는 자리라면, 본 코스의 학습자는 조직의 특정 워크플로를 위한 에이전트를 직접 짜는 자리에 있습니다.

사전 준비

• D.Hub 포털 접근 가능한 엔지니어 또는 분석가 계정 (Editor 권한 이상)
• 입문 코스 또는 분석가 / 엔지니어 코스 중 하나는 끝나 있어야 컬렉션·데이터셋·파이프라인 기본이 손에 익은 상태가 됩니다
• 실습 시나리오 — refund_approval 워크숍, docai 워크숍, map_control 워크숍 의 zip 3 개를 손에 두면 각 레슨의 예제가 즉시 작동합니다

완료 후 할 수 있는 것

• 에이전트의 3 축 — 도구 (Tool) · 액터 (Actor) · 의도 분류 — 의 분업을 설명할 수 있습니다.
• 새 도구 한 개를 입출력 스키마 계약 으로 정의합니다.
• 액터를 자동 액터 vs 인간 검토 액터 로 분리해 HITL 워크플로를 설계합니다.
• 지식 자원을 RAG 로 임베딩 검색 하고 근거 인용 을 응답에 포함시킵니다.
• 의도 분류 + 허용 목록 게이팅으로 기본 거부 안전 패턴을 적용합니다.
• 에이전트 호출 로그 (om_event_history 같은) 와 거부율 대시보드 를 모니터링 시그널로 운영합니다.

이 코스 다음에 무엇이 있을까

본 코스의 6 레슨이 에이전트 빌더의 첫 한 사이클 입니다. 더 깊이 들어가고 싶다면:

• 워크숍 3 종 — refund_approval · docai · map_control — 의 전체 흐름 을 직접 통과해, 각 패턴이 실제 시나리오에서 어떻게 묶이는지 손으로 짚어 보세요.
• 관리자 코스 — 에이전트가 조직 단위로 도입 될 때 그 위에 쌓일 권한·정책·감사 추적 표면.
• 온톨로지 모델러 코스 — 에이전트의 지식 grounding 이 그래프 기반으로 확장될 때의 모델링.

각 레슨 옆 체크박스를 채우면 진척이 자동 기록됩니다.