회원 가입일: 2026
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned 10월 9, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google
Earned 10월 9, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가
Earned 10월 9, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리
Earned 10월 9, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화
Earned 10월 9, 2026 EDT
Google Antigravity로 시작하기: AI로 동영상 게임 빌드하기
Earned 10월 9, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 10월 9, 2026 EDT
This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions. As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.
쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다.
첫 번째 에이전트를 빌드해 보았으니, 이제 한 단계 더 나아갈 차례입니다. 이 과정에서는 고급 요청 사항, 모델 선택, 계획 기능, 구조화된 출력 패턴을 적용하여 기본적인 AI 에이전트를 정교하고 정확한 어시스턴트로 발전시키는 기술을 연마하게 됩니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기
이 과정에서는 Google Antigravity에서 에이전트를 조정하여 추진력 있는 속도로 소프트웨어를 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이 실무형 과정에서는 먼저 Antigravity를 설치하고 시작하는 방법을 안내합니다. 다음으로 Firebase를 사용하여 Antigravity로 빌드한 앱의 서비스를 사용 설정합니다. 마지막으로 Antigravity에서 에이전트가 병렬로 작동하도록 프롬프트를 작성하여 Voyager라는 비디오 게임을 빌드합니다.
생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.