Luis Esteban Giner
회원 가입일: 2019
다이아몬드 리그
4866포인트
Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기
Earned 7월 2, 2026 EDT
인간 중심의 AI
Earned 7월 2, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 7월 2, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 7월 1, 2026 EDT
첫 번째 에이전트 배포하기
Earned 6월 30, 2026 EDT
에이전트를 빌드하고 프로덕션에서 배포하기
Earned 6월 30, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리
Earned 6월 24, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가
Earned 6월 20, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화
Earned 6월 15, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링
Earned 6월 14, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드
Earned 6월 14, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드
Earned 6월 14, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 6월 12, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례
Earned 6월 12, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 6월 11, 2026 EDT
AI 에이전트 소개
Earned 6월 11, 2026 EDT
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 11월 29, 2025 EST
초급 Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini Enterprise 기반 에이전트형 어시스턴트를 사용한 퍼스트 파티 및 서드 파티 소스 데이터 통합, 멀티미디어 마케팅 자료 개발, 시스템 전반의 비즈니스 작업 자동화와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.
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작업 기반 워크플로에서 인간 중심의 AI 조정으로 전환되고 있는 중요한 변화에 대해 알아보세요. 증강과 자동화를 전략적으로 구별하고 기계의 효율성과 인간의 직관 사이의 균형을 맞추는 방법을 배우게 됩니다.
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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 특정 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 모델, 추론 루프, 도구와 같은 에이전트의 구성요소를 살펴보며 기본적인 생성형 AI 에이전트를 빌드하는 실무형 실습을 진행합니다.
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고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.
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로컬 호스트에 있는 에이전트를 프로덕션으로 가져오세요. 이 과정에서는 메모리 뱅크를 통해 선택적인 세션 간 메모리를 사용하여 ADK 에이전트를 Vertex AI Agent Engine 및 Cloud Run에 배포하는 방법을 다룹니다.
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Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 Google Cloud의 강력한 인프라를 사용하는 멀티 에이전트 시스템의 아키텍처와 배포에 대해 알아보세요. 안전하고 확장 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 AI 에이전트를 위해 서버리스 Cloud Run부터 고성능 GKE에 이르기까지 이상적인 호스팅 환경을 식별하고 계층적 에이전트 트리와 결정론적 워크플로 에이전트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다.
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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.
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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.
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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
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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.
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Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 첫 번째 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하면서 에이전트에 대한 이론을 실제로 적용해 보세요.
이 실습 중심 과정에서는 완전한 ADK 개발 환경을 설정하고, Python 코드와 YAML 구성의 두 가지 방식으로 에이전트를 생성하며, 다양한 인터페이스에서 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 에이전트 동작을 정의하는 핵심 파라미터를 학습하고 첫 번째 과정에서 배운 내용을 실제 코드에 적용합니다.
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에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 복잡하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 ADK의 오픈소스 프레임워크를 다루며, 간단한 프롬프트 엔지니어링에서 시작해 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템에 적합한 코드 우선의 구조화된 소프트웨어 개발 접근 방식으로 나아갑니다.
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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.
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AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.
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AI 에이전트는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 뛰어넘는 중대한 변화입니다. AI 에이전트는 단순히 텍스트 기반 솔루션을 생성하는 데 그치지 않고, 자율적으로 행동하여 솔루션을 실행할 수도 있습니다.
이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항, LLM API와의 차이점, 실제로 AI 에이전트가 더하는 가치를 소개합니다. Google의 에이전트 백서를 바탕으로 한 이 과정은 에이전트 코드를 처음 작성하기 전에 필요한 이론적 토대를 제공하여 (단순한 텍스트 생성이 아닌) 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하고자 하는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 적합합니다.
커뮤니티 포럼에 참여하여 질문하고 토론하기
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AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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