🖥️[재직자] AI Multi-Agent 서비스 프로젝트

K-디지털 트레이닝 재직자 도약 과정

최신 AI 기술로 기업의 실제 문제를 해결하는 멀티 에이전트 프로젝트

퇴사하지 않고 커리어 성장까지, 9주면 충분!

#🚀 재직자 전용 #📊 100% 프로젝트 #🤖 AI Multi-Agent

🎯 교육기간

2.5개월 (180시간)

🖥 AI Tool 지원

수강기간구독료 지원

💰 교육비용

100% 국비지원

💻 노트북 지원

교육 참여자 대상

🎖 디지털 뱃지 발급

교육과정수료자 인증

⌨ 100% 비대면

장소에 상관없이 교육참여

📆 교육 기간

25년10월 28일 ~ 26년 1월 3일(총 9주)

월~목요일 : 19:30 ~ 22:30 토요일 : 09:00 ~ 18:00

📞 교육 문의

🌐 위치

코드랩 부트캠프 : 서울 금천구 가산디지털2로 144 현대테라타워 가산DK 20층

Logohttps://naver.me/GyYnuvVvnaver.me

🔊 과정문의

전화 : 02-2038-0800 카카오톡 : https://pf.kakao.com/_xjXpxbG/chat

🎓 교육 대상

K-디지털 AI Multi-Agent 과정은 이런 분들께 추천합니다.

재직자 대상 9주 집중 과정으로, 다음 조건에 해당하는 분들에게 최적화되어 있습니다.

  • IT 개발 또는 서비스 기획 경력 재직자

  • Python 프로그래밍 기초 지식 보유자

  • AI 서비스 개발에 관심이 있는 현업 종사자

🕐 평일 저녁, 주말 시간을 투자하여 성장을 원하시는 분

퇴근 후 9주동안 업무에 지장 없이 AI 멀티 에이전트 능력을 성장 시킬 수 있습니다.

📈 개발 역량 확장을 희망하시는 분

현재 보유한 기술 스택을 AI 영역으로 확장하여 더 높은 가치를 창출할 수 있습니다.

🤖 AI 활용 역량 습득하고자 하시는 분

업무 현장에서 AI를 실제로 활용하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

💼 실무 중심 학습 추구자

이론적 지식보다는 실제 현장에서 바로 적용 가능한 실용적 기술 습득할 수 있습니다.

IT개발 또는 서비스 기획 경력을 보유한 재직자로 AI Multi-Agent 개발에 관심이 있는 개발자

🧾 과정 소개

AI 멀티 에이전트 프로젝트 과정은?

🚀 AI 산업의 폭발적 성장

  • 국내 AI 시장: 2021년 8,072억 원 → 2027년 4조 4,630억 원 (연평균 14.9% 성장)

  • 글로벌 AI 시장: 2021년 866억 달러 → 2027년 6,007억 달러 (연평균 38.1% 성장)

  • 국내 AI 기업 매출액: 2020년 1.9조 원 → 2022년 3.9조 원 (3년 평균 42.7% 증가)

📈 왜 지금 AI Multi-Agent인가?

현재 AI 분야에서 가장 주목받는 기술인 Multi-Agent 시스템은 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 업무를 효율적으로 처리하는 차세대 AI 기술입니다. ChatGPT와 같은 단일 AI를 넘어서는 혁신적 접근법으로, 기업들이 가장 필요로 하는 핵심 기술입니다.

대규모 LLM 앱 AI 에이전트

💡 교육과정 특징

AI 분야로 전환하고 싶지만, 어떤 길을 선택해야 할지 고민되시나요?

📚 AI 학습의 시작점이 명확하지 않아 혼란스러워요.

다양한 AI 기술들 중 어떤 것부터 배워야 실무에 도움이 될지 방향성이 부족합니다.

⚙️ 멀티에이전트, RAG 같은 최신 기술이 낯설고 어려워요.

새로운 AI 기술들의 실제 구현 방법과 비즈니스 적용 사례를 이해하기 어렵습니다.

🔧 기본 개발 경험은 있지만 AI 프로젝트 경험이 부족해요.

일반적인 개발과 AI 개발의 차이점을 모르겠고 실제 프로젝트 진행이 막막합니다.

🚀 클라우드와 MLOps까지 포함한 종합적인 AI 역량이 필요해요.

단순한 모델 개발을 넘어 실제 서비스 운영까지 가능한 통합 역량을 갖추고 싶습니다.

실무에 바로 적용 가능한 AI, 퇴근 후 체계적인 학습 과정으로 배워보세요.

🏢 직업과 병행할 수 있어요!

  • 현직 유지하면서 체계적 AI 학습

  • 평일 저녁 19:00 이후, 주말 활용 온라인 교육

  • 퇴사 없이 커리어 도약 가능

⏰ 실제 기업 프로젝트를 경험해 볼 수 있어요!

  • 참여 기업의 실제 비즈니스 요구사항 기반

  • 이론이 아닌 현실적 문제 해결 과정

  • 다양한 AI 실무 경험 축적

🗣 피드백을 받을 수 있어요!

  • 현직 AI 전문가 튜터의 코드 리뷰

  • 프로젝트 멘토링 제공

실제 기업 프로젝트를 경험해 볼 수 있어요!

참여 기업의 실제 비즈니스 요구사항 기반으로 이론이 아닌 현실적 문제 해결 과정을 수행하고 다양한 AI 실무 경험 축적할 수 있습니다.

⌨ 커리큘럼 소개

이론은 최소화하고 실무는 최대화. 매주 결과물이 나오는 100% 프로젝트 중심 커리큘럼

9주 동안 단계별로 AI 역량을 쌓아갑니다. 각 프로젝트는 실제 기업 환경에서 바로 활용할 수 있습니다.

⌨ 커리큘럼 요약

Cover

문서 분석 및 요약 AI 시스템구축

  • 문서분할 에이전트 - 섹션별 텍스트 처리

  • 요약 에이전트 - LLM 활용 핵심 요약

  • 질의응답 에이전트 - 문서 기반 Q&A

  • 의견분석 에이전트 - 감성 분석 및 키포인트

Cover

데이터 분석 및 AI 추천 시스템 구축

  • 데이터수집 에이전트 - 실시간 시장/쇼핑 데이터

  • 뉴스분석 에이전트 - 금융 뉴스 감성 분석

  • 추천최적화 에이전트 - ETF/상품 추천

  • 리스크관리 에이전트 - 변동성 및 효율성 예측

Cover

AI 고객 상담 시스템 구축

  • 질문분류 에이전트 - 문의 카테고리 자동 분류

  • FAQ검색 에이전트 - 기존 DB 빠른 답변

  • 상품추천 에이전트 - 맞춤 상품 추천

  • 감정분석 에이전트 - 고객 감정 감지 및 응대 전략

Cover

멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축

  • 통합 서비스 - 문서분석/금융AI/고객상담 선택

  • API 서비스화 - RESTful API 구축

  • 프론트엔드 연동 - 사용자 인터페이스

  • 클라우드 배포 - AWS 서버리스 환경

🤖 멀티에이전트 AI 시스템 구축 커리큘럼

모듈
핵심 기술 스택
주요 에이전트 구성

📄 문서 분석 및 요약 AI 시스템

• LangChain + LangGraph • FastAPI + gRPC • 벡터 DB (FAISS, ChromaDB) • RAG 검색 최적화 • PDF, DOCX 처리

  • 문서분할 에이전트 - 섹션별 텍스트 처리

  • 요약 에이전트 - LLM 활용 핵심 요약

  • 질의응답 에이전트 - 문서 기반 Q&A

  • 의견분석 에이전트 - 감성 분석 및 키포인트

📊 데이터 분석 및 AI 추천 시스템

• Yahoo Finance API • Alpha Vantage API • 시계열 분석 (이동평균, 변동성) • Shopping Data 수집 • 포트폴리오 최적화

  • 데이터수집 에이전트 - 실시간 시장/쇼핑 데이터

  • 뉴스분석 에이전트 - 금융 뉴스 감성 분석

  • 추천최적화 에이전트 - ETF/상품 추천

  • 리스크관리 에이전트 - 변동성 및 효율성 예측

💬 AI 고객 상담 시스템 구축

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) • 텍스트 분류 모델 • FAQ 데이터베이스 • 감성 분석 모델 • 고객 성향 분석

  • 질문분류 에이전트 - 문의 카테고리 자동 분류

  • FAQ검색 에이전트 - 기존 DB 빠른 답변

  • 상품추천 에이전트 - 맞춤 상품 추천

  • 감정분석 에이전트 - 고객 감정 감지 및 응대 전략

🚀 멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축

• FastAPI + gRPC • Nuxt.js / Next.js • AWS S3 + Lambda • 서버리스 아키텍처 • API 배포 및 최적화

  • 통합 서비스 - 문서분석/금융AI/고객상담 선택

  • API 서비스화 - RESTful API 구축

  • 프론트엔드 연동 - 사용자 인터페이스

  • 클라우드 배포 - AWS 서버리스 환경

⌨ 상세 커리큘럼

1

문서 분석 및 요약 AI 시스템구축

  • 재직자도약과정 소개 및 프로젝트학습 소개

  • MAS와 기존 단일 에이전트 시스템의 차이

  • LangChain+LangGraph를 활용한 멀티에이전트 구조 설계

  • 이벤트 기반 비동기 아키텍처 이해

  • LangChain+LangGraph 설치 및 셋업

  • FastAPI+LangGraph를 이용한 AIAPI개발

  • 기초gRPC기반멀티에이전트서비스구성

  • 문서크롤링&PDF,DOCX 등 다양한 문서 형식처리

  • 벡터 데이터베이스 (FAISS,ChromaDB)활용

  • RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)검색 최적화

  • 문서분할에이전트 : 섹션별텍스트처리

  • 요약에이전트 : LLM을 활용한 중요 포인트 요약

  • 질의 응답 에이전트 : 문서기반 Q&A

  • 의견 분석 에이전트 : 감성 분석 및 키 포인트 제공

2

데이터 분석 및 AI 추천 시스템 구축

주제 1 : 금융 데이터 분석 및 AI투자 추천 시스템 구축

  • 'Yahoo Finance, Alpha Vantage API 활용하여 주식/ETF 데이터 수집

  • 시계열 분석 기법 (이동 평균, 변동성 분석) 적용

  • 데이터 수집 에이전트 : 실시간 시장 데이터 수집

  • 뉴스 분석 에이전트 : 금융 뉴스 감성 분석

  • 포트폴리오 최적화 에이전트: 투자 성향 기반 ETF 추천

  • 리스크 관리 에이전트 : 변동성 및 리스크 예측

주제 2 : 커머스 데이터분석 및 AI 추천시스템 구축

  • Shoping data 수집

  • 시계열 분석 기법 (이동 평균, 변동성 분석) 적용

  • 데이터 수집 에이전트: 실시간 쇼핑 데이터 수집

  • 커머스 판매에이전트: 쇼핑 판매 데이터 분석

  • 포트폴리오 최적화 에이전트:판매 데이터기반 추천시스템

  • 판매관리 에이전트: 커머스 판매 및 효율성 예측

3

AI 고객 상담 시스템 구축

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기반 FAQ 검색

  • 고객 문의 유형 분석 (텍스트 분류 모델)

  • 질문 분류 에이전트 : 고객 문의 카테고리 자동 분류

  • FAQ 검색 에이전트 : 기존 DB에서 빠른 답변 검색

  • 상품 추천 에이전트 : 고객 성향 분석 후 맞춤 상품 추천

  • 감정 분석 에이전트: 고객 감정(불만, 만족 등) 감지 및 응대 전략 변경

4

멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축

  • 문서 분석, 금융 AI, 고객 상담, AI 면접 중 선택하여 실전 프로젝트 개발

  • API 기반 서비스화 (FastAPI, gRPC)

  • 프론트엔드 연동 (Nuxt or Next)

  • AWS S3 + Lambda 활용한 서버리스 아키텍처

  • API 배포 및 성능 최적화

  • 서비스 리뷰 및 피드백

⌨주요 핵심 툴

주요 학습 AI 모델 API
핵심 AI 라이브러리

  • OpenAI API

  • Anthropic Claude API

  • Google Gemini API

  • Cohere API

  • LangChain

  • LangGraph

  • OpenAI API

  • Anthropic Claude API

  • Hugging Face Transformers

📅 강의 운영

퇴근 후 9주 완성, 장소에 구애받지 않고 실무 프로젝트에 도전하세요.

✔ 평일 월~목요일 19:30~22:30 / 토요일 09:00~18:00 참여

✔ 100% 비대면 온라인 강의

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