Building Agentic Applications on Databricks - Korean
이 과정에서는 Databricks에서 프로덕션급 에이전틱 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다. 학습자는 Unity Catalog와 MCP를 사용하여 거버넌스가 적용되는 에이전트 도구를 만들고, OpenAI Agents SDK로 단일 및 멀티 에이전트 시스템을 구축하며, supervisor agent가 오케스트레이션하는 Knowledge Assistant 사용 사례에 Agent Bricks와 Genie를 활용하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 도구 프로토타이핑부터 프로덕션 배포까지 전체 단계를 다루며, MLflow tracing을 사용하여 에이전트 실행을 관찰하는 실습 경험을 제공합니다.
참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 반드시 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.
Python 관련 기술:
• 기본 Python 구문 및 데이터 구조
• 함수, 클래스 및 데코레이터에 대한 이해
• Python 패키지 관리 및 import 경험
• JSON 데이터 처리에 대한 지식
• async/await 패턴에 대한 기본 이해
SQL 관련 기술:
• 기본 SQL 쿼리 구문(SELECT, FROM, WHERE)
• SQL 함수 및 사용자 정의 함수에 대한 이해
• Unity Catalog SQL 함수 사용 경험
Databricks 관련 기술:
• Databricks 워크스페이스 탐색 및 노트북 인터페이스에 대한 이해
• Unity Catalog 구조(카탈로그, 스키마, 테이블, 볼륨, 함수)에 대한 지식
• Databricks compute 리소스 및 서버리스 컴퓨팅 사용 경험
• MLflow experiment tracking에 대한 지식
• Databricks model serving 엔드포인트에 대한 이해
GenAI/에이전트 관련 기술:
• LLMs 및 해당 기능에 대한 기본 이해
• 프롬프트 엔지니어링 및 시스템 프롬프트에 대한 지식
• 도구 호출 에이전트 및 함수 호출 개념에 대한 지식
• Model Context Protocol(MCP)에 대한 기본 지식
Outline
1. 기초 (Foundations)
• Databricks의 에이전트, MCP 및 AI 거버넌스
• 데모: Databricks에서 에이전트 도구 구축
• 실습: 에이전트 도구 평가 및 수정
2. 에이전트 개발 (Agent Development)
• OpenAI Agents SDK 및 MLflow를 사용한 에이전트 구축
• 데모: OpenAI Agents SDK를 사용한 단일 에이전트 구축
• 데모: OpenAI Agents SDK를 사용한 다중 에이전트 오케스트레이션
3. Agent Bricks와 그 이후 (Agent Bricks and Beyond)
• Agent Bricks와 Genie
• 실습: Agent Bricks로 슈퍼바이저 에이전트 구축
• 보너스: LangChain을 사용한 단일 에이전트 구축
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