Terraform 기본 개념부터 EC2, VPC, Subnet 등 AWS 주요 리소스를 코드로 생성하는 과정까지 단계적으로 배운다. 설치 없이 SaaS 환경에서 실습한다.

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고객 서비스 에이전트 사례를 통해 실제 환경에서 에이전트가 실패하는 대표적 방식과 이를 줄이는 아키텍처 패턴을 배웁니다. 에이전트 하네스 설계, 계층형 가드레일, 스티어링, 도구 안전성, 정책 적용, 평가, 관측성, 비용 통제를 다루며 Amazon Bedrock, Strands Agents SDK, Agent Runtime, Agent Gateway, Lambda, AgentCore policy 등 AWS 서비스를 활용합니다.

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오픈소스 Strands Agents SDK로 AI 에이전트와 에이전트 하네스를 만드는 방법을 가르치는 과정입니다. 에이전트 루프, 모델 제공자, 도구 같은 기초에서 훅, 플러그인, 스티어링, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 다루고, 마지막으로 관측성, 평가, 클라우드 배포 등 에이전트 운영을 배웁니다.

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AWS 생성형 AI 개발자 학습 플랜의 두 번째 파트로, 에이전틱 AI 솔루션 구현, 다양한 모델 배포 전략, 엔터프라이즈 AI 고도화 설계 방법을 배웁니다. 1부에서 익힌 요구사항 분석, 파운데이션 모델 선택, 데이터 처리, 모델 보강 및 프롬프트 엔지니어링 내용을 이어서 확장합니다.

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