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재직자 교육
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세부 교육과정 안내
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교육목표
1. 생성형 AI와 클라우드 기술의 융합 흐름을 이해하고 현업에서 AI Agent 서비스를 기획·설계할 수 있는 아키텍처 사고를 갖춘다.
2. MCP 프로토콜과 Claude Code를 활용하여 AI가 스스로 코드를 작성·배포하는 자동화 워크플로우를 구성할 수 있는 실무 역량을 확보한다.
3. AWS Bedrock 기반 Multi-Agent 시스템 및 MCP를 연동한 클라우드 자동화 시스템을 설계·최적화함으로써 현업의 복잡한 비즈니스 워크플로우를 혁신할 수 있는 고급 클라우드 아키텍트이자 개발자로 성장한다. -
교육시간 : 총 40시간
이론 : 10시간
실습 : 24시간
프로젝트 : 6시간
| 주요내용 | 세부내용 |
|---|---|
|
AI Agent & MCP 개요 |
• AI Agent 아키텍처 및 동작 원리 • MCP(Model Context Protocol) 개념 및 구조 • LLM 기반 Agent 설계 패턴 • Multi-Agent System 및 자율형 가드레일(Guardrails) 트렌드 |
|
터미널 AI 코딩 에이전트 Claude Code |
• Claude Code 개념 및 기존 개발 도구와의 차별점 • 클라우드 환경 설치 및 설정 • Claude Code 기반 코드 생성·수정·실행 자동화 실습 • Claude Code를 활용한 멀티 티어(Multi-tier) 인프라 코드(IaC) 고속 생성 |
|
MCP 서버 설계 및 구현 |
• MCP 프로토콜 구조 및 통신 방식 |
|
AWS Bedrock Agent 구축 및 고도화 |
• Bedrock Agent 아키텍처 및 Action Group 설계 |
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클라우드 인프라 및 보안 |
• AWS IAM·VPC·Lambda 기반 Agent 인프라 설계 |
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 주제 |
• 터미널 AI 코딩 에이전트(Claude Code) 기반 MCP 서버 구현 |
| 목표 |
• 단순 챗봇 구현을 넘어, 서로 다른 역할을 가진 복잡한 Multi-Agent가 상호 작용하며 클라우드 환경에서 AI Agent 서비스를 스스로 설계·구축·운영할 수 있는 실무 역량을 갖추고, 개발·배포 전주기를 AI 기반으로 자율 자동화하는 고급 클라우드 시스템을 구축한다. |
| 과정별 | 모집기간 | 운영기간 |
|---|---|---|
| 터미널 AI 에이전트(Claude Code) 기반 MCP 구축 및 AI Agent 개발 | 7.2(목) ~ 7.24(금) | 7.27(월) ~ 7.31(금), 총 5일 |
