Multimodal AI 에이전트 및 Tool Use 입문

인공지능의 다음 진화는 텍스트를 넘어섭니다. Multimodal 에이전트는 이제 이미지를 분석하고, 복잡한 문서를 읽으며, 외부 도구를 사용하여 행동을 취할 수 있습니다. 이 기초 텍스트 강의에서는 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 동시에 처리하는 AI 에이전트를 설계하고 구축하는 방법을 배웁니다. Agentic AI와 vision-language 모델의 핵심 개념부터 시작하여 문서 추출, 스크린샷 분석, 동적 tool calling을 위한 실전 구현 전략으로 나아갑니다. 학습 내용: - Multimodal AI 및 agentic 워크플로우의 기초 용어 이해. - 이미지, 스크린샷, 복잡한 문서에서 구조화된 데이터 처리 및 추출. - 에이전트가 외부 시스템과 상호작용할 수 있도록 현대적인 tool calling 패턴 구현. - vision-language 작업을 위해 특별히 설계된 prompt engineering 기법 적용. - Multimodal 데이터를 처리하기 위한 기본적인 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 개념 탐구. - 다단계 추론을 원활하게 관리하는 견고한 에이전트 아키텍처 설계. 이 강의는 Multimodal 시스템의 필수 정의와 기본 아키텍처를 정립하는 것으로 시작합니다. 그 후, 단계별 텍스트 튜토리얼과 코드 스니펫을 읽으며 자신만의 문서 및 비전 처리 에이전트를 구축하게 됩니다. 이 강의는 AI 에이전트를 처음 접하는 초보자와 개발자를 위해 설계되었으며, 머신러닝에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 차세대 지능형, 행동 지향적 AI 에이전트 구축을 시작해 보세요.