단순 프롬프팅을 넘어,
엔터프라이즈 AI 엔진을 설계하다
단순 API 호출이 아닌, 시맨틱 블루프린트 설계부터 MCP 기반 멀티 에이전트,
그리고 운영/보안(Guardrail)까지.
실무에 즉시 적용 가능한 2일(16H) 완성 아키텍처링 집중 과정입니다.
교육 효과 및 구성 분석
본 과정 수료 시 기대되는 역량 변화와 이론/실습 배분율입니다.
핵심 역량 향상 (Before vs After)
* 아키텍처 설계 및 보안/운영(Ops) 능력의 비약적 상승에 초점
이론 vs 실습 구성 비율
Context Engineering 학습 로드맵
아래의 파이프라인 단계를 클릭하여 상세 학습 내용을 확인하세요.
Foundation & Blueprint
LLM 작동원리와 시맨틱 블루프린트 설계
Tools & MCP
도구 정의 및 MCP 프로토콜 활용
Multi-Agent Orchestration
에이전트 협업 및 라우팅 전략
Context Engine Assembly
RAG 연결 및 엔진 조립
Hardening & Security
가드레일, 안정성, 프롬프트 인젝션 방어
Evaluation & Deployment
LLM 평가(Judges) 및 엔터프라이즈 운영
Why Context Engineering?
단순한 모델 사용을 넘어 엔터프라이즈 도입을 위해 고려해야 할 외부 트렌드
MCP (Model Context Protocol)
Anthropic과 업계가 주도하는 표준 프로토콜인 MCP를 통해, LLM이 데이터 소스에 안전하고 표준화된 방식으로 접근하는 방법을 학습합니다. 사일로화된 데이터를 연결하는 핵심 기술입니다.
Goal Preservation
단순 요약이 아닌 '의도(Intent) 유지' 기반의 Context Reduction 기술은 긴 문맥 비용을 절감하면서도 에이전트의 수행 능력을 유지하는 엔터프라이즈 필수 최적화 기술입니다.
LLM-as-a-Judge
정량적 평가가 어려운 생성형 AI의 출력을 또 다른 LLM이 평가하는 'LLM-as-a-Judge' 프레임워크를 통해, 서비스 배포 전 신뢰성 점수(Confidence Score)를 산출하는 방법을 다룹니다.