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MCP와 A2A로 끝내는 상상도 못할 Multi-Agent 구축

평생소장
약 25시간
사전지식 필요

'국내 최초' MCP x A2A 활용 실전 Multi-Agent 구현 프로젝트! 주요 개념부터 서버 구축 실습까지, MCP x A2A로 쉽고 안전하게 Multi-Agent를 구축하세요.

#A2A#AI#AI Agent#MCP#Mulit Agent#멀티에이전트

강의 정보

*선택한 옵션에 따라 상이할 수 있습니다.
온라인
3파트
25.06.23~ 영상 공개
학습자료 제공
AI 챗봇 지원
커뮤니티 운영

최대65%
월 23,334원~
12개월 무이자 할부 시

권장 소비자 가격
800,000원
할인 금액
-520,000원
할인 판매가
280,000원~
무제한 페이백 종료까지 남은 시간 (~7/27 23:59)
2025-07-27T14:59:00.000Z
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MCP와 A2A로 끝내는 상상도 못할 Multi-Agent 구축

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나를 위한 투자, 지금 이 강의로 시작해보세요🔥이 강의로 올해 자기계발 끝내자!

커리큘럼

파트 3개약 25시간

  • Part 01. {MCP, AI Agent 등 개념부터 익숙하지 않은 분들을 위한} AI Agent 개념과 트렌드, 그리고 활용 프로토콜
    05:55:00

      Ch 01. AI 에이전트의 현재와 가능성

      02:15:00
    • 01. 강의 전체 커리큘럼 소개
      00:15:00
    • 02. 기획자, 디자이너, 개발자 간 협업 중심의 회사 구조가 무너지고 있다
      00:20:00
    • 03. 기존 LangChain, LangGraph 등의 Framework 에서 Agent 개발하던 방식
      00:20:00
    • 04. 단일 에이전트의 한계와 멀티 에이전트 시스템의 필요성
      00:20:00
    • 05. MCP와 A2A가 멀티 에이전트 시스템 발전에 기여하는 역할
      00:20:00
    • 06. 작업 결과물이 달라지는 Cursor AI 를 위한 구조화와 표현하기 그리고 설계의 중요성
      00:20:00
    • 07. LLM 이 가지는 한계를 뛰어넘기 위한 국내-외 다양한 시도들과 동향
      00:20:00
    • Ch 02. MCP (Model Context Protocol) 완벽 이해 - AI 에이전트의 범용 도구 상자

      02:20:00
    • 01. MCP(Model Context Protocol) 이란 무엇인가
      00:20:00
    • 02. MCP 의 주요 구성 요소 5가지
      00:20:00
    • 03. MCP 의 작동 원리와 주의사항
      00:20:00
    • 04. MCP Community 살펴보기(Server 와 Client)
      00:20:00
    • 05. Community MCP 서버를 Claude Desktop 에서 활용하기 1: Firecrawl MCP Server
      00:20:00
    • 06. Community MCP 서버를 Claude Desktop 에서 활용하기 2: Notion MCP Server
      00:20:00
    • 07. Community MCP 서버를 Claude Desktop 에서 활용하기 3: Web Browser MCP Server
      00:20:00
    • Ch 03. A2A (Agent-to-Agent) 완벽 이해 - AI 에이전트 간 공통 협업 방식

      01:20:00
    • 01. A2A(Agent to Agent) 란 무엇인가
      00:20:00
    • 02. A2A 의 주요 구성 요소
      00:20:00
    • 03. 다양한 멀티 에이전트 패턴과 A2A 의 작동 원리
      00:20:00
    • 04. A2A 활용할 때 주의사항
      00:20:00
  • Part 02. {MCP, A2A(,Cursor)를 내 실무에서 빠르게 활용해보고 싶은 분들을 위한} 멀티 에이전트 구축 기본 실습
    03:20:00

      Ch 01. Cursor AI IDE 셋팅

      01:20:00
    • 01. AI IDE 에 대해 자세히 알아보기(Cursor, Windsurf, ...)
      00:20:00
    • 02. 기존 개발 방식과 Cursor AI IDE 개발 방식의 비교
      00:20:00
    • 03. Task 구조화 템플릿을 활용한 내가 원하는 프로젝트 구체화하기
      00:20:00
    • 04. (A2A, MCP, LangGraph) Multi-Agent 개발 작업을 위한 AI Coding 환경 셋팅
      00:20:00
    • Ch 02. LangGraph와 MCP & A2A (강력한 멀티 에이전트 시스템 구축)

      02:00:00
    • 01. LangGraph를 뜯어보며 기본 개념 이해하기 (StateGraph(Send, Command), Node, Edge, State)
      00:20:00
    • 02. LangGraph를 활용한 멀티 에이전트 워크플로우 설계 패턴
      00:20:00
    • 03. MCP Server 를 LangGraph Agent 의 도구로 통합하기
      00:20:00
    • 04. LangGraph Agent를 A2A 로 통합하기
      00:20:00
    • 05. MCP만으로 멀티에이전트 구현 후 A2A 를 이용해 한계 극복하기 (by Project. Simple DeepResearch)
      00:20:00
    • 06. A2A 통신 과정에서 HITL(Human-In-The-Loop) 통해 사람의 판단을 요청하기
      00:20:00
  • Part 03. {수준 높은 Multi agent를 빠르고 안전하게 구축해보고 싶은 분들을 위한} [실전 멀티 에이전트 실습]
    05:20:00

      Ch 01. 주식 분석 Agent & 투자 Agent 등 Multi-Agent 를 활용해 데이터 기반 투자 실습 프로젝트

      02:40:00
    • 01. 주식 데이터 수집 Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 02. 주식 데이터 수집 Agent 만들기 2
      00:20:00
    • 03. 주식 데이터 분석 Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 04. 주식 데이터 분석 Agent 만들기 2
      00:20:00
    • 05. 주식 투자(매매) Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 06. 주식 투자(매매) Agent 만들기 2
      00:20:00
    • 07. 투자 총괄 Supervisor Agent 만들기 및 A2A 연동
      00:20:00
    • 08. 주식 투자 Agent 실행 및 모니터링(Dockerize)
      00:20:00
    • Ch 02. Multi-Agent 를 만들어 다양한 내 업무용 비서로 활용하기

      02:40:00
    • 01. Browser 를 자유자재로 다루는 Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 02. Browser 를 자유자재로 다루는 Agent 만들기 2
      00:20:00
    • 03. Knowledge 를 자유자재로 다루는 Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 04. Knowledge 를 자유자재로 다루는 Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 05. 업무를 구조화하고 Workflow 를 설계 저장하는 Agent 만들기 1
      00:20:00
    • 06. 업무를 구조화하고 Workflow 를 설계 저장하는 Agent 만들기 2
      00:20:00
    • 07. 업무 Assistant Supervisor Agent 및 A2A 로 Multi Agentic 하게 만들기
      00:20:00
    • 08. 업무 Assistant Agent 실행 및 모니터링(Dockerize)
      00:20:00
 영상공개 일정 D-55
해당 강의는 총 4회에 걸쳐 공개됩니다.
1차2025.06.23(월)
2차2025.07.21(월)
3차2025.08.18(월)
최종2025.09.15(월)

커뮤니티

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학습 규정 및 환불 규정

학습 규정


* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

* 해당 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.

* 부록 파트의 경우 [파이썬으로 개발하는 빅데이터 기반 맛집 추천 서비스 (ft. Django, FastAPI) Online.] 강의 Part1 에서 발췌된 영상입니다.


총 학습기간:

  • 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

  • 본 패키지는 약 25시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.

  • 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)

  • 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

  • 일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.


주의 사항


  • 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

  • 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.

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