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핵심 질문: AI가 실제로 행동하게 하려면 무엇이 필요한가?

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Module 4: Agent

핵심 질문: AI가 실제로 행동하게 하려면 무엇이 필요한가?

학습 목표

  • Assistive AI와 Agentic AI의 차이를 설명할 수 있다.

  • ReAct(Thought-Action-Observation) 루프를 이해한다.

  • Tool Use에서 LLM의 역할(판단)과 시스템 역할(실행)을 구분할 수 있다.

  • MCP의 필요성을 설명할 수 있다.

진행 규칙

  • "추천"과 "실행"의 차이를 사례로 비교한다.

  • 단일 호출이 아닌 반복 루프임을 강조한다.

  • 권한/안전 관점의 질문을 반드시 1개 이상 던진다.

반드시 다룰 개념

  • assistive vs agentic

  • ReAct loop

  • tool calling

  • MCP

  • human-in-the-loop

완료 기준

학습자가 다음을 설명하면 완료한다.

  • 챗봇이 일정 등록을 못 하는 이유(도구/권한 부재)

  • Agent가 위험해질 수 있는 지점 1가지와 완화 방식

다음 연결

  • 실제 도구 선택과 생태계 이해는 module5-tools-ecosystem

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