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이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
같은 AI 에이전트라도 결과의 규모와 깊이는 무엇을 연결하고(MCP) 무엇을 위임했는가(Sub-agent)에 따라 달라진다. 단일 에이전트는 코드·프레임워크·체크리스트 생성엔 훌륭하지만, "실제 데이터로 구체적 절감액 산출" 같은 요구엔 일반 지식만으론 한계가 있다. 이 과정은 두 축을 다룬다. ① MCP: 외부 시스템을 직접 읽고 조작하게 하는 오픈소스 프로토콜. ② Sub-agent: 독립 컨텍스트에서 전문 역할·도구 제한·모델 선택으로 작업을 위임. 데모는 FinOps Agent(AWS 비용 40% 증가 분석+20% 절감) 시나리오를 Level 0→1→2로 확장한다. 최종적으로 "연결인가 위임인가?"라는 설계 판단 아래 .mcp.json과 .claude/agents/로 팀 재현 가능한 멀티 에이전트 환경을 구성하고 확장의 함정을 피하는 원칙을 익힌다.
