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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.
AI 에이전트를 활용한 자율 개발의 핵심 개념인 ‘에이전틱 엔지니어링’을 토큰과 LLM의 동작 원리부터 차례대로 정리합니다. 에이전트가 Context + LLM + Tools 세 가지로 구성된 애플리케이션임을 이해하고, MCP와 Skill의 차이 및 선택 기준, 그리고 Feedback Loop와 Guardrail을 더한 Harness 엔지니어링으로 Human-in-the-loop을 최소화하는 방법을 배웁니다. PRD 작성부터 개발 환경(AGENTS.md/CLAUDE.md, 서브 에이전트) 구성, 반복 구현, 배포로 이어지는 5단계 워크플로우와 자율화 레벨 1~3 모델을 통해 Claude Code, Codex, Amazon Kiro 같은 코딩 에이전트를 실무에 적용하는 관점을 얻을 수 있습니다.
