# AI 에이전트 오케스트레이션 코스 > agent·tool·workflow·memory의 경계를 분리하고 routing, parallelization, handoff, recovery를 조합합니다. 멀티에이전트가 정말 필요한지 판단하는 데서 시작해 평가·관측·사람 승인까지 갖춘 프로덕션 구조를 설계합니다. - Canonical: https://learning.reopt.ai/courses/agent-orchestration - Language: ko-KR - HTML: https://learning.reopt.ai/courses/agent-orchestration --- [에이전트 엔지니어링](/tracks/agent-engineering) # AI 에이전트 오케스트레이션 단순한 workflow에서 운영 가능한 멀티에이전트까지 agent·tool·workflow·memory의 경계를 분리하고 routing, parallelization, handoff, recovery를 조합합니다. 멀티에이전트가 정말 필요한지 판단하는 데서 시작해 평가·관측·사람 승인까지 갖춘 프로덕션 구조를 설계합니다. 심화 8레슨 515 XP 약 89분 출처 · 핸드북 · AI 에이전트 오케스트레이션 패턴 · 원문 검토 2026-06-20 선수 코스를 먼저 완료해 주세요 [하네스 엔지니어링](/courses/harness-engineering) 완료 후 이 코스를 시작할 수 있어요. [선수 코스 학습하기](/courses/harness-engineering) ![에이전트의 도구·컨텍스트·평가 시스템이 연결되는 모습을 표현한 일러스트](/images/home/track-agent-engineering.png) 0% 코스 진행률 9개 학습 단계 기준 ## 이 코스를 마치면 - 단일 agent·workflow·멀티에이전트 중 가장 단순한 충분 조건을 선택할 수 있다 - routing·pipeline·parallelization·orchestrator-workers 패턴을 업무 특성에 맞게 조합할 수 있다 - tool schema·handoff packet·memory·checkpoint를 명확한 계약으로 설계할 수 있다 - 복구·평가·관측·HITL을 포함한 프로덕션 오케스트레이션 설계서를 만들 수 있다 1 ## 1. 경계와 패턴 선택 복잡성을 늘리기 전에 왜 오케스트레이션이 필요한지 판정합니다. - 멀티에이전트가 답이 아닌 경우부터 agent·tool·workflow·memory의 경계와 7개 핵심 패턴 개념 45 XP - 아키텍처 패턴 선택 퀴즈 문제 형태별 최소 오케스트레이션 판정 퀴즈 50 XP 2 ## 2. Agent·Tool·Handoff 계약 자연어 협업을 스키마·권한·에러 규약이 있는 시스템 계약으로 바꿉니다. - 역할보다 계약이 먼저다 단일 책임 agent, read/write tool, MCP·A2A와 handoff packet 개념 45 XP - 실전: 환불 에이전트의 경계 조회·판단·실행·승인 책임 분리 시나리오 60 XP 3 ## 3. 상태·메모리·복구 긴 실행을 checkpoint 가능한 상태 머신으로 만들고 실패를 격리합니다. - 대화 기록이 아니라 복원 가능한 상태 working state, memory, checkpoint, retry·fallback·circuit breaker 개념 45 XP - 오케스트레이션 복구 준비도 점검 상태·재시도·폴백·사람 개입의 누락 확인 체크리스트 55 XP 4 ## 4. 평가와 프로덕션 운영 결과뿐 아니라 trajectory·비용·지연·안전까지 운영 신호로 만듭니다. - 운영 가능한 agent system의 완료 조건 단위·통합·E2E 평가, trajectory, 관측성, 모델 라우팅과 가드레일 개념 45 XP - 워크북: 오케스트레이션 평가 계획 계약·trajectory·SLO·회귀 루프 설계 워크북 70 XP ## 최종 챌린지 코스에서 배운 내용을 업무에 재사용할 수 있는 산출물로 완성하세요. - 최종 챌린지 · 프로덕션 오케스트레이션 설계서 패턴·계약·상태·복구·평가를 하나의 아키텍처로 연결 레슨 완료 후 100 XP --- 에이전트용 사이트 안내: https://learning.reopt.ai/llms.txt · 사이트맵: https://learning.reopt.ai/sitemap.xml · 문의: https://learning.reopt.ai/contact