| 강의목차 | 강의제목 | 플레이어 | 수강여부 |
|---|---|---|---|
| 01 | AI 에이전트 모니터링의 필요성과 기본 로그 기록 [67:54] | ||
| 02 | 모니터링의 세 가지 관점: 매트릭, 로그, 트레이스 [59:9] | ||
| 03 | 트레이스를 활용한 에이전트 실행 흐름 추적 [23:24] | ||
| 04 | 대시보드 지표 선정과 이상 징후 알람(Alert) 설정 [39:3] | ||
| 05 | 섀도우 모드(Shadow Mode)를 통한 사전 검증 [48:1] | ||
| 06 | 카나리아 배포 및 유저 피드백, 드리프트(Drift) 감지 [47:4] | ||
| 07 | 에이전트 실패 로그 분석과 점진적 개선 순환 구조 [39:29] | ||
| 08 | 실패 로그 분류 및 근본 원인 분석(RCA) 자동화 [23:28] | ||
| 09 | 개선 작업 우선순위 설정 및 백로그(Backlog) 작성 [46:45] | ||
| 10 | 가설 검증 단계: 오프라인 평가와 섀도우 테스트 [26:1] | ||
| 11 | AB 테스트 의사결정 및 시스템 패치 반영 전략 [68:44] |
