# Agentic AI & Physical AI 심화: 멀티에이전트와 로보틱스 연동 — 실습 워크북

이 워크북은 강의자료의 각 모듈에 대응하는 실습 문제와 체크리스트로 구성되어 있습니다. AI Agent 실무 경험이 있는 개발자·엔지니어이 강의 후 스스로 점검할 수 있도록 만들었습니다. (난이도: 고급)

## 사전 준비

- 노트북 지참
- 별도 사전 지식이 필요하지 않습니다 — 강의 중 필요한 개념은 그때그때 설명합니다

---

## Module 1. 멀티에이전트 오케스트레이션

**핵심 내용**

여러 Agent가 같은 작업을 중복 수행하거나 서로 충돌하는 문제는 역할 분담과 통신 규칙을 명확히 하지 않아서 생깁니다. 실제 다중 Agent 시나리오에서 이 충돌을 조정하는 패턴을 다룹니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "역할 분담과 통신 프로토콜 설계"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "충돌·중복 작업 조정 전략"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] 멀티에이전트 오케스트레이션 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

---

## Module 2. Physical AI 기초

**핵심 내용**

Physical AI는 카메라·센서로 본 것을 언어로 이해하고 행동으로 옮기는 Vision-Language 모델이 핵심입니다. 로봇·센서와 연동되는 아키텍처의 기본 구성을 살펴봅니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "Vision-Language Model 기반 인지"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "센서·로봇 연동 아키텍처"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] Physical AI 기초 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다

---

## Module 3. Sim-to-Real 프로젝트

**핵심 내용**

시뮬레이션에서 잘 되던 동작이 실환경에서 실패하는 경우가 많습니다. 간단한 시뮬레이션 환경을 구성하고, 실환경 전이 시 발생하는 오차를 어떻게 보정하는지 실습합니다.

**실습 문제**

1. 이 모듈에서 다룬 내용 중 "시뮬레이션 환경 구성"을(를) 자신의 언어로 한 문단으로 설명해 보세요.
2. "실환경 전이 검증 및 발표"에 해당하는 상황을 자신의 업무·과제에서 하나 찾아보고, 이번 모듈에서 배운 방법을 어떻게 적용할지 적어보세요.

**체크리스트**

- [ ] Sim-to-Real 프로젝트 관련 핵심 개념을 다른 사람에게 설명할 수 있다
- [ ] 실습 문제 2개를 모두 작성했다


## 마무리 회고

- 오늘 배운 내용 중 실무에 가장 먼저 적용해볼 것은 무엇인가요?
- 더 깊이 알아보고 싶은 주제가 있다면 무엇인가요?