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1단계: 문제 정의 및 데이터 준비AI 에이전트의 목적에 맞는 문제를 명확히 정의하고, 관련 데이터를 수집 및 준비하는 단계입니다.목적 정의AI 에이전트가 수행해야 할 특정 목적, 과제, 목표를 명확히 설정합니다.데이터 수집학습 및 평가를 위해 과제에 적합한 다양하고 대표적인 데이터를 수집합니다.데이터 정제모델 학습의 정확도를 높이기 위해 불필요하거나 품질이 낮은 데이터를 제거합니다.특징 엔지니어링에이전트의 도메인에 적합한 핵심 특징을 식별하고 이를 학습 가능하도록 전처리합니다.지식 베이스 설정에이전트가 활용할 수 있는 태스크 관련 지식(예: 시맨틱 검색 데이터베이스 또는 그래프 기반 지식)을 체계적으로 구축합니다.2단계: 모델 미세 조정 및 통합AI 모델을 선택하고 과제에 맞게 조정한 후, 시스템 환경..