본 논문은 인공지능(AI) 에이전트를 음악 분석 및 교육에 적용한 연구를 통합적으로 검토하고 실험적으로 검증한다. 규칙 기반 모델에서 딥러닝, 멀티 에이전트 아키텍처, 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 포함하는 현대적 접근 방식까지의 역사적 발전을 종합한다. 또한, 중등 교육에서 생성형 AI 플랫폼을 활용하여 분석 및 창의적 기술을 육성하고, 기호 음악 분석을 위한 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 모듈형, 확장 가능하며 설명 가능한 워크플로우를 구현하는 이중 사례 방법론을 통해 교육적 시사점을 평가한다. 실험 결과는 AI 에이전트가 해석 가능성과 적응성 측면에서 기존 자동화된 방법보다 우수하며, 음악 패턴 인식, 작곡 매개변수화 및 교육적 피드백을 효과적으로 향상시키는 것을 보여준다. 이 연구는 투명성, 문화적 편향, 하이브리드 평가 지표 정의와 관련된 주요 과제를 강조하며, 계산 음악학 및 음악 교육에서 지능형 에이전트의 책임감 있는 배포 필요성을 강조한다.
