diff --git a/units/ko/_toctree.yml b/units/ko/_toctree.yml
new file mode 100644
index 00000000..77f9b566
--- /dev/null
+++ b/units/ko/_toctree.yml
@@ -0,0 +1,50 @@
+- title: Unit 0. Welcome to the course
+  sections:
+  - local: unit0/introduction
+    title: Welcome to the course 🤗
+  - local: unit0/onboarding
+    title: Onboarding
+  - local: unit0/discord101
+    title: (Optional) Discord 101
+- title: Live 1. How the course works and Q&A
+  sections:
+  - local: communication/live1
+    title: Live 1. How the course works and Q&A
+- title: Unit 1. Introduction to Agents
+  sections:
+  - local: unit1/introduction
+    title: Introduction
+  - local: unit1/what-are-agents
+    title: What is an Agent?
+  - local: unit1/quiz1
+    title: Quick Quiz 1
+  - local: unit1/what-are-llms
+    title: What are LLMs?
+  - local: unit1/messages-and-special-tokens
+    title: Messages and Special Tokens
+  - local: unit1/tools
+    title: What are Tools?
+  - local: unit1/quiz2
+    title: Quick Quiz 2
+  - local: unit1/agent-steps-and-structure
+    title: Understanding AI Agents through the Thought-Action-Observation Cycle
+  - local: unit1/thoughts
+    title: Thought, Internal Reasoning and the Re-Act Approach
+  - local: unit1/actions
+    title: Actions, Enabling the Agent to Engage with Its Environment
+  - local: unit1/observations
+    title: Observe, Integrating Feedback to Reflect and Adapt
+  - local: unit1/dummy-agent-library
+    title: Dummy Agent Library
+  - local: unit1/tutorial
+    title: Let’s Create Our First Agent Using Smolagents
+  - local: unit1/final-quiz
+    title: Unit 1 Final Quiz
+  - local: unit1/get-your-certificate
+    title: Get Your Certificate
+  - local: unit1/conclusion
+    title: Conclusion
+- title: When will the next units be published?
+  sections:
+  - local: communication/next-units
+    title: Next Units
diff --git a/units/ko/unit0/discord101.mdx b/units/ko/unit0/discord101.mdx
new file mode 100644
index 00000000..e92297a0
--- /dev/null
+++ b/units/ko/unit0/discord101.mdx
@@ -0,0 +1,54 @@
+# (선택 섹션) Discord 101 [[discord-101]]
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/discord-etiquette.jpg" alt="The Discord Etiquette" width="100%"/>
+
+이 가이드는 게임 및 머신러닝(Machine Learning) 커뮤니티에서 인기 있는 무료 채팅 플랫폼, 디스코드(Discord)를 처음 사용하는 분들을 위한 안내서입니다.
+
+Hugging Face 커뮤니티 Discord 서버에서는 **10만 명 이상**의 멤버가 활동하고 있습니다. 아래 <a href="https://discord.gg/UrrTSsSyjb" target="_blank">링크</a>를 클릭하여 참여해 보세요!다른 사용자들과 만날 수 있는 좋은 장소입니다!
+
+## Hugging Face 디스코드 채널에서 Agent 코스를 만나보세요!
+
+Starting on Discord can be a bit overwhelming, so here's a quick guide to help you navigate.
+디스코드를 처음 이용하신다면 다소 낯설 수 있어, 퀵가이드를 준비했습니다.
+
+<!-- Not the case anymore, you'll be prompted to choose your interests. Be sure to select **"AI Agents"** to gain access to the AI Agents Category, which includes all the course-related channels. Feel free to explore and join additional channels if you wish! 🚀-->
+
+Hugging Face 커뮤니티 서버에서는 논문 토론, 이벤트 등 다양한 분야에 활발한 커뮤니티입니다.
+
+
+먼저 [회원가입](http://hf.co/join/discord) 하신 후, `#introduce-yourself` 채널에서 간단한 자기소개를 남겨주세요!
+
+이 서버에는 에이전트 코스 전용 4가지 채널이 있습니다! :
+
+- `agents-course-announcements`: **최신 코스 소식**을 확인하는 공간
+- `🎓-agents-course-general`: **자유로운 대화와 토론** 을 위한 공간
+- `agents-course-questions`: **질문 & 동료들과 도움 주고 받기** 위한 공간
+- `agents-course-showcase`: **자신이 만든 최고의 AI 에이전트를 공유** 하기 위한 공간
+
+추가로 :
+
+- `smolagents`: **라이브러리에 대한 논의 및 지원** 을 받을 수 있습니다.
+
+## 디스코드 활용 팁
+
+### 서버에 참여하는 방법
+
+Discord가 익숙하지 않다면, 서버 참여 방법에 대한 <a href="https://support.discord.com/hc/en-us/articles/360034842871-How-do-I-join-a-Server#h_01FSJF9GT2QJMS2PRAW36WNBS8" target="_blank">공식 가이드</a>를 참고하세요!
+
+간단한 절차는 다음과 같습니다 : 
+
+1. <a href="https://discord.gg/UrrTSsSyjb" target="_blank">초대 링크</a>를 클릭합니다.
+2. 디스코드 계정으로 로그인 하거나, 새 계정을 만듭니다.
+3. 본인이 AI 에이전트가 아님을 인증하세요!
+4. 별명과 아바타를 설정합니다.
+5. "서버 참여(Join Server)"를 클릭합니다!
+
+### 디스코드 효과적으로 활용하기
+
+디스코드를 효과적으로 활용할 수 있는 몇 가지 팁!
+
+- **음성 채널** 도 제공되지만, 일반적으로는 텍스트 채팅이 더 많이 사용됩니다.
+- **마크다운 형식**을 사용할 수 있어, 코드 작성시 유용합니다. 링크에는 마크다운 사용이 제한될 수 있습니다!
+- **긴 대화**시 스레드를 활용하시면 더 편리합니다.
+
+이 가이드가 도움이 되셨기를 바랍니다! 질문이 있으면 디스코드에서 언제든 문의해주세요. 🤗
diff --git a/units/ko/unit0/introduction.mdx b/units/ko/unit0/introduction.mdx
new file mode 100644
index 00000000..abe3aef9
--- /dev/null
+++ b/units/ko/unit0/introduction.mdx
@@ -0,0 +1,176 @@
+# AI 에이전트 코스에 오신걸 환영합니다 🤗 [[introduction]]
+
+<figure>
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/thumbnail.jpg" alt="AI Agents Course thumbnail" width="100%"/>
+<figcaption>이미지 배경은 <a href="https://scenario.com/">Scenario.com 을 활용하여 제작되었습니다.</a>
+</figcaption>
+</figure>
+
+
+오늘날 AI에서 가장 흥미로운 주제인 **에이전트(Agents)**에 오신 것을 환영합니다!
+
+이 무료 코스에서는 **초급부터 전문가 수준**까지, AI 에이전트를 이해하고 활용하며 직접 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.
+
+첫 번째 유닛에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:
+
+- **강의 커리큘럼** 살펴보기
+- **수강 방식 선택** (자기주도 학습 또는 인증 과정)
+- **인증 과정 및 마감일 정보**
+- 코스 운영팀 소개
+- **Hugging Face** 계정 만들기.
+- **Discord 서버** 가입하고 다른 학습자 및 강사들과 소통하기 
+
+지금 바로 시작해 보세요!
+
+## 이 코스에서 무엇을 배울 수 있나요? [[expect]]
+
+해당 코스에서는 다음과 같은 내용을 학습합니다:
+
+- 📖 AI 에이전트의 **이론, 설계, 실전 활용**에 대해 공부합니다.
+- 🧑‍💻 [smolagents](https://huggingface.co/docs/smolagents/en/index), [LangChain](https://www.langchain.com/), and [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/)  등의 **AI 에이전트 라이브러리** 활용법을 배웁니다.
+- 💾 Hugging Face Hub에 **자신이 만든 에이전트**를 공유하고, 커뮤니티에서 제작한 에이전트를 탐색합니다.
+- 🏆 **다른 학습자의 에이전트와 비교 평가**하는 챌린지에 참여합니다.
+- 🎓 과제를 완료하면 **수료 인증서**를 받을 수 있습니다.
+
+그 외에도 다양한 내용을 다룹니다!
+
+이 코스를 마치면 **AI 에이전트의 동작 원리를 이해하고, 최신 라이브러리와 도구를 활용하여 직접 구현하는 방법**을 익히게 됩니다.
+
+👉 <a href="https://bit.ly/hf-learn-agents">지금 바로 코스에 등록하세요!</a>
+
+(HuggingFace는 개인정보 보호를 존중합니다. 이메일 주소는 **각 단원 공개시 링크, 챌린지 및 업데이트 정보**를 제공하는 용도로만 사용됩니다.)
+
+## 이 코스는 어떻게 진행되나요? [[course-look-like]]
+
+이 코스는 다음과 같이 구성됩니다:
+
+- *기본 개념 학습*: 에이전트 개념을 **이론적**으로 배우는 단계입니다.
+- *실습*:  **기존 AI 에이전트 라이브러리**를 활용해 특정 환경에서 에이전트를 훈련하는 방법을 배웁니다. 실습은 사전 구성된 환경을 제공하는 **Hugging Face Spaces**에서 진행됩니다.
+- *실전 적용 과제*: 배운 개념을 활용해 현실 문제를 해결하는 과제입니다. 
+- *챌린지*: 여러분이 개발한 에이전트를 다른 에이전트와 경쟁시켜 볼 수 있습니다. 또한, 에이전트 성능을 비교할 수 있는 [리더보드](https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/AI-Agents-Leaderboard) 도 곧 제공될 예정입니다.
+
+**에이전트 코스는 여러분의 피드백과 기여를 통해 발전되는 프로젝트입니다 !**  [GitHub에서 이슈나 PR을 제출하거나](https://github.com/huggingface/agents-course), Discord 에서 토론에 참여해주세요!
+
+코스를 완료한 후에는  [👉 이 폼](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe9VaONn0eglax0uTwi29rIn4tM7H2sYmmybmG5jJNlE5v0xA/viewform?usp=dialog) 을 통해 피드백을 보낼 수 있습니다.
+
+## 코스 개요 [[syllabus]]
+
+ **전체적인 코스 커리큘럼**입니다.  각 단원 세부 주제 목록들은 해당 단원 공개 시 함께 제공됩니다.
+
+| 단원 | 주제 | 설명 |
+| :---- | :---- | :---- |
+| 0 | 온보딩 | 강의에서 사용할 도구 및 플랫폼을 설정합니다. |
+| 1 | 에이전트 기본 개념 | 도구, 사고 과정, 행동, 관찰 및 해당 형식에 대해 설명합니다.  또한 LLM, 메세지, 특수 토큰, 채팅 템플릿에 대해 설명하고,  python 함수를 도구로 사용하는 간단한 사례를 소개합니다. |
+| 1.5 | Bonus : 함수 호출을 위한 LLM 미세 조정 | LoRa 를 사용하여 노트북 내에서 함수 호출을 수행하는 모델을 미세 조정합니다. |
+| 2 | 프레임워크 | 기본 개념이 인기 라이브러리 smolagents, LangGraph, LLamaIndex 에서 어떻게 구현되는지 살펴봅니다. |
+| 3 | 실전 적용 사례 | 실제 활용 사례를 구현해봅니다. (경험이 있는 에이전트 개발자분들의 PR 환영 🤗) |
+| 4 | 최종 과제 | 특정 벤치마크를 위한 에이전트를 구현하고, 학생 리더보드에서 성능을 평가합니다. 🚀 |
+
+*보너스 단원도 제공되니 기대해 주세요!*
+
+## 선수 지식
+
+이 코스를 완주하기 위해 다음과 같은 기본 지식이 필요합니다:
+
+- Python 기본지식
+- LLM 기본 개념 (1단원에서 LLM 복습 섹션을 제공합니다.)
+
+
+## 필요 도구 [[tools]]
+
+코스를 수강하기 위해 단 2가지만 필요합니다:
+
+- *인터넷이 연결된 컴퓨터*
+- *Hugging Face 계정*: 모델 및 에이전트를 푸쉬/업로드하고 Spaces를 생성하는 데 필요합니다. 계정이 없으시다면, **[이곳](https://hf.co/join)** 에서 무료로 생성 할 수 있습니다. 
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/tools.jpg" alt="Course tools needed" width="100%"/>
+
+## 인증 과정 [[certification-process]]
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/three-paths.jpg" alt="Two paths" width="100%"/>
+
+이 코스는 *자유 수강 모드*로 진행할 수도 있고, 활동을 수행하여 *두 가지 인증서 중 하나*를 받을 수도 있습니다.
+
+자유 수강 모드에서는 원하는 경우 과제와 챌린지에 참여할 수 있으며, **별도로 인증을 신청할 필요가 없습니다.**
+
+인증 과정은 **무료**입니다:
+
+- *기본 개념 인증서*: 1단원을 완료해야합니다. *최신 에이전트 트렌드를 배우고자 하는 학생들을 위한 과정*
+- *완료 인증서*: 1단원, 실전 활용 사례 과제 중 하나, 최종 과제를 완료해야합니다.
+
+인증 과정에는 마감기한이 있으며, 모든 과제는**2025년 5월 1일 이전에** 완료해야 합니다.
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/deadline.jpg" alt="Deadline" width="100%"/>
+
+## 권장 학습 속도 [[recommended-pace]]
+
+코스 각 단원은 **1주일 이내**에 완료할 수 있도록 설계되었으며, **주당 약 3-4시간**의 학습 시간이 필요합니다.
+
+인증 과정 마감 기한이 있기 때문에, 권장 학습 속도를 제공해드립니다! 
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/recommended-pace.jpg" alt="Recommended Pace" width="100%"/>
+
+## 코스 최대한 활용하는 방법 [[advice]]
+
+코스를 최대한 활용할 수 있는 방법을 제안해 드립니다:
+
+1. <a href="https://discord.gg/UrrTSsSyjb"> Discord에서 스터디 그룹에 참여하세요.</a>: 그룹으로 학습하는 것이 효과적입니다. 지금 바로 Discord 서버에 가입하고 Hugging Face 계정을 인증하세요!
+2. **퀴즈와 과제를 수행하세요**: 가장 좋은 학습 방법은 실습과 자기 평가입니다.
+3. **일정을 정하고 꾸준히 학습하세요**: 아래 권장 학습 속도를 참고하시거나, 자신만의 일정을 만들어 보세요..
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/advice.jpg" alt="Course advice" width="100%"/>
+
+## 우리는 누구인가 [[who-are-we]]
+
+저자 소개:
+
+### Joffrey Thomas
+
+Joffrey는 Hugging Face의 머신러닝 엔지니어로, AI 에이전트를 구현하고 실제 환경에 배포한 경험이 있습니다. Joffrey는 이 코스의 메인 강사입니다.
+
+- [Joffrey Hugging Face에서 팔로우 하기](https://huggingface.co/Jofthomas)
+- [Joffrey X에서 팔로우 하기](https://x.com/Jthmas404)
+- [Joffrey Linkedin에서 팔로우 하기](https://www.linkedin.com/in/joffrey-thomas/)
+
+### Ben Burtenshaw
+
+Ben은 Hugging Face의 머신러닝 엔지니어로, 다양한 플랫폼에서 강의 경험이 있습니다. Ben의 목표는 이 코스를 모든 사람이 접근할 수 있도록 만드는 것 입니다.
+
+- [Ben Hugging Face에서 팔로우 하기](https://huggingface.co/burtenshaw)
+- [Ben X에서 팔로우 하기](https://x.com/ben_burtenshaw)
+- [Ben Linkedin에서 팔로우 하기](https://www.linkedin.com/in/ben-burtenshaw/)
+
+### Thomas Simonini
+
+Thomas는 Hugging Face의 머신러닝 엔지니어로, HuggingFace의 <a href="https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction">Deep RL</a>코스와 <a href="https://huggingface.co/learn/ml-games-course/en/unit0/introduction">ML for games</a> 코스를 진행했습니다. Thomas는 에이전트의 큰 팬으로, 커뮤니티가 무엇을 만들지 기대하고 있습니다! 
+
+- [Thomas Hugging Face에서 팔로우 하기 ](https://huggingface.co/ThomasSimonini)
+- [Thomas X에서 팔로우 하기](https://x.com/ThomasSimonini)
+- [Thomas Linkedin에서 팔로우 하기](https://www.linkedin.com/in/simoninithomas/)
+
+## 감사의 말씀  
+
+이 코스에 중요한 기여를 해주신 다음 분들께 감사의 말씀을 전합니다:
+
+- **[Pedro Cuenca](https://huggingface.co/pcuenq)** – 자료 검토 지도와 전문적인 도움
+- **[Aymeric Roucher](https://huggingface.co/m-ric)** – 디코딩 및 최종 에이전트 데모 스페이스와 smolagents 파트 도움 
+- **[Joshua Lochner](https://huggingface.co/Xenova)** – 토큰화 데모 스페이스
+- **[Quentin Gallouédec](https://huggingface.co/qgallouedec)** – 코스 내용에 대한 도움
+- **[David Berenstein](https://huggingface.co/davidberenstein1957)** – 코스 내용 및 조정 도움
+
+## 버그 발견& 강의 개선점 제안! [[contribute]]
+
+기여는 **환영**입니다 🤗
+
+- 만약 *노트북에서 버그🐛*를 발견하셨다면, <a href="https://github.com/huggingface/agents-course/issues">이슈</a>를 열고 **문제를 설명해주세요**.
+- 만약 *코스를 개선하고 싶다면*, <a href="https://github.com/huggingface/agents-course/pulls"> 풀 리쿼스트</a>를 열어주세요.
+- *전체 섹션 또는 새로운 단원*을 추가하고 싶다면, 가장 좋은 방법은<a href="https://github.com/huggingface/agents-course/issues">이슈</a>를 열고 **추가하고 싶은 내용을 설명해주세요! 이후 저희가 내용 작성을 시작하실 수 있도록 안내해드리겠습니다.**
+
+## 그 외에도 질문이 있으시다면? [[questions]]
+
+ <a href="https://discord.gg/UrrTSsSyjb">discord 서버의 #ai-agents-discussions.</a>채널에 질문을 남겨주세요.
+
+
+코스 학습에 앞서 필요한 모든 정보를 습득하셨으니, 출발 준비를 해봅시다!⛵ 
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/time-to-onboard.jpg" alt="Time to Onboard" width="100%"/>
+
diff --git a/units/ko/unit0/onboarding.mdx b/units/ko/unit0/onboarding.mdx
new file mode 100644
index 00000000..397fc6da
--- /dev/null
+++ b/units/ko/unit0/onboarding.mdx
@@ -0,0 +1,59 @@
+# 온보딩(Onboarding): 첫 걸음 내딛기 ⛵
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit0/time-to-onboard.jpg" alt="Time to Onboard" width="100%"/>
+
+이제 모든 필요한 정보를 확인했으니, 본격적으로 시작해 봅시다! 이 섹션에서는 다음 네 가지를 진행할 예정입니다 :
+
+1. **Hugging Face 계정 생성** (아직 계정이 없으신 경우)
+2. **Discord 가입 후 자기 소개** (수줍어 마세요 🤗)
+3. **Hub에서 Hugging Face Agents 코스 팔로우**
+4. **코스 널리 알리기** 
+
+### Step 1: Hugging Face 계정 생성
+
+(아직 계정이 없으신 경우) <a href='https://huggingface.co/join' target='_blank'>여기에서</a> Hugging Face 계정을 만들어주세요.
+
+### Step 2: Discord 커뮤니티에 가입하기
+
+👉🏻 <a href="https://discord.gg/UrrTSsSyjb" target="_blank">여기에서</a> Discord 서버에 가입하세요.
+
+가입 후, `#introduce-yourself` 채널에서 간단하게 자기소개를 남겨주세요.
+
+이 서버에는 AI 에이전트와 관련된 채널을 제공하고 있습니다:
+
+- `agents-course-announcements`: **최신 코스 소식**을 확인하는 공간
+- `🎓-agents-course-general`: **자유로운 대화와 토론** 을 위한 공간
+- `agents-course-questions`: **질문 & 동료들과 도움을**주고 받는  공간
+- `agents-course-showcase`: **자신이 만든 AI 에이전트를 공유** 하는 공간
+
+추가로:
+
+- `smolagents`: **라이브러리에 대한 논의 및 지원** 을 받을 수 있습니다.
+
+Discord 사용이 처음이신 분들을 위해, Discord 101 가이드를 준비했습니다. [다음 섹션](discord101)에서 확인해 보세요!
+
+### Step 3: Hugging Face Agent 코스 팔로우하기
+
+최신 강의 자료, 업데이트, 공지를 놓치지 않으려면 ** Hugging Face Agents 코스를 팔로우하세요**
+
+👉 Go <a href="https://huggingface.co/agents-course" target="_blank">여기</a>에서 **팔로우(follow)**버튼을 클릭하세요!
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/hf_course_follow.gif" alt="Follow" width="100%"/>
+
+### Step 4: 코스 널리 알리기
+
+이 코스가 더 많은 사람들에게 알려질 수 있도록 도와주세요 :) 두 가지 기여 방법을 제안합니다 :
+
+1. <a href="https://github.com/huggingface/agents-course" target="_blank">Github</a>에서 ⭐로 코스 응원하기
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/please_star.gif" alt="Repo star"/>
+
+2. 배움의 여정 공유하기 : **이 코스를 듣고 있다는 것을 많은 사람들에게 알려주세요!** 소셜미디어에 사용하실 수 있도록 이미지도 준비해두었습니다 !
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/share.png">
+
+ 👉 [여기](https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/communication/share.png?download=true) 에서 이미지를 다운로드 할 수 있습니다.
+
+축하합니다! 🎉 **온보딩 과정을 완료하셨습니다!** 이제 본격적으로 AI 에이전트에 대해 배울 준비가 되었습니다 ! 즐거운 학습되세요.
+
+Keep Learning, stay awesome 🤗
diff --git a/units/ko/unit1/README.md b/units/ko/unit1/README.md
new file mode 100644
index 00000000..b1b1ccf4
--- /dev/null
+++ b/units/ko/unit1/README.md
@@ -0,0 +1,19 @@
+# 컨텐츠 목록
+
+👉 <a href="https://hf.co/learn/agents-course/unit1/introduction">여기에서</a> Unit1을 접속하실 수 있습니다.
+
+<!--
+| Title | Description |
+|-------|-------------|
+| [Definition of an Agent](1_definition_of_an_agent.md) | General example of what agents can do without technical jargon. |
+| [Explain LLMs](2_explain_llms.md) | Explanation of Large Language Models, including the family tree of models and suitable models for agents. |
+| [Messages and Special Tokens](3_messages_and_special_tokens.md) | Explanation of messages, special tokens, and chat-template usage. |
+| [Dummy Agent Library](4_dummy_agent_library.md) | Introduction to using a dummy agent library and serverless API. |
+| [Tools](5_tools.md) | Overview of Pydantic for agent tools and other common tool formats. |
+| [Agent Steps and Structure](6_agent_steps_and_structure.md) | Steps involved in an agent, including thoughts, actions, observations, and a comparison between code agents and JSON agents. |
+| [Thoughts](7_thoughts.md) | Explanation of thoughts and the ReAct approach. |
+| [Actions](8_actions.md) | Overview of actions and stop and parse approach. |
+| [Observations](9_observations.md) | Explanation of observations and append result to reflect. |
+| [Quizz](10_quizz.md) | Contains quizzes to test understanding of the concepts. |
+| [Simple Use Case](11_simple_use_case.md) | Provides a simple use case exercise using datetime and a Python function as a tool. |
+-->
\ No newline at end of file
diff --git a/units/ko/unit1/final-quiz.mdx b/units/ko/unit1/final-quiz.mdx
new file mode 100644
index 00000000..bc3718e9
--- /dev/null
+++ b/units/ko/unit1/final-quiz.mdx
@@ -0,0 +1,34 @@
+# 1단원 퀴즈
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/whiteboard-unit1sub4DONE.jpg" alt="Unit 1 planning"/>
+
+첫 번째 단원을 완료하신 것을 축하합니다! 지금까지 배운 핵심 개념들에 대한 이해도를 테스트해 보겠습니다.
+
+퀴즈를 통과하면 다음 섹션으로 진행하여 수료증을 받을 수 있습니다.
+
+행운을 빕니다!
+
+## 퀴즈
+
+여기 인터랙티브 퀴즈가 있습니다. 이 퀴즈는 Hugging Face Hub의 스페이스에서 호스팅됩니다. 이 단원에서 다룬 핵심 개념에 대한 이해도를 테스트하는 객관식 문제들이 제공됩니다. 퀴즈를 완료하면 점수와 정답 해설을 확인할 수 있습니다.
+
+중요한 점: **통과 후 제출 버튼을 클릭하는 것을 잊지 마세요. 그렇지 않으면 시험 점수가 저장되지 않습니다!**
+
+<iframe
+    src="https://agents-course-unit-1-quiz.hf.space"
+    frameborder="0"
+    width="850"
+    height="450"
+></iframe>
+
+퀴즈에 👉 [여기](https://huggingface.co/spaces/agents-course/unit_1_quiz)에서도 접속할 수 있습니다.
+
+## 수료증
+
+퀴즈를 성공적으로 통과했으니, **이제 수료증을 받을 수 있습니다 🎓**
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+퀴즈를 완료하면 이 단원의 수료증에 접근할 수 있게 됩니다. 이 수료증을 다운로드하고 공유하여 과정에서의 진행 상황을 보여줄 수 있습니다.
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+<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/whiteboard-unit1sub5DONE.jpg" alt="Unit 1 planning"/>
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+수료증을 받으면 LinkedIn 🧑‍💼에 추가하거나 X, Bluesky 등에서 공유할 수 있습니다. **@huggingface를 태그하시면 저희가 매우 자랑스러워하며 축하해 드리고 싶습니다!** 🤗
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