실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.1

AI 모델에 로컬, API, MCP 도구를 연결하여 실제 업무에 적용 가능한 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다. 다양한 도구 연동 방식과 오케스트레이션 개념을 학습하며, 단일 및 병렬, 체인 방식의 실행 토폴로지를 설계하는 역량을 기릅니다. 복잡한 DB 제어 및 외부 시스템 연동을 자동화하는 에이전트 아키텍처를 이해하고 구현할 수 있습니다.

입문자부터 재미있게 가볍게 따라할 수 있는 강의입니다. 단순한 챗봇을 넘어, 산업별 비즈니스 워크플로우를 자동화하는 AI Agent. 본 강의는 AI Agent의 기본 구조와 핵심 기술(LangChain, LangGraph, RAG)을 1.5시간 동안 빠르게 훑어보고, 실제 코드로 작동하는 미니 에이전트를 직접 만들어 보며 실무 감각을 익히는 입문 과정입니다. 강의가 끝나면, 산업별 데이터 전처리와 확장 설계의 필요성을 이해하고 심화 과정에서 다룰 고급 개념을 준비할 수 있습니다.

[소스코드 제공] 코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

단순한 시스템 프롬프트를 넘어, 페르소나 설계와 Structured Outputs를 활용해 사용자를 기억하고 관계가 변화하는 AI 캐릭터 챗봇을 구현합니다. 제공되는 시작 프로젝트 기반으로 OpenAI API를 안전하게 호출하고, JSON Schema와 Zod로 감정·신뢰도·기억을 검증 가능한 형태로 처리하며, AI 코딩 에이전트를 제약 조건 안에서 활용하는 방법을 30분 실습으로 완성합니다.

AI 보안 사고와 레드팀의 역할을 짚고, 본인 AWS 계정에 LLM 실습 환경을 올립니다. 첫 응답 캡처부터 사용량 확인과 자원 정리까지 미션 0 체크리스트에 남깁니다. 프롬프트 인젝션 진단 실습은 4편에서 이어집니다.

단순 챗봇을 넘어 자율적으로 과업을 수행하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 구현합니다. Sense-Think-Act 루프 기반 아키텍처부터 LangGraph 순환 구조, RAGAS·LangSmith 기반 정량 평가, 운영 가드레일까지 전 과정을 실습하며 엔터프라이즈급 에이전트 엔지니어링 역량을 완성합니다.

LLM 애플리케이션이 개발 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구합니다. 기존 기술들과의 비교를 통해 LLM이 왜 지속 가능한 핵심 기술로 자리잡고 있는지 이해하고, 개발자로서 갖춰야 할 필수 역량과 사고방식의 변화를 학습합니다. 전문 강사의 인사이트를 통해 LLM 애플리케이션 개발의 본질과 미래 방향성을 파악할 수 있습니다.

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

키·접근 범위·호출 제한·실행 권한·가드레일·기록 등 AI 서비스의 설정을 점검합니다. 다른 조건을 유지한 채 통제 전후를 비교하고 출력 처리까지 검토해 미션 4-2 설정 점검표와 진단 기록을 작성합니다.

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

에이전트의 도구 호출과 RAG의 검색·문서 접근에서 권한 경계를 시험합니다. 실제 모델과 교육용 모의 도구·문서를 사용해 승인 게이트와 검색 권한 필터를 관찰하고 미션 5·6 진단 기록지를 작성합니다.

Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

Microsoft 365를 사용하는 업무 환경에서 매일 반복되는 읽기, 정리, 요약, 초안 작성 업무를 자동화하는 Copilot Agent를 직접 구축합니다. 거창한 AI 프로젝트가 아닌, 즉시 ROI를 창출하는 실용적인 업무 자동화 에이전트를 만들어 나의 디지털 업무 파트너로 활용하는 방법을 학습합니다.

단순히 답변만 생성하는 챗봇을 넘어, 스스로 판단하고 도구를 호출하며 여러 단계의 업무를 수행하는 자율형 AI Agent를 직접 구현합니다. OpenAI Agents SDK의 Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session과 Tracing부터 MCP를 활용한 외부 도구·데이터베이스 연결, LangChain과 Deep Agents의 Planning, Subagents, Filesystem, Memory까지 단계별 실습으로 익힙니다. 최종적으로 실제 업무에 적용할 수 있는 도구 연동형 AI Agent의 설계와 구현 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.

Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)의 앰버서더로서 그동안 KubeCon에서 쿠버네티스 보안과 정책, 스케줄러 그리고 Gateway API 등을 주제로 발표해 왔습니다. 그리고 에이전틱 AI 재단(AAIF)의 앰버서더로도 활동하면서 AI 에이전트, LLM, MCP 그리고 AGENTS.md를 쿠버네티스 환경에서 직접 측정하고 연구한 내용을 발표하고 있습니다. 이 강의에는 KubeCon, Open Source Summit, MCP Dev Summit 그리고 AGNTCon + MCPCon 같은 해외 행사에서 영어로 발표한 내용을 한국어 버전으로 녹화해서 발표할 때마다 추가합니다.

유료 API 비용 부담 없이 내 MacBook에서 최신 Gemma 4 모델을 직접 구동하는 전 과정을 학습합니다. Apple Silicon의 Metal API를 활용한 성능 극대화 기법과 VRAM 용량별 최적 파라미터 설정을 마스터하고, FastAPI 기반 프로덕션 수준의 로컬 AI 인프라 구축 능력을 갖추게 됩니다.