AI 에이전트 팀 사고 기록 6건과 점검표 5장

단순 튜토리얼만으론 실무 적용이 어렵죠. 제 현업 노하우를 담아 복잡한 상태 관리와 멀티 에이전트 설계법을 확실히 전수해 드립니다.

AI가 일상과 산업 전반에 빠르게 스며들면서, 이를 노리는 공격 기법 또한 함께 진화하고 있습니다. 이 강의는 생성형 AI와 LLM을 둘러싼 최신 보안 위협을 이해하고, AI를 활용해 보안 업무를 자동화하며, LLM 탈옥 공격과 방어까지 실습으로 경험하는 실전 중심 과정입니다.

프롬프트를 더 길게 쓰는 대신, 규칙 파일, 기록, 권한, 훅, 검증 루틴을 실제 프로젝트에서 사고가 날 때마다 하나씩 만듭니다. 닷새 동안 실제로 만들고 서버에 올린 뉴스 알림 봇으로, 화면 캡처 211장과 지시 87개를 원문 그대로.

Claude 데스크톱 앱 설치와 화면 둘러보기부터 시작해, 하나로 통합된 Claude로 무엇이 달라졌는지와 묻는 AI·일하는 AI의 차이를 이해한다. PART 1 잘 시키기에서는 업무 요청서 작성, 파일·조사 맡기기, 문서·슬라이드·표 결과물 받기까지 대화창 하나로 Claude에게 일을 맡기는 방법을 익힌다. PART 2 내 업무에 연결하기에서는 메모리와 프로젝트로 내 규칙을 기억시키고, 데이터 분석과 메일·드라이브·캘린더, 내 컴퓨터 폴더, 웹 업무까지 Claude를 실제 업무 환경에 연결한다. PART 3 통째로 맡기기에서는 큰 일을 한 번에 맡기고 스킬·예약 작업·업무 현황판으로 반복 업무가 알아서 돌게 해, 사람은 승인만 하는 업무 구조를 완성한다. 모든 차시는 강사가 실제로 운영 중인 업무를 Claude로 처리하는 장면을 중심으로 구성하고, 같은 방법을 기업 업무와 학교 업무에 적용하는 예를 함께 제시한다.

OpenClaw 1·2부까지 따라오면, 결국 하나의 에이전트에게 뭐든 다 시키게 됩니다. 그러다 보면 프롬프트가 꼬이고, 메모리가 섞이고, 폴더가 엉키면서 “이제 뭘 어떻게 정리해야 할지” 막막해지는 순간이 찾아옵니다. 이 강의는 그 지점에서 한 단계 더 올라가도록 돕는 “멀티 에이전트 입문 편(2.5부)”입니다. 하나의 봇만 유지한 채, planner / editor 두 에이전트로 역할을 분리하고, 각 에이전트에 서로 다른 워크스페이스와 텔레그램 포럼 토픽을 연결해 “어느 방에서 말하느냐에 따라 다른 에이전트가 응답하는 구조”를 직접 만들어 봅니다. 실습을 따라오면, 내 환경 안에 - `content_planner`와 `content_editor` 두 에이전트가 정의된 설정 파일, - 기획과 초안이 분리된 콘텐츠 폴더 구조, - 포럼 토픽별로 다른 에이전트가 붙어 있는 텔레그램 그룹방, - 그리고 두 에이전트가 협업해서 만든 인프런 강의 소개 글 초안 1개가 실제로 남습니다. 즉, 이 강의는 “AI 비서 1명”으로 시작한 텔레그램 봇을, “역할이 나뉜 작은 AI 팀”으로 업그레이드하는 첫 단계를 함께 설계해 주는 실전 수업입니다.

"내 자바 코드를 AI의 손과 발로! 카카오 PlayMCP와 Spring AI가 만나는 실전 에이전트 개발" 기존의 LLM은 학습된 데이터 내에서만 답변하여 최신성이나 정확도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이 강의에서는 AI와 외부 도구를 연결하는 차세대 표준 프로토콜인 **MCP(Model Context Protocol)**를 학습하고, Spring AI를 통해 단 한 번의 구현으로 카카오 PlayMCP 등 다양한 플랫폼과 소통하는 서버를 구축합니다. '잠언·시편 상담소(잠시)' 프로젝트를 통해 이론부터 실전 배포, 플랫폼 등록까지 전 과정을 마스터하여 스스로 도구를 다루는 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장해 보세요.

내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.

AI 에이전트가 내린 판단을 그대로 실행해도 될까요? 오픈소스 Decision AI 모델 Laya를 직접 실행하고, 판단 결과와 신뢰도를 확인해 보세요. 코드 규칙과 사람 검토(Human-in-the-Loop)를 연결해 "어떤 판단은 자동으로 실행하고, 어떤 판단은 사람이 확인해야 하는지" 설계하는 방법을 배웁니다. LLM 호출에서 끝나지 않고, 실제 서비스에서 AI의 판단을 통제하고 검증하고 싶은 개발자를 위한 1시간 48분 실전 강의입니다.

스마트폰 텔레그램으로 영수증 사진을 보내면, OpenClaw와 Gemini 2.5 Flash가 자동으로 분석하고 내 PC workspace에 정리해 저장해주는 비전 기능을 가진 모바일 AI 비서 워크플로우 입문 강의입니다.

초보자, 개발 입문자들도 충분히 따라할 수 있는 튜토리얼식 클로드 코드 개발 강의입니다. 기획자, 디자이너, 비 개발자를 대상으로 오프라인에서 강의한 경험을 토대로 책에 다루지 않는 초급 예제부터 중급 개발 예제까지 한 흐름으로 배울 수 있습니다. 클로드 코드를 활용해 Hello World부터 럭키드로우, 클로드 디자인 + 엑셀 데이터 연동을 통한 디바이스별 최적화 카페 메뉴 관리 웹 페이지, DB와 클라우드 서비스에 올릴 수 있는 SaaS 웹 애플리케이션까지 단계별로 개발하는 과정을 경험합니다. 이론/실습/프로젝트의 단계별로 튜토리얼이 제공되며, 6단계 레벨별 실습을 통해 AI 협업 개발 방법론을 익히고, 클라우드 배포와 운영까지 전체 개발 사이클을 경험합니다.

Claude Code, Codex, pi 등 여러 AI 코딩 에이전트를 한 화면에서 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다. tmux 개념부터 Herdr의 세션, pane, 플러그인, CLI까지 실습하며 SSH 연결이 끊겨도 작업이 유지되는 에이전트 워크플로우를 구축합니다. Agent 시대의 필수 개발 환경을 하루 만에 완성하세요.

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.

"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.

코드 한 줄 몰라도 괜찮습니다. 이제 AI와 ‘대화’하며 개발하는 바이브 코딩의 시대입니다.

설계는 내가, 코드는 AI가: Unity 6와 C#으로 객체지향 설계, Copilot / Claude 프롬프트, AI 코드 검증을 익혀 60초 버티기 3D 게임을 완성합니다. AI를 다룰 줄 아는 게임 개발자가 되어 보세요.

AI Agent, 어디까지 맡겨도 될까요? LLM 원리부터 벤더별 설계·보안·평가까지 IBM 현업 엔지니어가 재 본 근거로 답하고, 내 일을 맡을 Skill까지 만듭니다.

클로드 코드를 처음 쓰는 분을 위한 입문 강의입니다. 코딩은 직접 하지않으며 코드도 설정 파일도 클로드가 작성합니다. 브라우저에서 심리테스트를 만드는것부터 시작해서, 카드 이용내역으로 가계부를 만들고, 방탈출 게임을 만들고, 여행 계획서를 만들어 구글 캘린더와 노션같은 외부서비스와 연결합니다. 기능은 필요해지는 자리에서 배우기 때문에 그 기능이 왜 필요한지도 같이 깨닫게 됩니다.

여러분을 ‘최상위 엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트’로 초청합니다 단순히 남들이 만들어 놓은 라이브러리를 가져다 붙이거나 프롬프트 문장이나 다듬는 미시적 기술자(Prompt Writer)에 머무르지 마십시오. 수학적 제1원리부터 런타임 제어 루프 커널, 그리고 자율 복원 인프라까지 — 대한민국 산업 현장을 이끌어온 40년의 실전 공학 통찰을 통해, 여러분을 기업의 비즈니스와 디지털 주권을 수호하는 최고 수준의 '엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트'로 확실하게 이끌어 드리겠습니다. 지금, 통제 불능의 AI를 완벽한 인더스트리얼 코어로 바꾸는 위대한 여정을 시작해 보십시오. “데모에서는 완벽하게 잘 돌던 AI가 왜 프로덕션 배포만 하면 이상한 헛소리를 하거나 파이프라인을 멈춰 세울까요?” “왜 수많은 기업들이 호기롭게 시작한 AI 프로젝트가 결국 ‘PoC(개념 검증)의 늪’에서 벗어나지 못하고 폐기될까요?” 현장에서 만난 수많은 개발자와 시스템 아키텍트들이 제게 던진 가장 절박한 질문입니다. 안녕하십니까. 저는 40여 년간 대한민국 자동차 파워트레인 R&D 부문(현대자동차그룹 R&D 중역 17년)에서 1,300억 원 규모의 엔진 및 구동 기술 수출을 주도하고, 상장 중견 제조기업의 대표이사(CEO/CTO)로서 현장을 지휘해 온 김홍집입니다. 기계 공학과 정밀 제어 현장에서 수십 년을 보낸 엔지니어의 눈으로 볼 때, 지금의 생성형 AI 도입 열풍 뒤에는 ‘치명적인 불확실성의 위험’이 숨어 있습니다. 단 0.1%의 오차나 실수가 수억 원대의 물리적 설비 파손과 전사적 셧다운으로 직결되는 미션 크리티컬 산업 현장에서, 단순히 확률에 의존해 그럴듯한 텍스트를 뱉어내는 확률적 챗봇을 그대로 서비스에 결합하는 것은 시한폭탄을 들고 불로 들어가는 것과 같습니다. 이 강의는 바로 그 “통제 불능의 확률적 AI를 단 0.000%의 구문 오류도 허용하지 않는 가장 견고한 인더스트리얼 제어 코어로 조련하는 실전 공학 방법론”을 전수하기 위해 기획되었습니다. 1. 여러분이 현장에서 직면한 3대 치명적 병목 (Problem) 수많은 엔지니어들이 단발성 프롬프트 튜닝(Vibe Prompting) 수준의 접근법으로 프로덕션 환경에 도전하다가 다음의 3대 구조적 결함에 부딪혀 좌절합니다: 유한한 컨텍스트와 ‘중간 분실(Lost in the Middle)’: 대화나 멀티턴 실행이 길어질수록 주요 시스템 지시어가 밀려나고 컨텍스트 윈도우가 고갈되어 시스템이 기억을 잃고 환각을 증폭시킵니다. 비결정론적 출력과 연쇄 파이프라인 붕괴: JSON 닫는 괄호가 하나 빠지거나 타입이 틀어지는 아주 미세한 확률적 변동성이 기간계 ERP/CRM API 호출을 마비시키고 데이터 정합성을 붕괴시킵니다. 비신뢰 코드 실행 및 인프라 보안 파산: 에이전트가 자율 생성한 스크립트가 격리되지 않은 호스트 OS 환경에서 실행되면서 커널 탈출이나 민감 데이터 유출 리스크를 야기합니다. 이처럼 산업 현장에서 AI의 오작동은 단량적인 정확도 문제가 아닌, 비대칭 비즈니스 손실(Asymmetric Business Loss)이라는 거대한 재무적 재앙으로 다가옵니다. 2. 이 문제를 ‘어떻게’ 완벽히 해결하는가 (Solution) 본 강좌는 파편화된 상용 도구 사용법을 가르치는 시중의 강의와 궤를 달리합니다. 40년 실무 현장 노하우와 컴퓨터 시스템 공학을 결합하여, 확률적 AI를 시스템 레벨에서 수직 통합 통제하는 3대 하드코어 아키텍처를 전수합니다: ① 프롬프팅을 넘어 ‘LLM-OS & 컨텍스트 오케스트레이션’으로 전이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 패러다임대로, LLM을 대화 상답자가 아닌 컴퓨터의 중앙 연산 코어(CPU)로 재정의합니다. 컨텍스트 창을 초저지연 휘발성 RAM으로, 사내 벡터 DB를 Disk로, 외부 API를 I/O 버스로 체계화합니다. MemGPT 계층형 가상 메모리 페이징을 통해 무한 대화 속에서도 핵심 상태를 포화 없이 보존하며, MCP 기반 유동적 군집 지능(Liquid Swarm MAS)으로 토큰 비용을 극소화하면서 동적 에이전트망을 스케일링합니다. ② 확률적 환각을 0.000%로 구속하는 ‘결정론적 하네스 엔지니어링’ 언어 모델의 창의적 유연성은 사고(Reasoning) 단계에만 열어두고, 실제 외부 시스템과 상호작용하는 물리적 출력단은 수학적 불대수와 컴파일러로 단단히 감금합니다. EBNF / XGrammar 기반 CUDA 로짓 마스킹을 적용하여 유효하지 않은 토큰의 생성 확률을 P = 0.000%로 강제 차단합니다. 에이전트의 생성 코드는 5ms 스냅샷 복원 능력을 지닌 Firecracker MicroVM 마이크로 가상화 샌드박스 내부에서만 일회성으로 가동되도록 물리적 보안 격리 링을 형성합니다. ③ GPU 낭비 없는 ‘고신뢰성 MLOps·LLMOps 자율 복원 인프라’ vLLM PagedAttention 및 S-LoRA 핫스왑을 구축하여 VRAM 유휴 낭비율을 4% 미만으로 억제합니다. 다중 에이전트의 API 실패 시 SagaLLM 역순 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 100% 원상 복원합니다. OpenTelemetry/Langfuse 분산 관측망을 통해 RAGAS 충실도 점수 하락(Data Drift) 감지 시, 무인 카나리 자동 롤백을 실행하여 시스템의 가용성을 사수합니다. 3. 나선형 성장을 이끄는 실전적 가치 (Pedagogy & ROI) 본 강좌는 블룸의 개정 교육분류학(Bloom's Taxonomy) 5단계에 맞춰 체계적으로 설계되었습니다. 학습자는 단순 이론 회상(Remember)에서 출발하여, 5단계 디버깅 파이프라인(Deceptive Baseline 함정 소스코드 분석 ➔ 적대적 공학 해체 ➔ Robust 무결성 파이프라인 수립 ➔ TEI ROI 수식 산출 ➔ SOTIF/ISO 42001 거버넌스)을 직접 코딩하고 검증합니다. 단순히 "잘 동작한다"는 감각적 만족을 넘어, Forrester TEI(Total Economic Impact) 재무 모델을 적용하여 여러분이 구축한 AI 시스템이 기업의 재작업 비용(Rework Cost)을 얼마나 절감하고 수억 원대의 장애 리스크를 회피하여 ROI 200% 이상을 증명해 내는지 경영진 관점의 지표로 시각화해 드립니다.

Claude Code의 핵심 기능(MCP, Agents, Skills)을 활용해 키움증권 API 기반 주식 자동매매 시스템을 처음부터 끝까지 구축합니다. 초심자도 괜찮습니다. Claude Code를 지금 바로 시작해보세요 !

클로드를 단순 대화 도구에서 업무 자동화 시스템으로 전환하는 4회차 집중 과정입니다. 에이전트, 클로드코드, 워크플로우 등 핵심 개념을 실무 사례와 함께 학습하며, 개발 지식 없이도 자신의 업무 영역에서 End-to-End 자동화 시스템을 구축할 수 있는 실전 능력을 갖추게 됩니다. 이 강력한 무기는 암묵지가 있는 비개발자의 손에 들어갈 때 가장 강력합니다. 반면, 개발자라면 그 이유를 이해하면 좋습니다. AI 쓰나미가 몰려오고 있습니다. 휩쓸리지 말고 이걸 무기로 쓰세요.