[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
Dante(곽지호)
₩198,000
초급 / 인공지능(AI), AI Agent
4.9
(123)
안녕하세요, 단테입니다. Codex × Hermes 콤비로, 한 명의 운영자가 4개 자회사(텍스트·숏폼·데이터·재무)를 동시에 굴리는 1인 AI 오피스를 8주 동안 직접 세웁니다.
초급
인공지능(AI), AI Agent

3개월 만에 GitHub 스타를 4배로 키운 오픈소스 Agent OS '우로보로스' 개발자 이재규가, 8개 코딩 에이전트 런타임을 직접 붙이고 부수며 얻은 설계 원칙을 공유하는 오프라인 밋업을 온라인으로 만나볼 수 있어요!





안랩
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





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새 AI 툴이 나올 때마다 처음부터 다시 배우지 않아도 되는, 런타임에 종속되지 않는 하네스 설계 관점
에이전트의 발산·거짓 완료 보고·재현 불가·권한 문제를 프롬프트가 아닌 구조로 해결하는 판단 기준
메타하네스, Self-Improving Agent, 에이전트 메모리 등 다음 트렌드를 남보다 먼저 이해하는 지도
AI 리뷰 봇과 협업하는 오픈소스 운영법 : 릴리즈 게이트, 기여자 신뢰, 스타 수 너머의 지표, GTM
AI 에이전트의 설계 기준을 이야기 합니다.
AIRXPORT
WHERE AX LEARNING TAKES OFF
AXPORT는 AX와 공항(Airport)을 합친 이름입니다. 낯선 세계로 떠나는 여행처럼, AX라는 목적지로 향하는 탑승구가 되겠다는 뜻을 담았어요. 이 게이트에서 AI & AX 최고의 연사가 파일럿이 되어, 밀도 높은 인사이트를 직접 전합니다. 그 첫 비행을 담았습니다.
시키지 않은 일까지 계획에 넣어요
"문제 없다"는 말을 믿을 수가 없어요
같은 요청인데 매번 결과가 달라요
하지 말라면, 그 생각만 해요
"이렇게 쓰세요" 같은 팁이 아니라, 다섯 질문마다 실제 코드·실험 데이터·판정 기록을 꺼내 정리했습니다. 툴이 바뀌어도 지속적으로 사용 가능한 "기준" 위주로 알차게 담았습니다!
Q1 · 다들 어떻게 쓸래?
프롬프트에 없던 네 가지를 코드로 메우는 기준
→ 내 에이전트가 왜 자꾸 다른 답을 할까요? 상태·검증·권한·재현 네 단계로 바로 짚어냅니다.
Q2 · 어디까지 믿고 맡기나?
검증·평가 루프를 세우는 기준
→ '사람이 계속 붙어 있어야 하는' 일과 '맡겨도 되는' 일의 선을 긋습니다. 검수에 뺏기던 시간이 줄어들 수 있도록 기준을 제시합니다.
Q3 · 품질이냐, 토큰이냐?
둘 다 잡는 분할·라우팅 기준
→ 비싼 모델로 갈아타지 않고도, 같은 돈으로 2.6배 나은 결과를 뽑습니다. 토큰 낭비가 눈에 보이기 시작하고 최적화 해야 할 지점이 보입니다.
Q4 · 모델이 좋아지면 무의미해지나?
삼켜지는 것과 남는 것을 가르는 기준
→ 모델이 좋아짐에도 본질은 동일합니다. 지금 공들이는 설계가 6개월 뒤에도 살아남을 수 있도록 "설계의 원칙"을 함께합니다.
Q5 · 이 모든 걸 어떻게 만들었나?
실패하고 다시 고친 설계 판단의 기록
→ 잘 포장된 성공담이 아니라, 벤치마크 1위에 이르기까지 실패하고 갈아엎은 진짜 의사결정을 그대로 보여드립니다.
저는 Claude Code만 쓰는데, 필요할까요?
→오히려 그래서 필요합니다. 하나의 툴에 익숙해질수록 다른 툴로 옮길 때 기준이 없어 더 헤매게 됩니다. 이 기준은 특정 CLI에 종속되지 않습니다.
팀 리드인데, 실무자가 아니어도 도움이 되나요?
→네. 오히려 "어떤 작업을 맡기고 어디에 검증·권한 선을 그을지"는 도입을 결정하는 리드 분들께서도 더더욱 필요한 지점입니다.
여러 코딩 에이전트 런타임을 하나의 하네스로 묶는 오픈소스 Agent OS 우로보로스를 만들고 있습니다. 6개월간 109번 릴리즈하며 실패하고 다시 고친 판단 기준을, 이 세션에 처음으로 체계적으로 담았습니다.
GitHub Star 성장 그래프
2026년 4월 → 7월 · 1.1k → 5k (약 3개월)
전체 여정을 소개합니다.
하네스가 무엇인지부터, 그리고 '완료했습니다' 대신 남기는 기록으로 답합니다.
하네스 = 프롬프트엔 없던 네 가지를 코드로 메우는 층
"완료했습니다" 대신, 앞 이벤트의 해시를 물고 이어지는 append-only 기록만 남습니다. 하나를 고치면 뒤 전부가 깨져, 같은 실행은 그대로 재생됩니다.
검증·평가 루프와 '판정의 주인'이 누구인지로 답합니다.
같은 "레코드를 카운드 해줘" 라는 태스트에서도 이렇게 결과물이 달라집니다.
판정은 AI가 아니라 코드가 합니다 — 검사 한 번에 1.26초(AI로 시키면 15초+). 애매하면 막는 쪽이 기본값.
답은 하나입니다 — 쪼개면 둘 다 가질 수 있습니다. 계기판을 켜 놓고 직접 봅니다.
기준은 감소율 — reduction = (baseline − spent) ÷ baseline. 측정 축이 없으면 PASS가 아니라 INSUFFICIENT_DATA, 근거를 잃으면 즉시 FAIL.
Bitter Lesson과 메타 레이어로 답합니다 — 무엇이 삼켜지고, 무엇이 남는가.
Bitter Lesson → 삼켜지는 건 포맷, 남는 건 contract
모델이 좋아지면 맨 아래 엔진이 좋아질 뿐입니다. 그 위의 커널과 contract 층 — 이 층의 이름이 Agent OS입니다.
contract 실물부터 반성문 쓰는 봇까지, 벤치마크 1위에 이른 비화를 코드로 답합니다.
"됐습니다"라는 말 대신 verify_command가 판정합니다. 검증 명령이 비어 판정 불가한 contract는 실행 전에 반려됐죠. 그 위에서, 4층 기억으로 스스로 회고하는 봇이 오픈소스를 운영합니다.
이 VOD로 얻어가는 것
종속되지 않는 설계 관점
특정 CLI에 매이지 않는 하네스 설계 사고방식
판단 기준
인터페이스·상태 관리·권한 문제를 가르는 기준
다음 단계 개념
메타하네스 · Self-Improving Agent · 에이전트 메모리
오픈소스 실전 노하우
릴리즈 게이트 · 기여자 신뢰 · GTM 전략까지!
구성
Q. 우로보로스를 꼭 써야 이해되나요?
A. 아닙니다. 우로보로스는 설계 기준을 설명하기 위한 예시이자 검증 사례일 뿐, 세션의 핵심은 상태·검증·권한·재현이라는 보편적인 설계 원칙을 다루고 있습니다.
Q. 실습을 따라 치는 강의인가요?
A. 따라 치는 실습 강의는 아니에요. 어떤 툴에도 통하는 판단 기준을 가져가는 세션입니다. 코드·데이터·판정 기록을 근거로 "왜 그렇게 설계했는가"를 다룹니다.
Q. 팀 리드에게도 적절할까요?
A. 이 세션은 "어떻게 짜는가"보다 "무엇을 맡기고 어디서 멈출까"를 다룹니다. 코드를 직접 안 짜도, 팀의 AI 도입 범위를 정하는 데 그대로 쓰입니다.
Q. 사전 지식이 얼마나 필요한가요?
A. AI 코딩 툴, 에이전트에 관심이 있는 분이나 하네스를 구축해보신 분이라면 누구나 들으실 수 있어요. 입문자에게는 다소 어려울 수 있어요.
학습 대상은
누구일까요?
Claude Code 등 AI 코딩 툴을 이미 실무나 사이드 프로젝트에 쓰고 있지만, 에이전트가 벌이는 사고를 매번 수습하는 데 지친 개발자
툴을 하나 익힐 때마다 세팅과 노하우가 리셋되는 경험을 해본, 여러 CLI를 오가는 개발자
팀에 AI 코딩을 도입해야 하는데 "어떤 툴을 쓸까"보다 "어떤 기준으로 운영할까"가 고민인 테크 리드·엔지니어링 매니저
에이전트 위에 나만의 도구나 제품을 만들고 싶은 빌더, 그리고 오픈소스 운영을 꿈꾸는 개발자
커리어인증
143
명
수강생
6
개
수강평
5.0
점
강의 평점
2
개
강의
안녕하세요. Ouroboros를 만들고 있는 이재규입니다.
Agent를 어떻게 검증할 수 있을지,
Agent가 어떻게 잘 기억할지를 연구하고 있습니다.
AI 기술을 모두가 잘 쓸 수 있게 오픈소스를 가꿔가고 있습니다.
강연이력
서울대학교 첨단융합학부 실리콘밸리 디자인 띵킹 강연 2H(2026.01)
서울과학기술대학교 ITM 학부 OLAP 및 AI 데이터 분석 강연 (2026.04)
서울대학교 첨단융합학부 실리콘밸리 AI 시대의 디자인띵킹 및 소크라틱 리즈닝 강연 1H(2026.04)
서울대학교 첨단융합학부 AI 교육 강연 1H(2026.05)
KT AI 역량강화 강연, Harness Engineering: 확률적 AI를 결정론적 시스템으로 제어하는 방법 4H(2026.05)
서울대학교 X 샌프란시스코 AI Native 강연 1H(2026.06)
한화 AX 강연 3H(2026.07)
KT AI 역량강화 강연, AI tokenomics: 효율적으로 AI 토큰을 사용하는 방법, 4H(2026.07)
외부활동이력
랄프톤#1 1등, 랄프톤 #2 심사위원 및 스피커
GDG Build with AI 인천, 하네스 엔지니어링에 필요한 전공 지식 세션 1H
Hermes Meetup, RLM-FORGE 세션 1H
Arize AI 밋업, Agent OS 세션
GDG 한일 해커톤 심사위원
OBA 해커톤 수상
ICML meetup Agent Client Protocol 발표
각종 유투브 촬영 (https://www.youtube.com/@Q00_Dev)
전체
8개 ∙ (1시간 19분)
해당 강의에서 제공:
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