말하면 실행까지! AI 에이전트 실전 구축 - RAG·Tool Calling·MCP부터 실패 복구·평가·비용까지

클로드 코드를 써 봤지만 내 일에 붙이기 막막했다면, 설치부터 프로젝트 3개, 최신 기능(opusplan·/goal·Mods), 하네스 엔지니어링까지 한 번에 배웁니다. 모든 기능을 켜기 전과 후로 직접 재 보며, 감이 아니라 숫자로 고르는 법을 익힙니다.

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

문서 세 개로 작은 RAG를 만들고, 답이 틀릴 때 문서·검색·문맥·생성 중 어디부터 고칠지 실제 실행 기록으로 판단해요. 하이브리드 검색과 재순위화, 다단계 검색, 권한과 운영 점검까지 개선 효과를 숫자로 확인합니다.

만세력, 점성술, 자미두수, 성명학, MBTI를 통합한 사주 분석 AI 에이전트를 n8n 워크플로우와 Python 알고리즘으로 구축합니다. 13개의 전문 에이전트가 협업하여 상용 수준의 사주 리포트를 생성하는 실서비스 시스템을 처음부터 끝까지 완성합니다.

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 Boot와 React를 사용하는 개발자, 그리고 기업 환경에서 AI 시스템 도입을 고민하는 개발자분들께 Spring AI를 적극 추천드립니다. 본 과정에서는 단순한 라이브러리 소개에 그치지 않고, Spring AI의 핵심 개념과 내부 구조를 이해한 뒤 다양한 실습 예제를 통해 직접 구현해 보며 실무 적용 역량을 강화합니다. Spring AI 1.1.x 버전을 기준으로 설명하며, 향후 버전 업그레이드에도 대응할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 확장 방향을 함께 제시합니다. 또한 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 도메인 간 컨텍스트 통합 및 분산 환경에서의 AI 연계와 엔터프라이즈 환경에 적합한 AI 아키텍처 설계를 실현함으로써, Spring AI 기술의 활용 가치를 한 단계 더 확장합니다. 기업 환경에서 실제로 도입 가능한 AI 시스템 구축을 목표로, 이론과 실습을 균형 있게 다루는 실전 중심의 가이드가 될 것입니다.

에이전트를 더 많이 쓰는 대신, 더 믿고 맡기는 법을 직접 경험합니다. Codex CLI로, 일을 맡겨도 불안하지 않은 나만의 하네스를 만들어보세요!

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

「AI 팀원이 다 해줌」 온라인 강의는 AI를 단순한 자동화 도구가 아니라, 실무를 함께 수행하는 ‘AI 팀원’으로 활용하는 방법을 배우는 실습형 과정입니다. 이 과정은 시장조사, 제안서 작성, 전략보고서 제작, 브랜드 콘텐츠 시각화, 프로젝트 홍보와 운영, 사후관리까지 실무에서 자주 발생하는 업무 흐름을 중심으로 구성되어 있습니다. 수강생은 챗GPT, 퍼플렉시티, 코파일럿, 캔바, 감마, 미리캔버스, 브루 등 다양한 AI 도구를 각각 기획 파트너, 전략 리서치 파트너, 디자인 파트너, 운영 지원 파트너로 배치하여 실제 업무 결과물을 완성해봅니다. 총 30차시 동안 AI와 함께 일하는 기본 관점부터 실무형 프롬프트 작성, 시장조사, 제안서·보고서 작성, 브랜드 콘텐츠 제작, 프로젝트 운영까지 단계별로 학습합니다. 강의를 따라가면 혼자서도 하나의 팀처럼 일할 수 있는 AI 협업 역량을 기를 수 있습니다.

AI로 MVP를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 하지만 대부분의 프로젝트는 그 다음 단계에서 멈춥니다. 👉 기능은 만들었는데 👉 개발이 계속 이어지지 않습니다 왜 이런 일이 생길까요? 문제는 코드가 아니라, 👉 AI가 지속적으로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. --- 이 강의에서는 이미 만들어진 프로젝트를 기반으로, 👉 AI가 계속 개발을 이어갈 수 있는 구조를 👉 직접 구축하는 과정을 다룹니다 --- 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아니라, * docs 구조를 만들고 * SSOT를 정의하고 * 티켓 단위로 개발을 실행하고 * QA와 반복 구조까지 연결하여 👉 하나의 “AI 개발 시스템”으로 완성합니다 --- 이 과정을 통해 👉 사람이 직접 코딩하지 않아도 👉 개발이 계속 이어지는 구조 즉, 👉 AI를 팀처럼 운영하는 개발 시스템을 👉 직접 만들고 이해할 수 있습니다 --- 이 강의는 👉 내 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조를 만들고 싶은 분 👉 AI로 개발을 시작했지만, 지속이 어려웠던 분 👉 바이브 코딩 이후, 다음 단계로 넘어가고 싶은 분 을 위해 구성되었습니다. --- 단순히 배우는 것이 아니라, 👉 실행해보고 👉 실제로 동작하는 구조를 만들고 👉 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 형태로 가져가는 경험 을 제공합니다.

ChatGPT에게 원하는 결과를 요청하고, 자료의 근거와 결과를 확인하는 방법을 배웁니다. 문서·데이터·글쓰기 실습에서 시작해 OpenAI API, RAG, 에이전트와 평가·운영까지 단계적으로 확장하는 70차시 과정입니다.

: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)" 단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

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 !

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.

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.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

오픈클로(OpenClaw)를 활용해 AI 비서가 반복 업무를 일관된 품질로 수행하도록 설계하는 실전 심화 과정입니다. 메모리·규칙 파일·권한·역할 분리·중단 조건을 설정하고, 반복 문서 작성부터 정기 브리핑까지 믿고 맡길 수 있는 AI 비서 운영 시스템을 완성합니다.

Gold Rush 시대에는 금을 직접 캐는 것보단 금 캐는 도구를 파는게 더 부자가 되기 쉽다고 하네요. ChatGPT 대항해 시대에 프로그램 판매해보시는건 어떤가요?

본 과정은 빅데이터 분석에 적합한 프로그래밍 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 웹, SNS 등 소셜 빅데이터를 직접 수집하고, 가공하고, 분석해보는 교육 과정입니다. 파이썬 프로그래밍 실습을 ‘따라하기’ 형식으로 진행하여 프로그래밍 경험이 없는 인문, 사회과학 연구자들이 쉽게 학습할 수 있습니다. 본 과정을 수강하시면 파이썬 습득 + 데이터 수집 + 빅데이터 분석이 모두 가능해 집니다.