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인프런 최초의 그록봇 강의, 1인 기업을 20명의 AI 조직으로, 컴퓨터로 하는 모든 일을 대체하는 24시간 자동화 운영 Grokbot 그록봇

Grokbot으로 단순히 AI와 대화하는 것을 넘어, 개발,리서치,디자인,운영 업무를 대신 수행하는 AI Agent 팀을 만드는 방법을 배웁니다. Agent 설계부터 Prompt/Rules, 브라우저,터미널,도구 활용, Multi-Agent 협업, Memory, Skill, Routine, 비용 최적화와 실패 복구까지 직접 구축하며, 최종적으로 사람이 계속 지시하지 않아도 반복 업무를 수행하는 24시간 AI Company 시스템을 완성합니다.

1명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

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AI 활용법
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AI 코딩
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바이브코딩
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멀티에이전트
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 내 업무를 실제로 수행하는 Grokbot AI Agent를 직접 설계하고 구축할 수 있습니다.

  • 개발자·Researcher·Designer·CEO/Manager 등 역할별 Agent를 만들고 하나의 AI Team으로 협업시킬 수 있습니다.

  • Agent 간 Delegation, Handoff, Review 구조를 설계해 여러 Agent가 스스로 업무를 나누고 결과를 검증하도록 만들 수 있습니다.

  • Memory, Skill, Routine을 활용해 반복 업무를 자동화하고 사람이 계속 명령하지 않아도 실행되는 Autonomous Workflow를 구축할 수 있습니다.

  • Token과 비용을 통제하면서 실패·재시도·검증·복구까지 포함한 안정적인 24시간 Agent 운영 구조를 설계할 수 있습니다.

  • 최종적으로 Research → Design → Development → Review까지 연결되는 나만의 AI Company를 직접 구축할 수 있습니다.

이제 중요한 것은 AI에게 질문을 잘하는 능력이 아닙니다. AI에게 일을 맡기고, 검증하고, 여러 Agent를 조직해 결과를 만들어내는 능력입니다.

Elon Musk는 AI 시대에 가장 먼저 영향을 받을 영역으로
키보드와 마우스로 정보를 다루는 디지털 노동(white-collar work)을 이야기했습니다.

그리고 이제 그 변화는 단순히 ChatGPT에게 질문하는 수준을 넘어가고 있습니다.

Grokbot은 자신의 Computer를 가지고
Browser를 열고, Terminal을 실행하고, 파일을 수정하고, 여러 애플리케이션을 넘나들며
사람에게 실제 업무를 넘겨받을 수 있는 AI Agent입니다.

더 중요한 변화는 그 다음입니다.

Agent 하나를 사용하는 것이 아니라,
Engineer, Manager, Researcher · Designer처럼 역할을 전문화한 여러 Agent를 만들고
서로 일을 넘겨주며 계속 움직이는 조직을 만들 수 있습니다.

최근 공개된 GPT6 아스트라 공식 영상을 보면 AI에게 직접 프롬프트를 작성하지 않고 말로 컴퓨터의 일들을 제어하는 것을 보실 수 있습니다.

xAI는 Grok Bot을 실제로 24시간 동작하는 AI teammate라는 방향으로 공개했고, 내부에서는 sales outbound, marketing campaign, office operation, bug fix 등의 작업에도 사용했다고 설명합니다.


그런데 조금 위험한 상상을 해보겠습니다.

어느 날 옆자리 동료가 자신의 업무만 자동화하는 것이 아니라,

당신이 하고 있는 반복적인 업무까지 분석해서
Grokbot에게 맡겨버린다면 어떻게 될까요?

그 사람은 하루에 8시간 일하고 있는 것이 아닐 수도 있습니다.

자신 대신 코딩을 하는 Engineer Agent,

논문과 경쟁사 자료들을 조사하는 Research Agent,
결과물을 검증하는 Reviewer Agent,
업무를 배분하는 Manager Agent를,

UI/UX, HCI 리서치, 디자이너 등의 에이전트를 만들어

동시에 여러 개의 작업을 수행하고 있을 수도 있습니다.

이때 경쟁력은 단순히

“나는 AI를 사용할 줄 안다”

가 아닙니다. 앞으로 더 중요해질 능력은

어떤 일을 인간이 해야 하고,
어떤 일을 Agent에게 위임하며,
어떤 Agent를 만들어야 하고,
Agent들이 어떻게 협업하고,
결과를 어떻게 검증할지를 설계하는 능력

입니다. 모두가 경영자와 매니저 마인드를 가지고 오너십을 가진 에이전트들을 오케스트레이션 시킬 수 있는 역량이 필요해집니다.

왜 지금 Grokbot인가?

Grok의 발전 방향도 주목할 필요가 있습니다.

xAI의 Grok 4.6은 일반적인 채팅뿐 아니라 software engineering, knowledge work, tool use와 agentic task를 강화하는 방향으로 개발되고 있습니다.

Elon Musk는 Grok 5에 대해 xAI가 AGI에 도달할 가능성을 언급하기도 했습니다. 이것이 실제 AGI로 이어질지는 누구도 확정할 수 없습니다.

하지만 중요한 것은 정확한 AGI 출시 날짜가 아닙니다.

모델의 지능이 계속 올라갈수록
사람이 직접 처리해야 하는 작업의 비율은 줄고,
사람이 AI에게 업무를 정의하고 배분하고 검증하는 비율은 커질 가능성이 높다는 것입니다.

그래서 저는 앞으로 개발자에게도

코딩 능력 + Agent Engineering + AI Management

가 함께 요구될 가능성이 높다고 봅니다.

이 강의에서는 그 변화를 기다리지 않습니다.

지금 사용할 수 있는 Grokbot으로 직접 작은 AI 조직을 만들어봅니다.

이런 분들께 추천해요

AI를 사용하지만 여전히 모든 일을 자신이 하고 있는 분

ChatGPT, Grok, Claude를 매일 사용하지만
결국 질문하고 → 답변 복사하고 → 다시 수정하고 → 다시 질문하는 방식이라면,

AI를 사용하고는 있지만
아직 AI에게 업무를 위임하고 있는 것은 아닙니다.

이 강의에서는 단발성 대화를 넘어
Agent에게 실제 업무와 책임을 맡기는 방법을 배웁니다.

개발 생산성을 몇 배 이상 확장하고 싶은 개발자

하나의 Agent에게 모든 것을 시키는 것이 아니라

  • Engineer

  • Reviewer

  • Researcher

  • Manager

  • Watcher

등으로 역할을 나누고,

실제 코드베이스에서 여러 Agent가 작업하도록 만들어봅니다.

“AI로 코딩하기”에서
“AI 개발팀을 운영하기”로 넘어가고 싶은 분에게 적합합니다.

1인 기업, 스타트업, 사이드 프로젝트, 주식 금융 퀀트를 AI 조직으로 운영하고 싶은 분

사람을 계속 채용하기 전에
업무 자체를 Agent가 수행할 수 있는 구조로 재설계해볼 수 있습니다.

아이디어 조사 → 개발 → 검증 → 반복 작업까지

여러 Agent가 연결된
작은 AI Company 구조를 직접 구축합니다.

특히 이런 생각을 한 적 있다면 추천합니다

  • “Agent를 24시간 계속 일하게 만들 수 없을까?”

  • “Claude Code나 Cursor보다 더 자율적인 구조를 만들고 싶다.”

  • “Agent 여러 개를 동시에 움직이면 어떻게 관리하지?”

  • “AI에게 브라우저나 컴퓨터까지 직접 사용시키고 싶다.”

  • “개발 Agent와 Manager Agent를 따로 만들면 어떻게 연결하지?”

  • “내가 자고 있는 동안에도 프로젝트가 진행되게 만들 수 없을까?”

  • “MCP와 외부 도구 Plugin을 실제 Agent 구조에서는 어떻게 써야 하지?”

  • “1명이 여러 명의 AI 팀원을 운영하는 구조를 만들고 싶다.”

하나라도 해당한다면 이 강의가 정확히 그 다음 단계입니다.

수강 후에는 강의를 끝내면 단순히 Grokbot의 기능을 설명할 수 있는 수준이 아니라,

실제 업무를 수행하는 Multi-Agent 24시간 자율 운영 시스템을 직접 설계할 수 있게 됩니다.

구체적으로는 다음이 가능해집니다.

  • Grokbot을 설치하고 실제 업무를 Agent에게 위임하기

  • Agent별 Prompt / Rules / 역할과 책임 설계하기

  • Computer, Browser, Terminal, File 작업 수행시키기

  • Plugins / MCP로 외부 도구 연결하기

  • 실제 서비스 코드베이스에서 Engineer Agent 운영하기

  • CEO / Manager Agent를 통해 작업 분배하기

  • Agent → Agent 업무 Handoff 설계하기

  • Context와 Shared State를 여러 Agent 사이에서 관리하기

  • 반복 업무를 Routine으로 만들기

  • Autonomous Loop를 통해 장시간 Agent 실행하기

  • Watcher Agent로 다른 Agent의 상태와 결과 감시하기

  • 여러 전문 Agent를 조합해 Multi-Agent 조직 만들기

  • 새로운 아이디어를 실제 제품으로 발전시키는 AI Company 구조 설계하기

내가 모든 작업을 수행하는 사람이 아니라,
작업을 수행하는 시스템을 만드는 사람이 되는 것.

이 강의의 특징

01. 기능 설명이 아니라 실제 업무를 맡깁니다

실제 서비스 코드베이스와 프로젝트를 대상으로 Agent에게 업무를 주고, 실패시키고, 수정하고, 다시 실행하면서

Agent를 실제 팀원처럼 운영하는 과정을 보여드립니다.


02. 단일 Agent가 아니라 AI 조직까지 구축합니다

대부분의 Agent 튜토리얼은 Agent 하나에서 끝납니다.

하지만 복잡한 업무에서는 하나의 Agent가
기획, 개발, 리뷰, 리서치, 관리 역할을 모두 수행하는 것보다

역할을 분리한 Agent들이 협업하도록 설계할 수 있습니다.

이 강의에서는

Engineer → Reviewer → Manager → Watcher

처럼 Agent를 전문화하고,

Context, Shared State, Handoff를 통해 연결하여
작은 AI 조직으로 발전시키는 과정을 다룹니다.


03. “사람이 계속 Prompt를 입력해야 하는 구조”를 벗어납니다

AI Agent의 진짜 레버리지는
한 번의 답변 품질만 높이는 데 있지 않습니다.

사람이 개입하지 않아도 다음 작업을 찾고, 실행하고, 확인하고, 다시 이어가는 구조에서 훨씬 큰 레버리지가 발생합니다.

그래서 후반부에서는

Routine
→ Autonomous Loop
→ Watcher
→ Multi-Agent

순서로 자율성을 확장합니다.


04. 강의 자체가 하나의 실험입니다

강의에서는 단순 예제만 만들지 않습니다.

새로운 MVP 아이디어를 Agent들에게 전달하고
실제로 제품으로 발전시키는 과정
을 다룹니다.

무엇을 Agent에게 맡길 수 있는지뿐 아니라

어디까지 맡기면 안 되는지,
어디에서 사람이 개입해야 하는지,
어떻게 검증 구조를 만들어야 하는지

역시 함께 다룹니다.

이게 중요합니다. 자율화의 목표는 Agent를 많이 만드는 것이 아니라 신뢰 가능한 결과를 더 적은 인간 개입으로 반복 생산하는 시스템을 만드는 것이기 때문입니다.

이런 내용을 배워요


Grokbot, Agent Fundamentals, Prompt, Rules

Grokbot이 기존 Chat AI와 무엇이 다른지부터 시작합니다.

Agent가 일을 수행하는 구조와 Context, Tool, Instruction의 관계를 이해하고
설치 후 첫 Agent에게 실제 업무를 맡겨봅니다.

그리고 Agent의 성능을 결정하는 Prompt와 Rules를 설계하면서

“AI에게 질문하는 법”과 “AI 직원에게 일을 맡기는 법”의 차이를 이해합니다.

Computer Use, MCP, Plugins, Engineer Agent, Manager Agent, Handoff

Agent에게 실제 작업 환경을 제공합니다.

Computer, Browser, Terminal, Files를 사용하게 하고
MCP와 Plugin을 통해 필요한 도구를 연결합니다.

이후 실제 서비스 코드베이스에서 작업하는 Engineer Agent를 구축하고
CEO / Manager Agent를 추가합니다.

마지막으로 Agent 간

Context, Shared State, Task, Handoff

구조를 설계하여 여러 Agent가 하나의 목표를 향해 협업하게 만듭니다.

Routine, Autonomous Loop, Watcher, Multi-Agent, AI Company

마지막 단계에서는 사람이 계속 명령하지 않아도 움직이는 구조를 만듭니다.

반복 업무를 Routine으로 만들고
Agent가 다음 행동을 이어가는 Autonomous Loop를 구성합니다.

Watcher를 두어 진행 상태와 결과를 감시하게 하고
분야별 전문 Agent들을 추가하여

하나의 작은 AI Company

형태로 확장합니다.

단순 데모가 아니라
새로운 아이디어가 실제 MVP와 제품으로 발전하는 과정을 함께 진행합니다.

실리콘밸리 생존자 | 미국달팽이

Global Tech Scene의 최전선에서 쌓은 경험과 노하우를 바탕으로, 비전공자가 기술 장벽을 넘어 비즈니스의 주인이 되는 길을 제시합니다.

  • 현) 실리콘밸리 AI 코딩 에이전트 스타트업 창업자

    • 자체 개발 AI 도구 'Snailer CLI' 운영 (20K+ 다운로드)

    • Google for Startups Program 선정

  • 전) 미국 빅테크 및 유망 스타트업 엔지니어 커리어

    • Amazon 최종 단계, 창업 위해 포기

    • 실리콘밸리 AI 핀테크 스타트업 엔지니어

    • OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon 풀스택 펠로우십

    • 국내 검색엔진 포털, 핀테크 개발

    • AI 스타트업 AR/B2B/SDK 개발

  • 검증된 교육 역량

    • 인서울 4년제 컴퓨터공학/경영학 복수 전공 및 다수의 창업 경험

    • 누적 수강생 1800+ 배출, SNS 스레드 4.5K+ / Substack 팔로워 480+ 보유

궁금한 점이 있나요?

Q. 개발자가 아니어도 들을 수 있나요?

기본적인 Grokbot 사용과 Agent 설계 부분은 개발자가 아니어도 따라올 수 있습니다.

다만 Engineer Agent, Terminal, 실제 코드베이스, MCP 등의 내용이 포함되어 있어
개발 경험이 있다면 강의를 훨씬 깊게 활용할 수 있습니다.

단순한 Grokbot 사용법 강의인가요?

아닙니다.

기본적인 설치와 사용법은 초반에 빠르게 다루고
강의의 핵심은 그 이후입니다.

Computer Use, MCP, Engineer Agent, Manager Agent, Agent Handoff, Autonomous Loop, Watcher, Multi-Agent 구조까지 확장하여

Grokbot을 하나의 프로그램이 아니라 Agent Runtime처럼 활용하는 방법을 다룹니다.

Q. Claude Code / Codex / Cursor를 사용하고 있는데도 도움이 되나요?

네.

이 강의의 핵심은 특정 모델에게 코드를 잘 작성시키는 방법보다는

Agent 역할 설계, 도구 사용, 업무 위임, Context 관리, Agent 간 협업, 자율 실행 구조

에 있습니다.

따라서 다른 Coding Agent를 이미 사용해본 분이라면
오히려 차이를 더 빠르게 이해할 수 있습니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • macOS 기반으로 실습을 진행합니다.

  • Grokbot을 직접 설치할 수 있는 환경이 필요합니다.

  • Terminal과 기본적인 파일 시스템 사용 경험을 권장합니다.

  • 일부 기능 및 모델 사용에는 Grok / Cursor 등의 서비스 정책이나 요금제가 필요할 수 있습니다.

  • 서비스 기능과 UI는 업데이트에 따라 강의 화면과 일부 달라질 수 있습니다.

학습 자료

  • excalidraw 를 통해 그록봇의 concepts 에 대한 강의 내용을 제공합니다.

  • 강의에서 만들어진 MVP 에 대한 작업물을 참고용으로 같이 올릴 예정입니다.

선수 지식 및 유의사항

  • Grokbot 자체를 처음 사용하는 분도 수강할 수 있도록 설명합니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • Grokbot을 설치해봤지만 단순한 Chatbot이나 일회성 Agent 이상으로 활용하지 못하고 있는 분

  • 개발,리서치,디자인,운영 등 반복 업무를 AI Agent에게 맡겨 업무 시간을 크게 줄이고 싶은 개발자·창업자·1인 사업자

  • 여러 AI Agent를 만들어봤지만 Agent끼리 어떻게 역할을 나누고 협업시켜야 할지 막막한 분

  • Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 도구를 넘어 장시간 자율적으로 일하는 Agent 시스템을 직접 만들어보고 싶은 개발자

  • 24시간 동작하는 AI Agent를 운영하고 싶지만 Token 폭증, 무한 Loop, Context 증가, 실패 복구 문제 때문에 어려움을 겪고 있는 분

  • Research, Product, Design, Engineering 업무를 동시에 처리할 수 있는 AI-native 조직을 만들고 싶은 창업자와 팀 리더

선수 지식,
필요할까요?

  • Grokbot을 처음 사용하는 분도 수강할 수 있으며, 별도의 선수 지식은 필요하지 않습니다.

  • 기본적인 PC, 브라우저 사용 능력

안녕하세요
미국달팽이입니다.

인프런인증

1,871

수강생

105

수강평

79

답변

4.4

강의 평점

8

강의

  • 실리콘밸리 생존자 | 미국달팽이

    Global Tech Scene의 최전선에서 쌓은 경험과 노하우를 바탕으로, 비전공자가 기술 장벽을 넘어 비즈니스의 주인이 되는 길을 제시합니다.

    • 현) 실리콘밸리 AI 코딩 에이전트 스타트업 창업자

      • 자체 개발 AI 도구 'Snailer CLI' 운영 (18K+ 다운로드)

      • Google for Startups Program 선정

    • 전) 미국 빅테크 및 유망 스타트업 엔지니어 커리어

      • Amazon 최종 단계, 창업 위해 포기

      • 실리콘밸리 AI 핀테크 스타트업 엔지니어

      • OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon 풀스택 펠로우십

      • 국내 검색엔진 포털, 핀테크 개발

      • AI 스타트업 AR/B2B/SDK 개발

    • 검증된 교육 역량

      • 인서울 4년제 컴퓨터공학/경영학 복수 전공 및 다수의 창업 경험

      • 누적 수강생 1800+ 배출, SNS 스레드 4.5K+ / Substack 팔로워 470+ 보유

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