해외 컨퍼런스 발표 한국어 버전: 쿠버네티스와 AI 에이전트

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

본 과정은 개인 PC, 노트북만을 이용하는 과정입니다. AWS, GCP와 같은 비용을 발생시키는 클라우드 환경을 이용하지 않고도 k8s 환경에서 gitops 방법론을 적용하여 CI/CD 자동화 처리 과정을 직접 구현해볼 수 있습니다.

이론적인 내용만 학습하는 것 보다 현업 CI/CD 업무의 전체적인 큰 틀을 직접 구성해보면서 본질을 보는 역량을 키울 수 있는 강의입니다.

이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실제로 시스템을 구축하며 성능을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

비전공자 입장에서도 쉽게 이해할 수 있고, 실전에서 바로 적용 가능한 'MSA 입문' 강의를 만들어봤습니다!

명령 한 줄이면 끝. 기억하고, 자동화하고, 스스로 성장하는 AI 에이전트 Hermes. 개발자가 아니어도 오늘부터 AI에게 일을 '시키는 사람'이 될 수 있습니다. 설치부터 실무 활용까지 SMARTFORK가 함께합니다.

대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다

누구나 알기 쉽게 클라우드를 둘러싼 거의 모든 것을 포함하여 설명합니다. 바로 실습보다 먼저 들어두시면 개발이나 인프라 클라우드에 대해서 잘 이해할 수 있게 됩니다.

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

바이브코딩 결과가 자꾸 의도와 달라지나요? 명세 주도 개발(SDD)과 Spec Kit으로 목표·범위·업무 규칙·완료 기준을 정하고, 같은 명세를 Claude Code와 Codex에 전달해 반복 수정을 줄이는 흐름을 배워요.

Amazon EKS 초급 사용자를 대상으로 AWS 관리형 쿠버네티스 서비스인 Amazon EKS의 기초를 다루는 강의입니다.

앞 강의의 진단 근거를 조직의 개선 계획으로 연결합니다. Shadow AI의 데이터 흐름과 통제 적용 요건을 검토하고, 관측 증거·영향·한계·조치 주체·재시험 기준을 담은 통제 설계서와 레드팀 보고서를 작성합니다.

이 강의는 개발자, DevOps 엔지니어, 보안 엔지니어, 신입, QA, 인프라, 빌드 및 릴리스, IT, 그리고 실무 도구, 기술 및 업계 보안 모범 사례를 사용하여 DevSecOps를 배우고 구현하고자 하는 InfoSec/AppSec 전문가를 위해 설계되었습니다. 아키텍처와 코드부터 인프라, 파이프라인, 컨테이너, 런타임 환경에 이르기까지 전체 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 전반에 걸쳐 보안을 통합하는 실습 경험을 쌓게 됩니다. 이 강의는 현재 DevOps, 클라우드 및 사이버 보안 시장 트렌드와 마찬가지로, 더 높은 보상을 받는 양질의 직무를 확보하는 데 도움이 되는 수요 높은 DevSecOps 기술을 제공합니다. 오늘날의 디지털 우선 세상에서 엔지니어링 워크플로우에 보안을 내재화하는 것은 더 이상 선택이 아닌 비즈니스 성공을 위한 필수 요소입니다. DevSecOps: Jenkins 및 최신 도구를 활용한 SDLC 보안 통합 이 강의는 보안을 왼쪽으로 이동(Shift Left)시키고 안전하며 확장 가능하고 자동화된 DevOps 파이프라인을 구축하려는 개인 및 팀에게 이상적입니다. 다음 내용을 배우게 됩니다: - 보안 원칙, 아키텍처 및 조직의 모범 사례를 DevOps 워크플로우에 통합하는 방법 - 소스 코드 저장소에서 시크릿, 자격 증명 및 민감한 데이터가 실수로 노출되는 것을 방지하는 방법 - Linux 시스템, 가상 머신 및 CI/CD 빌드 에이전트 보안 유지 방법 - 다음 항목의 취약점 식별, 수정 및 패치 방법: - 애플리케이션 종속성 - Dockerfile 및 컨테이너 이미지 - 런타임 애플리케이션 환경 - Docker 이미지, 컨테이너 및 컨테이너화된 워크로드 보안 유지 방법 - 정책 및 보안 스캐닝을 사용하여 코드형 인프라(Terraform) 보안 유지 방법 - 설정 오류 및 공격으로부터 CI/CD 파이프라인을 강화하고 보호하는 방법 - 다음을 사용한 보안 테스트 수행 방법: - 위협 모델링 (Threat Modeling) - 단위 및 통합 테스트 - 소프트웨어 구성 분석 (SCA) - 정적 애플리케이션 보안 테스트 (SAST) - 동적 애플리케이션 보안 테스트 (DAST) - 출시 후 수동 테스트에 의존하는 대신 빌드, 테스트 및 배포 단계에서 보안 테스트를 자동화하는 방법 학습 경험 각 개념은 단순하고 시각적이며 구조화된 방식으로 설명됩니다: - 슬라이드 기반의 개념 설명 - 이어서 진행되는 실무 중심의 핸즈온 랩 수강생은 다음을 수행합니다: - Jenkins를 사용하여 직접 Linux VM, 보안 도구 및 CI/CD 파이프라인 구축 - Docker 이미지, 컨테이너 및 인프라 보안 강화 - 강의에 사용된 모든 코드, 설정 및 예제가 포함된 전용 GitHub 저장소 활용 왜 이 강의를 수강해야 하나요? ✅ 온라인에서 이용 가능한 가장 실용적인 핸즈온 DevSecOps 부트캠프 중 하나 ✅ 비싼 학원이나 튜터(보통 $400–$4000 비용 발생) 없이 DevSecOps, 클라우드 보안 및 애플리케이션 보안 학습 ✅ 포괄적이고 최신 커리큘럼을 통한 자기 주도 학습 ✅ 전통적인 DevOps와 현대적인 DevSecOps의 차이점에 대한 명확한 이해 ✅ 파이프라인의 모든 단계에 보안을 내재화하는 방법 학습 ✅ 프로덕션 이후에 문제를 수정하는 대신 조기에 보안 스캐닝 자동화 ✅ 무료 및 오픈 소스 보안 도구를 사용한 실습 경험 ✅ DevOps와 보안 협업에 관한 Gartner 보고서를 참조한 업계 인사이트 강의를 마칠 때쯤이면 이 강의를 마칠 때쯤이면 DevSecOps 도구, 기술 및 관행에 대한 강력한 이론적 지식과 폭넓은 실습 경험을 얻게 될 것입니다. 실제 프로젝트와 조직을 위해 독립적으로 보안 DevOps 또는 DevSecOps 파이프라인을 설계, 구축 및 구현하는 데 자신감을 갖게 될 것입니다. 또한 DevSecOps 및 SecOps에 대한 기초 지식을 테스트하고 검증할 수 있는 DevSecOps 퀴즈를 이용할 수 있습니다. 목표 학습 경험 각 개념은 단순하고 시각적이며 구조화된 방식으로 설명됩니다: - 슬라이드 기반의 개념 설명 - 이어서 진행되는 실무 중심의 핸즈온 랩 수강생은 다음을 수행합니다: - Jenkins를 사용하여 직접 Linux VM, 보안 도구 및 CI/CD 파이프라인 구축 - Docker 이미지, 컨테이너 및 인프라 보안 강화 - 강의에 사용된 모든 코드, 설정 및 예제가 포함된 전용 GitHub 저장소 활용 사전 요구 사항 다음에 대한 기초 지식이 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 모든 내용은 기초부터 다룹니다: - DevOps & Jenkins - Docker & 컨테이너 - Linux, CLI & 쉘 스크립팅 - 보안 기초 지식

AWS와 Terraform을 활용한 클라우드 인프라 자동화 기술을 배우고, 효율적인 인프라 관리와 배포를 실습합니다. Terraform을 통해 AWS 리소스를 코드로 관리하고, 다양한 환경에 일관된 인프라를 배포하는 방법을 익히세요.

실행 전에 범위·교전 규칙·시험 조건·판정 근거를 정합니다. AI 자산과 신뢰 경계, STRIDE 시나리오를 연결해 레드팀 계획서와 위협 모델서를 작성하고 반복 결과에서 말할 수 있는 범위를 구분합니다.

컨테이너 기반 애플리케이션 배포의 핵심 도구인 도커를 기초부터 실전까지 체계적으로 학습합니다. 도커의 기본 구조와 명령어부터 시작하여 마이크로서비스 아키텍처 환경에서의 컨테이너 패키징, 배포 자동화, 운영 환경 표준화까지 실무에 바로 적용 가능한 실전 역량을 키웁니다.

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.

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.

Agentic AI 시대, AI 개발은 어디로 향하고 있을까요? 이제 경쟁력은 하나의 AI 모델을 잘 사용하는 것이 아니라, 작업에 맞는 모델을 선택하고 AI Agent와 개발 도구를 연결해 실제 문제를 해결하는 능력에 있습니다. 알리바바 클라우드가 개최한 글로벌 AI 컨퍼런스 Qwen Conference 2026의 발표 영상을 무료로 공개합니다. Qwen 3.7 Max 발표와 NVIDIA, Fireworks AI가 참여한 추론의 미래 패널부터, 영상과 음성으로 확장되는 멀티모달 모델, 시연을 넘어 실무에 투입된 AI Agent 사례까지. 모델부터 인프라, 애플리케이션까지 전체 스택을 직접 만드는 회사가 그리는 에이전트 시대의 방향을 확인해보세요.

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 !