LLM Application In Production

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, LangChain, AutoGen 등의 여러 에이전트 프레임워크, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만드는 방법을 탐구합니다.

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

LangChain v1.0+의 단순화된 API와 무료 LLM(Gemini · Groq · Ollama)으로, 카드 등록 부담 없이 LLM · Agents · RAG의 핵심을 끝내는 입문 강의.

지식공유자 강병진님과 함께 한 LLM애플리케이션 경험 공유회 라이브 영상 편집본입니다 :)

Spring WebFlux로 여러 기능을 만듭니다. 이 강의를 통해 WebFlux의 필수 개념과 실전 구현을 익힐 수 있습니다.

AI 보안 사고와 레드팀의 역할을 짚고, 본인 AWS 계정에 LLM 실습 환경을 올립니다. 첫 응답 캡처부터 사용량 확인과 자원 정리까지 미션 0 체크리스트에 남깁니다. 프롬프트 인젝션 진단 실습은 4편에서 이어집니다.

Spring Boot 환경에서 OpenAI API와 Spring AI를 활용해 RAG 기반 문서 검색 시스템을 구축하는 실전 강의입니다. Prompt Engineering, Vector Store, Embedding 개념부터 Dify를 활용한 빠른 프로토타이핑, MCP 도구 연동, 멀티모달, 가드레일까지, AI Assistant 개발의 전체 과정을 단계별로 학습합니다. 직접 구현 방식과 노코드 도구 활용 방식을 비교하며 실무 적용 전략을 익힐 수 있습니다. 🆕 [업데이트] 섹션 4에는 TypeSafe의 Jev 의사결정 모델을 다루는 보충강의(1시간)가 추가되어, 에이전트의 판단 로직을 더 깊이 있게 설계하는 방법까지 다룹니다.

Model Context Protocol (MCP) 를 이용하여 IntelliJ와 연동하여 빠르게 개발할 수 있는 방법에 대해 핸즈온 하는 튜토리얼입니다.

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 제안한 LLM Wiki 아키텍처를 바탕으로, 흩어진 마크다운 메모 5건(8,615자)을 단 1분 42초 만에 9건의 위키 문서(23,659자)와 44개의 양방향 [[위키링크]] 지식 그래프로 자동 컴파일하는 실전 파이프라인과 MIT 오픈소스 스타터 킷을 무료로 공개합니다.

토큰과 컨텍스트부터 RAG·에이전트·가드레일까지 AI 서비스의 동작을 보안 관점으로 읽습니다. 개념을 제공된 백엔드 코드와 대조하고 입력·검색·도구 호출에서 점검할 지점을 공격 표면 지도 한 장으로 정리합니다.

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.

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

LLM 애플리케이션이 개발 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구합니다. 기존 기술들과의 비교를 통해 LLM이 왜 지속 가능한 핵심 기술로 자리잡고 있는지 이해하고, 개발자로서 갖춰야 할 필수 역량과 사고방식의 변화를 학습합니다. 전문 강사의 인사이트를 통해 LLM 애플리케이션 개발의 본질과 미래 방향성을 파악할 수 있습니다.

클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)의 앰버서더로서 그동안 KubeCon에서 쿠버네티스 보안과 정책, 스케줄러 그리고 Gateway API 등을 주제로 발표해 왔습니다. 그리고 에이전틱 AI 재단(AAIF)의 앰버서더로도 활동하면서 AI 에이전트, LLM, MCP 그리고 AGENTS.md를 쿠버네티스 환경에서 직접 측정하고 연구한 내용을 발표하고 있습니다. 이 강의에는 KubeCon, Open Source Summit, MCP Dev Summit 그리고 AGNTCon + MCPCon 같은 해외 행사에서 영어로 발표한 내용을 한국어 버전으로 녹화해서 발표할 때마다 추가합니다.

유료 API 비용 부담 없이 내 MacBook에서 최신 Gemma 4 모델을 직접 구동하는 전 과정을 학습합니다. Apple Silicon의 Metal API를 활용한 성능 극대화 기법과 VRAM 용량별 최적 파라미터 설정을 마스터하고, FastAPI 기반 프로덕션 수준의 로컬 AI 인프라 구축 능력을 갖추게 됩니다.

"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.

AI 에이전트가 확인 없이 「완료」를 보고하고, 폴더를 통째로 지우고, 세션끼리 서로의 작업을 덮어쓰는 사고를 막는 하네스(규칙 파일 · 차단 훅 · 완료 게이트)를 실제 사고 8건에서 만들어 무료 스타터 킷으로 공개합니다. 같은 지시를 하네스 없이 / 함께 16번 돌린 실측과 함께, AI의 「완료」를 검사 숫자로 말하게 하는 법을 10분 안에 보여 드립니다.

「토큰 65% 절감」으로 별 11만 개를 넘긴 caveman 스킬을 깔기 전에 직접 재 봤습니다. 같은 질문을 기본 · 「간결하게 답해.」 · caveman · ultracave 네 조건으로 Claude Code에서 156번 돌려, 출력 토큰과 정답을 스크립트로 셌습니다. 공정하게 재는 법과 내 질문으로 재는 무료 측정기 킷을 10분 안에 보여 드립니다.

코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

Microsoft 365 Copilot 에이전트의 동작 원리와 개발 도구를 활용해, 내가 원하는 방식으로 작동하는 에이전트를 설계하고 확장하는 방법을 체계적으로 배울 수 있습니다. 1장에서는 에이전트를 만들기 전에 꼭 알아야 할 개념과 원리를 정리하고, 2장에서는 다양한 시나리오에 맞는 에이전트 유형과 도구를 살펴본 뒤, 3장에서는 Agent Builder, SharePoint Agent, Copilot Studio를 활용해 직접 나만의 에이전트를 구현해보세요. 기초부터 실습까지, 이 강의 하나로 Copilot 에이전트의 잠재력을 실무에 연결할 수 있습니다!