2026년 6월 13일
강의 소개 페이지를 게시했습니다.
비전공자를 위한 인공지능 통계학
아리가람
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₩23,100입문 / 인공지능(AI)
수식 한 개, 코드 한 줄 없이 인공지능 개발과 활용에 필요한 기초 통계의 본질을 꿰뚫습니다.
입문
인공지능(AI)
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동영상 게시를 준비 중이며 수시로 동영상을 게시하겠지만 완료 일정은 미정이므로 주의하시기 바랍니다.
하네스 엔지니어링 완전 정복 "프롬프트를 넘어, LLM을 시스템으로 — 모델 바깥의 실행 구조를 직접 설계한다"
LLM 한 번의 호출을 잘하는 것을 넘어, 모델 바깥의 실행 구조 전체를 설계하는 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)을 다룹니다. 제어 흐름·도구·상태·검증·훅·권한이라는 6대 구성요소부터 체이닝·라우팅·병렬화·평가자-최적화·오케스트레이터-워커·ReAct 같은 핵심 패턴, 멀티 에이전트, 그리고 비용·신뢰성·평가·보안까지. 프레임워크에 종속되지 않고 순수 Python으로 원리를 직접 구현하여, 어떤 도구를 쓰든 통하는 LLM 시스템 엔지니어링 역량을 기릅니다.
이런 걸 배울 수 있어요 · 7가지 핵심 결과물
삼층 구조(프롬프트·컨텍스트·하네스)에서 하네스의 경계와 역할을 구분
하네스 6대 구성요소(제어 흐름·도구·상태·검증·훅·권한)를 raw Python으로 직접 구현
체이닝·라우팅·병렬화·평가자-최적화·오케스트레이터-워커·ReAct 패턴을 선택·조립
멀티 에이전트 협력(매니저·핸드오프·토론)과 서브에이전트·컨텍스트 격리 설계
코딩·리서치·RAG·고객지원 등 실제 애플리케이션을 하네스로 구성
비용·신뢰성·평가·보안을 갖춘 프로덕션 하네스 운영
특정 프레임워크에 종속되지 않는 LLM 시스템 엔지니어링 사고 습득
이런 분들에게 추천해요
①
여러 번 호출·도구·검증에서 막힌 개발자
프롬프트나 RAG는 만들어 봤지만 반복 호출·도구 사용·검증·멀티에이전트로 넘어가면 막히는 분. 한 번의 호출을 넘어 도는 시스템을 설계하고 싶은 분.
②
프로토타입을 프로덕션으로 올리려는 AI 엔지니어
동작하는 데모를 넘어 비용·신뢰성·평가·보안을 갖춘 실제 서비스로 끌어올려야 하는 분. 운영에서 부딪히는 쟁점을 원리 위에서 다루고 싶은 분.
③
프레임워크 밑의 원리를 알고 싶은 개발자
LangGraph·Agent SDK 같은 도구를 쓰되, 그 아래에서 무슨 일이 일어나는지를 raw Python으로 직접 짜 보며 이해하고 싶은 분.
④
"완전 정복" 3부작의 마지막 기둥을 채우려는 분
프롬프트·컨텍스트에 이어 하네스까지, 삼층 동심원을 끝까지 완성하고 싶은 분. 세 공법을 복합적으로 쓰는 법을 익히려는 분.
왜 이 강의인가
프레임워크 비종속 · 원리 중심
특정 라이브러리에 갇히지 않습니다. 순수 Python으로 루프·도구·상태·검증을 직접 짜며, 프레임워크는 "이 원리를 이렇게 추상화한다"는 참고로만 다룹니다.
6대 구성요소 + 패턴 도감
제어 흐름·도구·상태·검증·훅·권한이라는 부품을 먼저 세우고, 그 위에 체이닝·라우팅·병렬화·ReAct 등 패턴을 "어느 부품의 조합인가"로 분해해 조립합니다.
삼층 정합 — 프롬프트 ⊂ 컨텍스트 ⊂ 하네스
프롬프트·컨텍스트와 같은 좌표계로 이어집니다. "어떻게 실행할까"라는 마지막 질문에 답하며 세 기둥을 하나로 묶습니다.
커리큘럼 한눈에 · 7개 PART · 총 34섹션 / 247수업
PART
1
1
입문 — 하네스의 지형과 미니멀 루프
하네스 엔지니어링의 정의와 삼층 구조, 프롬프트·컨텍스트의 천장(왜 하네스가 필요한가), 에이전트·워크플로·오케스트레이션의 관계, 그리고 실습 환경과 미니멀 하네스 루프까지. 이후 모든 섹션의 출발점.
섹션 1~4
PART
2
2
6대 구성요소 — 강의의 척추 (개념 + 코드)
제어 흐름·도구·상태·검증·훅과 관찰가능성·권한과 안전, 여섯 부품을 각각 개념 섹션과 코드 구현 연습 섹션으로 짝지어 raw Python으로 직접 만듭니다. 루프·종료 조건, 함수 호출·도구 라우팅, 단기·장기 기억, 가드레일·자기 교정, 트레이싱·메트릭, HITL·샌드박스까지.
섹션 5~16
PART
3
3
패턴 도감 — 6대 패턴, 어느 부품의 조합인가
프롬프트 체이닝, 라우팅, 병렬화(섹셔닝·보팅), 평가자-최적화, 오케스트레이터-워커, 자율 에이전트(ReAct). 자율성 순으로 배열하고, 각 패턴을 6대 부품의 조합으로 분해하며 코드 구현 연습까지 함께 다룹니다.
섹션 17~22
PART
4
4
멀티 에이전트 — 컨텍스트 분리의 기술
멀티 에이전트의 본질(여러 인격이 아니라 컨텍스트 분리), 협력 패턴(매니저-워커·핸드오프·토론), 그리고 서브에이전트 구현과 컨텍스트 격리. "단일부터" 원칙과 오류 전파·비용 같은 함정도 함께.
섹션 23~25
PART
5
5
애플리케이션 — 배운 것을 실제 시스템으로
코딩 에이전트(작성·실행·수정 루프), 리서치 에이전트(오케스트레이터+격리), RAG 하네스(RAG를 하네스로 재해석), 고객지원 워크플로(라우팅·핸드오프·HITL). 각 사례를 "어느 부품·패턴인가"로 분해합니다.
섹션 26~29
PART
6
6
프로덕션 — 신뢰성·평가·보안
재시도·캐싱·비용 최적화로 신뢰성을 확보하고, 에이전트를 어떻게 측정하는지(평가 하네스), 추적과 디버깅, 프롬프트 인젝션 방어까지. 프로토타입과 프로덕션을 가르는 지점을 다룹니다.
섹션 30~32
PART
7
7
삼층 통합 · 캡스톤 — 세 기둥을 하나로
프롬프트 × 컨텍스트 × 하네스를 한 코드 안에서 통합하고, 종합 프로젝트(문서 QA RAG 캡스톤)로 전 과정을 손에 익힌 뒤 강의를 회고하며 마무리합니다.
섹션 33~34
학습 성과 — 네 축의 역량
1구성요소 구현력
제어 흐름·도구·상태·검증·훅·권한 6대 부품을 raw Python으로 직접 짤 수 있습니다.
2패턴 선택·조립
체이닝·라우팅·병렬화·ReAct 등 패턴을 문제에 맞게 고르고 조립합니다.
3멀티에이전트 설계
협력 패턴과 컨텍스트 격리로 여러 에이전트를 오케스트레이션합니다.
4프로덕션 운영
비용·신뢰성·평가·보안을 갖춰 하네스를 실제 서비스로 운영합니다.
슬라이드 미리보기 · 실제 수업에서 발췌
선수 지식 & 실습 환경
선수 지식
Python 중급(함수·클래스·예외 처리). LLM API 사용 경험(호출·토큰·시스템 프롬프트 개념). 프롬프트 엔지니어링/RAG 기초 이해. 딥러닝 내부 지식은 요구하지 않습니다.
실습 환경
Python 3.10+
LLM API (공식 SDK 또는 요청 라이브러리)
얇은 클라이언트 래퍼(벤더 비종속)
프레임워크 비종속 (raw Python)
Jupyter / Colab
VS Code / PyCharm 자유
수강 전 참고사항
· 원리 중심 강의입니다. "이 프레임워크를 어떻게 쓰는가"가 아니라 "하네스가 안에서 어떻게 도는가"에 시간을 씁니다. 특정 라이브러리 사용법만 빠르게 익히려는 목적이라면 다른 강의가 더 맞을 수 있습니다.
· 프레임워크에 종속되지 않습니다. 모든 예제는 순수 Python과 얇은 LLM 클라이언트 래퍼로 작성합니다. 프레임워크는 "이 원리를 이렇게 추상화한다"는 참고로만 간헐 언급합니다.
· 안전 주제는 방어 관점으로만 다룹니다. 프롬프트 인젝션·도구 실행 같은 보안 주제는 공격이 아니라 막는 쪽 설계를 위해 다룹니다.
· 프레임워크에 종속되지 않습니다. 모든 예제는 순수 Python과 얇은 LLM 클라이언트 래퍼로 작성합니다. 프레임워크는 "이 원리를 이렇게 추상화한다"는 참고로만 간헐 언급합니다.
· 안전 주제는 방어 관점으로만 다룹니다. 프롬프트 인젝션·도구 실행 같은 보안 주제는 공격이 아니라 막는 쪽 설계를 위해 다룹니다.
🧭 유의 사항
현재 강의를 완성해 가고 있는 중입니다. 강의가 다 완성될 때까지 (수시로 보강하겠지만) 오래 기다리셔야 하는 단점이 있습니다. 이러한 점을 고려해서 구매를 결정해 주시기 바랍니다.
지금 시작하셔도 좋은 이유
LLM 시대의 개발자는 모델을 한 번 부르는 사람이 아니라 모델을 반복·검증·도구화·조율하여 시스템으로 만드는 사람입니다. 프롬프트와 컨텍스트가 한 번의 호출을 잘하는 기술이라면, 하네스는 그 호출을 스스로 도는 순환 시스템, 즉 에이전트 루프(agent loop)로 키우는 기술입니다. 이 강의는 그 바깥 구조를 6대 부품으로 쪼개서, 프레임워크 없이 한 번에 한 부품씩 직접 짜며 완전히 따라잡습니다.
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