하네스•루프•그래프 엔지니어링 - 프롬프트 다음의 AI 에이전트 다섯 단계

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.

코드 복붙은 이제 그만! 🙅‍♂️ 에이전트의 작동 원리부터 아키텍처, 설계 철학까지 제대로 파고드는 '찐' 개념 강의예요. 단순히 만드는 법을 넘어, 시스템 전체를 설계하는 눈을 틔워드릴게요. 2026년 기술 트렌드 속에서 흔들리지 않는 탄탄한 기본기, 여기서 완성하세요! 🧠✨

ChatGPT를 사용해 본 것과 실제 생성형 AI 서비스를 개발하는 것은 전혀 다릅니다. API 호출부터 대화 상태 관리, 구조화된 출력, 함수 호출, 문서 기반 RAG, MCP 연동, AI 에이전트 구현까지 익혀야 하기 때문입니다. 이 강의에서는 오랜 데이터 분석·AI 강의 경험을 바탕으로 복잡한 개념을 파이썬 실습 중심으로 설명합니다. 생성형 AI의 원리부터 OpenAI Responses API와 멀티모달 기능, File Search 기반 RAG, 외부 도구 연동, Agents SDK까지 단계적으로 학습하여 실제 동작하는 AI 애플리케이션을 완성합니다.

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.

단순 챗봇을 넘어 자율적으로 과업을 수행하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 구현합니다. Sense-Think-Act 루프 기반 아키텍처부터 LangGraph 순환 구조, RAGAS·LangSmith 기반 정량 평가, 운영 가드레일까지 전 과정을 실습하며 엔터프라이즈급 에이전트 엔지니어링 역량을 완성합니다.

2022년에 챗GPT가 나온 후 우리의 삶에 AI는 너무도 가까운 소프트웨어가 되었습니다. 모델들의 성능은 나날이 개선되고 있고, AI를 사용하여 이전에는 없던 소프트웨어들이 많이 나오게 되었습니다. 2025년에는 AI 에이전트가 화두가 되면서 많은 사람들이 AI 에이전트 개발을 시작하고 있습니다. AI 에이전트라는 말은 들어 보았지만, AI에이전트가 뭔지 왜 갑자기 이렇게 많은 사람들이 말하는 주제가 되었는지 AI 에이전트를 만들려면 어떻게 해야하는지 알아보고 ADK를 사용하여 간단하게 만들어는 입문용 튜토리얼 강의라고 생각하시면 되겠습니다.

[지속가능한 AX, 그리고 AI 동료와 협업하는 법] AI 툴을 실무에 적용해 보려다 이런 한계에 부딪히지 않으셨나요? 🙋‍♂️ : "명령어를 매번 새로 입력하는 게 오히려 더 번거로워요." 👨‍💻 : "단순히 복사, 붙여넣기만 반복하는 일회성 작업에 피로감을 느껴요." 🤷‍♂️ : "개발 지식이 없으니 더 깊이 있는 업무 자동화는 엄두가 안 나요." 지금 우리에게 필요한 것은 단순히 기능을 익히는 '도구 사용법'이 아닙니다. 내 업무의 맥락을 이해하고, 시간이 지날수록 스스로 똑똑해지는 나만의 AI 동료를 키우는 관점입니다. 비개발자 출신 기획자가 현장에서 무수한 시행착오를 겪으며 정립한 실무 중심의 AX(AI 전환) 가이드라인을 투명하게 공개합니다.

성공적인 AX의 출발점은 기술이 아닌 리더십의 AI 이해도입니다. 본 과정은 임원진이 AI 전반의 흐름을 쉽고 명확하게 파악하고, 이미 익숙한 Google Workspace와 Gemini를 통해 현업 생산성을 극대화하는 방법을 다룹니다. 이론에만 그치지 않고 각 세션별 5분 실습과제와 AX Cody와의 1:1 맞춤형 온라인 미팅(30분)을 제공하여, 귀사의 맞춤형 AI 도입 전략까지 체계적으로 가이드합니다.

프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

동료들은 이미 클로드 코드로 업무를 하고 있는데 이 모든 것을 수작업으로 하고 계신가요? 걱정하지 마세요! 이 강의를 들으면 당신도 바이브코딩 고수가 됩니다.

진짜 코딩의 ㅋ 자도 경험해 본 적 없는 분들도 딸깍으로 자동화 소프트웨어 만들 수 있어요 진짜에요

단순한 시스템 프롬프트를 넘어, 페르소나 설계와 Structured Outputs를 활용해 사용자를 기억하고 관계가 변화하는 AI 캐릭터 챗봇을 구현합니다. 제공되는 시작 프로젝트 기반으로 OpenAI API를 안전하게 호출하고, JSON Schema와 Zod로 감정·신뢰도·기억을 검증 가능한 형태로 처리하며, AI 코딩 에이전트를 제약 조건 안에서 활용하는 방법을 30분 실습으로 완성합니다.

여러분을 ‘최상위 엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트’로 초청합니다 단순히 남들이 만들어 놓은 라이브러리를 가져다 붙이거나 프롬프트 문장이나 다듬는 미시적 기술자(Prompt Writer)에 머무르지 마십시오. 수학적 제1원리부터 런타임 제어 루프 커널, 그리고 자율 복원 인프라까지 — 대한민국 산업 현장을 이끌어온 40년의 실전 공학 통찰을 통해, 여러분을 기업의 비즈니스와 디지털 주권을 수호하는 최고 수준의 '엔터프라이즈 AI 시스템 아키텍트'로 확실하게 이끌어 드리겠습니다. 지금, 통제 불능의 AI를 완벽한 인더스트리얼 코어로 바꾸는 위대한 여정을 시작해 보십시오. “데모에서는 완벽하게 잘 돌던 AI가 왜 프로덕션 배포만 하면 이상한 헛소리를 하거나 파이프라인을 멈춰 세울까요?” “왜 수많은 기업들이 호기롭게 시작한 AI 프로젝트가 결국 ‘PoC(개념 검증)의 늪’에서 벗어나지 못하고 폐기될까요?” 현장에서 만난 수많은 개발자와 시스템 아키텍트들이 제게 던진 가장 절박한 질문입니다. 안녕하십니까. 저는 40여 년간 대한민국 자동차 파워트레인 R&D 부문(현대자동차그룹 R&D 중역 17년)에서 1,300억 원 규모의 엔진 및 구동 기술 수출을 주도하고, 상장 중견 제조기업의 대표이사(CEO/CTO)로서 현장을 지휘해 온 김홍집입니다. 기계 공학과 정밀 제어 현장에서 수십 년을 보낸 엔지니어의 눈으로 볼 때, 지금의 생성형 AI 도입 열풍 뒤에는 ‘치명적인 불확실성의 위험’이 숨어 있습니다. 단 0.1%의 오차나 실수가 수억 원대의 물리적 설비 파손과 전사적 셧다운으로 직결되는 미션 크리티컬 산업 현장에서, 단순히 확률에 의존해 그럴듯한 텍스트를 뱉어내는 확률적 챗봇을 그대로 서비스에 결합하는 것은 시한폭탄을 들고 불로 들어가는 것과 같습니다. 이 강의는 바로 그 “통제 불능의 확률적 AI를 단 0.000%의 구문 오류도 허용하지 않는 가장 견고한 인더스트리얼 제어 코어로 조련하는 실전 공학 방법론”을 전수하기 위해 기획되었습니다. 1. 여러분이 현장에서 직면한 3대 치명적 병목 (Problem) 수많은 엔지니어들이 단발성 프롬프트 튜닝(Vibe Prompting) 수준의 접근법으로 프로덕션 환경에 도전하다가 다음의 3대 구조적 결함에 부딪혀 좌절합니다: 유한한 컨텍스트와 ‘중간 분실(Lost in the Middle)’: 대화나 멀티턴 실행이 길어질수록 주요 시스템 지시어가 밀려나고 컨텍스트 윈도우가 고갈되어 시스템이 기억을 잃고 환각을 증폭시킵니다. 비결정론적 출력과 연쇄 파이프라인 붕괴: JSON 닫는 괄호가 하나 빠지거나 타입이 틀어지는 아주 미세한 확률적 변동성이 기간계 ERP/CRM API 호출을 마비시키고 데이터 정합성을 붕괴시킵니다. 비신뢰 코드 실행 및 인프라 보안 파산: 에이전트가 자율 생성한 스크립트가 격리되지 않은 호스트 OS 환경에서 실행되면서 커널 탈출이나 민감 데이터 유출 리스크를 야기합니다. 이처럼 산업 현장에서 AI의 오작동은 단량적인 정확도 문제가 아닌, 비대칭 비즈니스 손실(Asymmetric Business Loss)이라는 거대한 재무적 재앙으로 다가옵니다. 2. 이 문제를 ‘어떻게’ 완벽히 해결하는가 (Solution) 본 강좌는 파편화된 상용 도구 사용법을 가르치는 시중의 강의와 궤를 달리합니다. 40년 실무 현장 노하우와 컴퓨터 시스템 공학을 결합하여, 확률적 AI를 시스템 레벨에서 수직 통합 통제하는 3대 하드코어 아키텍처를 전수합니다: ① 프롬프팅을 넘어 ‘LLM-OS & 컨텍스트 오케스트레이션’으로 전이 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)의 패러다임대로, LLM을 대화 상답자가 아닌 컴퓨터의 중앙 연산 코어(CPU)로 재정의합니다. 컨텍스트 창을 초저지연 휘발성 RAM으로, 사내 벡터 DB를 Disk로, 외부 API를 I/O 버스로 체계화합니다. MemGPT 계층형 가상 메모리 페이징을 통해 무한 대화 속에서도 핵심 상태를 포화 없이 보존하며, MCP 기반 유동적 군집 지능(Liquid Swarm MAS)으로 토큰 비용을 극소화하면서 동적 에이전트망을 스케일링합니다. ② 확률적 환각을 0.000%로 구속하는 ‘결정론적 하네스 엔지니어링’ 언어 모델의 창의적 유연성은 사고(Reasoning) 단계에만 열어두고, 실제 외부 시스템과 상호작용하는 물리적 출력단은 수학적 불대수와 컴파일러로 단단히 감금합니다. EBNF / XGrammar 기반 CUDA 로짓 마스킹을 적용하여 유효하지 않은 토큰의 생성 확률을 P = 0.000%로 강제 차단합니다. 에이전트의 생성 코드는 5ms 스냅샷 복원 능력을 지닌 Firecracker MicroVM 마이크로 가상화 샌드박스 내부에서만 일회성으로 가동되도록 물리적 보안 격리 링을 형성합니다. ③ GPU 낭비 없는 ‘고신뢰성 MLOps·LLMOps 자율 복원 인프라’ vLLM PagedAttention 및 S-LoRA 핫스왑을 구축하여 VRAM 유휴 낭비율을 4% 미만으로 억제합니다. 다중 에이전트의 API 실패 시 SagaLLM 역순 보상 트랜잭션으로 데이터 일관성을 100% 원상 복원합니다. OpenTelemetry/Langfuse 분산 관측망을 통해 RAGAS 충실도 점수 하락(Data Drift) 감지 시, 무인 카나리 자동 롤백을 실행하여 시스템의 가용성을 사수합니다. 3. 나선형 성장을 이끄는 실전적 가치 (Pedagogy & ROI) 본 강좌는 블룸의 개정 교육분류학(Bloom's Taxonomy) 5단계에 맞춰 체계적으로 설계되었습니다. 학습자는 단순 이론 회상(Remember)에서 출발하여, 5단계 디버깅 파이프라인(Deceptive Baseline 함정 소스코드 분석 ➔ 적대적 공학 해체 ➔ Robust 무결성 파이프라인 수립 ➔ TEI ROI 수식 산출 ➔ SOTIF/ISO 42001 거버넌스)을 직접 코딩하고 검증합니다. 단순히 "잘 동작한다"는 감각적 만족을 넘어, Forrester TEI(Total Economic Impact) 재무 모델을 적용하여 여러분이 구축한 AI 시스템이 기업의 재작업 비용(Rework Cost)을 얼마나 절감하고 수억 원대의 장애 리스크를 회피하여 ROI 200% 이상을 증명해 내는지 경영진 관점의 지표로 시각화해 드립니다.

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.

AI 툴 뭐부터 배우지? 고민은 이제 그만! - 80명 수강생 평점 4.8 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - 챗지피티, 클로드, 제미나이, 젠스파크, 노트북LM, 감마, 스카이워크, 마누스, 안티그래비티, 클로드코드, 미리캔버스, 오팔, 캡컷 등 - 15개 이상 툴의 핵심 기능을 20일에 걸쳐 정말 쉽게 알려드립니다. - 매주 과제를 수행하는 방식으로 '흘려듣는 강의'가 아닌 '체화할 수 있는 강의'를 제공합니다. - 프롬프트 작성 > 이미지 생성 > PPT와 영상 생성 > 바이브코딩까지 올인원 커버 - 4시간 분량 강의 영상 + 주차별 학습 자료 + 과제 인증 시스템

AI에게 시켰는데 에러만 반복된다면, 문제는 AI가 아니라 방향을 줄 기초가 없어서입니다. 이 영상에서는 바이브코딩을 하다 막히는 사람들에게 빠짐없이 비어 있던 기초 개념 7가지가 각각 무엇이고 왜 필요한지 짚어드립니다. 👾 코딩 0일차, 터미널을 한 번도 안 열어본 분을 기준으로 설명합니다.

회의 준비부터 회의록 작성까지, AI가 다 해드립니다! AI Agent 활용 회사 업무 시리즈의 첫 번째!

이 강의는 단순한 유행을 넘어, AI 도구와 협업하는 방법을 체계적으로 배우고, 출력 품질을 검증·개선하며, 애플리케이션을 처음부터 끝까지 구축·배포하는 과정을 다룹니다. AI에 관심 있는 개발자부터 팀 생산성을 높이고 싶은 팀 리더까지, 누구나 수강하실 수 있습니다.

Claude Code, Codex, pi 등 여러 AI 코딩 에이전트를 한 화면에서 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다. tmux 개념부터 Herdr의 세션, pane, 플러그인, CLI까지 실습하며 SSH 연결이 끊겨도 작업이 유지되는 에이전트 워크플로우를 구축합니다. Agent 시대의 필수 개발 환경을 하루 만에 완성하세요.

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