[기초 1부] OpenClaw.AI 마스터 클래스: Gemini와 Docker로 만드는 나만의 자율형 AI 에이전트

Spring WebFlux 기반 리액티브 애플리케이션의 핵심 기술 중 하나인 Reactor, 그 중에서 Reactor의 모든 것이라고해도 과언이 아닐만큼 중요한 Reactor Operator를 내 것으로 만들고 싶다면 `Kevin의 알기 쉬운 Spring Reactive WebApplications: Reactor 2부` 강의를 수강하세요.

Spring WebFlux 기반의 리액티브한 애플리케이션을 만들고 싶다면 `Kevin의 알기 쉬운 Spring Reactive WebApplications` 강의를 수강하세요. 리액티브 세상으로 여러분들을 친절하게 안내합니다. ^^

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.

스마트폰 텔레그램으로 영수증 사진을 보내면, OpenClaw와 Gemini 2.5 Flash가 자동으로 분석하고 내 PC workspace에 정리해 저장해주는 비전 기능을 가진 모바일 AI 비서 워크플로우 입문 강의입니다.

[Java 실무 프로젝트 UI편]에서는 JavaFX를 활용해 순수 Java 기술만으로 동작하는 영화 정보 제공 애플리케이션을 만들어봅니다. 이 강의는 웹과 스마트 폰 앱으로 넘어가기 전, UI 이벤트 처리·비동기 로직·사용자 인터랙션 흐름을 Java로 직접 구현하며 ‘화면과 로직이 연결되는 구조’를 깊이 이해하도록 설계되었습니다. Spring Core와 연동해 비즈니스 로직과 UI를 분리하는 구조적 사고를 훈련하고, 외부 API로 영화 정보를 가져오는 과정에서 발생할 수 있는 UI 성능 저하 문제를 비동기 처리로 해결하는 방법을 이해할 수 있게됩니다. 이를 통해 데이터 흐름, 이벤트 리스너, 스레드 기반 비동기 처리의 원리를 명확히 이해하고, Java 언어 자체에 대한 이해를 한 단계 끌어올릴 수 있습니다. 즉, 이 강의는 “웹으로 가기 전, Java로 UI의 본질과 비동기 처리의 핵심을 경험하는 실전 단계”입니다. 코드를 따라치는 수업이 아닌, UI와 로직의 연결 원리를 스스로 체득할 수 있는 학습 경험을 얻을 수 있다는 사실을 잊지마세요.

실무 감각을 키우고 싶은 입문 개발자를 위한 Java 심화 프로젝트 강의! Spring Core, JdbcClient, H2 DB로 구성된 콘솔 기반 키오스크 주문 시스템을 함께 만들어갑니다.

작은 프로젝트부터 구조 잡는 연습까지! Java 객체지향 설계와 실습 경험이 부족한 분들을 위한 직접 만들어보며 성장하는 미니 프로젝트 실전 입문 강의. 기본기에서 구조적 사고까지, Java 애플리케이션을 처음부터 끝까지 구현해보며 실력을 키워보세요.

리액티브 프로그래밍이라는 진입 장벽을 넘고 싶으신가요? Kevin의 알기 쉬운 RxJava가 그 벽을 넘을 수 있는 힘을 키워드리겠습니다.

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Kevin의 알기 쉬운 Java 개발자(웹 개발자) 로드맵 이야기

스마트폰 텔레그램으로 영수증 사진을 보내면, OpenClaw와 Gemini 2.5 Flash가 자동으로 분석하고 내 PC workspace에 정리해 저장해주는 비전 기능을 가진 모바일 AI 비서 워크플로우 입문 강의입니다.

API 비용만 새 나가던 생성형 AI LLM 에이전트를, 모델 라우팅·캐스케이딩·캐싱·루프 가드레일로 비용을 통제하고 실제로 마진을 남기는 구조로 바꾸는 5개 모듈 18개 수업 강의입니다. 비용 폭탄 실제 사례 분석부터 손익 시뮬레이션, 아키텍처 설계 프로젝트까지 직접 만들어봅니다. API 비용 부담을 느끼는 AI 개발자·메이커, 에이전트 기반 서비스를 운영·기획하려는 분께 추천합니다.

ChatGPT만 쓰던 개발자에서 AI 에이전트를 다루는 개발자로. Codex의 Rules, Hooks, Skills, MCP를 활용해 코딩 생산성을 극대화하는 실전 활용법을 배웁니다.

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.

AI를 쓰고는 있는데, 아직도 일을 대신 시키지는 못하고 있지 않나요? 이 강의는 단순한 사용법이 아니라 ‘일 잘하는 AI 비서’를 직접 만드는 과정입니다. 프롬프트 원리부터 개인화 설정, 업무 자동화까지 한 번에 익혀서, 반복 업무는 AI에게 맡기고 핵심 업무에 집중하는 새로운 일하는 방식을 만들어 줍니다.

[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.

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AI가 모든 것을 대체할 듯하지만 복잡한 문제를 재구성하고 통찰하는 능력은 고유한 인간의 몫입니다. AI를 능동적으로 활용하며, 인간 고유의 문제 해결 역량을 발휘하는 방법을 제시합니다.

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.

AI로 MVP를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 하지만 대부분의 프로젝트는 그 다음 단계에서 멈춥니다. 👉 기능은 만들었는데 👉 개발이 계속 이어지지 않습니다 왜 이런 일이 생길까요? 문제는 코드가 아니라, 👉 AI가 지속적으로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. --- 이 강의에서는 이미 만들어진 프로젝트를 기반으로, 👉 AI가 계속 개발을 이어갈 수 있는 구조를 👉 직접 구축하는 과정을 다룹니다 --- 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아니라, * docs 구조를 만들고 * SSOT를 정의하고 * 티켓 단위로 개발을 실행하고 * QA와 반복 구조까지 연결하여 👉 하나의 “AI 개발 시스템”으로 완성합니다 --- 이 과정을 통해 👉 사람이 직접 코딩하지 않아도 👉 개발이 계속 이어지는 구조 즉, 👉 AI를 팀처럼 운영하는 개발 시스템을 👉 직접 만들고 이해할 수 있습니다 --- 이 강의는 👉 내 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조를 만들고 싶은 분 👉 AI로 개발을 시작했지만, 지속이 어려웠던 분 👉 바이브 코딩 이후, 다음 단계로 넘어가고 싶은 분 을 위해 구성되었습니다. --- 단순히 배우는 것이 아니라, 👉 실행해보고 👉 실제로 동작하는 구조를 만들고 👉 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 형태로 가져가는 경험 을 제공합니다.

더이상 생기부 설계 받지 마세요. 30년 차 입시 컨설턴트가 직접 사용하는 컨설팅 족보를 모두 알려드립니다.

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.

구글 드라이브를 넘나들며 일하는 Gemini 에이전트! 압도적인 생산성으로 구글 AI 실무의 마침표를 찍으세요.

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.

"AI와 함께 코딩하는 시대, 자바 개발자의 새로운 생산성 패러다임" 이 강의는 자바 개발자를 위한 Cursor AI 실전 활용 가이드입니다. 단순히 AI의 코드를 받아쓰는 것을 넘어, AI와 협업하며 개발 효율을 극대화하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 방식을 배웁니다. Cursor의 강력한 코드 이해·리팩터링·문서화 기능을 활용해, 실무 프로젝트에서 바로 적용할 수 있는 AI 코딩 워크플로우를 단계별로 익히게 됩니다. AI가 코드를 대신 쓰는 시대, 이제는 "AI를 잘 다루는 개발자"가 경쟁력입니다. 이 강의와 함께 자바 개발자로서 한 단계 업그레이드된 개발 경험을 시작해 보세요.

코드 한 줄 몰라도 괜찮습니다. 이제 AI와 ‘대화’하며 개발하는 바이브 코딩의 시대입니다.

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.

한국어를 잘 이해하고, 긴 문서도 다루며, 실제 업무까지 수행하는 AI 그게 바로 Solar Open 2가 겨냥한 방향입니다. 이 클래스는 Upstage가 공개한 Solar Open 2 테크니컬 리포트를 “소개 → 설계 → 학습 → 평가” 순서로 쉽게 해설합니다. 전문 용어는 일상 비유와 시각 자료로 풀어, 초심자도 “무엇을·어떻게·왜”를 한 흐름으로 이해할 수 있게 만듭니다.

챗GPT의 프롬프트를 만드는 "공식"을 알려드립니다. 이 공식에만 적용하면 좋은 프롬프트가 쏟아져 나옵니다.

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