셀피쉬클럽의 2개월, 격동의 에이전틱 프로젝트

사라지던 대화가 다시 쓸 수 있는 자산이 되는 과정을 직접 경험합니다. Hermes와 Wiki로, 판단과 근거가 남는 업무 시스템을 만들어보세요!

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.

저장한 자료만 수백 건, 하지만 다시 열어본 자료는 0건 쌓아두기만 하고 다시 안 보는 자료들. 혹시 여러분도 그러고 계시진 않나요? 이를 해결하려고 나만의 OS를 직접 만든 사례를 공개해요.

내가 자는 동안에도 스스로 개선하는 서비스를 만들어봅시다! Codex를 이용한 루프 엔지니어링으로 24시간 돌아가는 바이브코딩 시스템을 만드는 방법을 단계별로 차근차근 학습합니다.

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.

최근 가장 부상하는 업무 자동화 도구는 ‘클로드 코드’입니다. 클로드 코드를 통해 내 컴퓨터 안에 나만을 위해 일하는 AI 에이전트들을 배치하고, 반복 업무를 하나씩 AI에게 시키는 방식을 만들어갑니다. 힘들기만 했던 PPT, 보고서, 엑셀 등의 업무를 모두 100% 자동화 해보세요.

1세대 데이터사이언티스트로 시작해 두 번의 머신러닝 스타트업 엑싯, 국가AI전략위원회까지, AI의 흐름을 누구보다 가까이서 경험하며 변화의 한가운데서 자신만의 기준을 세워온 하용호 대표님과 함께한 밋업 녹화본 입니다. AI를 더 많이 쓸수록 오히려 내 전문성이 뭔지 모르겠다는 느낌, 다들 한 번씩 겪어보셨죠? 이 불안의 정체는 워크슬롭, 그리고 우리도 모르는 사이 쌓이고 있는 기술·인지·의도 부채입니다. 이번 밋업은 불안의 정체를 진단하는 것에서 시작해, 검증 능력과 구조 설계, 나만의 판단 기준을 쌓는 학습법까지! 흔들리지 않고 일하기 위한 실천적인 이야기들을 나눕니다.

"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.

JEV가 무엇인지부터 쉽게 배워요. TypeSafe AI Playground에서 판단 결과를 확인하고, 클로드코드에 말로 요청해 문장에 맞는 이모지를 추천하는 맥 앱을 만드는 과정을 따라갑니다. 가입·API 키 연결·GitHub 코드 공개까지, 5개 영상과 화면 캡처·복사할 프롬프트가 있는 학습자료로 함께 배웁니다.

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.

AI는 딱 당신만큼만 훌륭합니다. AI 활용법 → 기초 핵심 지식 → 프로젝트 개발 3단계로 완성하는 완벽한 바이브 코딩. 바이브 코딩을 제대로 배워보고 싶은 분들을 위해, 어떤 AI를 사용하더라도 변하지 않는 핵심 개념들을 한 입 크기로 잘라 전달해 드립니다.

비개발자들이 클로드 코드로 제대로 서비스 만들고 운영, 수익화까지 도달하는 법을 배우는 강의입니다. 비개발자, 초보 개발자들도, 클로드 코드를 상위 1% 개발자 수준으로 사용할 수 있도록 템플릿 레포지토리와 운영 노하우를 제공합니다. 클로드 코드로 서비스를 '제대로' 프로 개발자 수준으로 만들고 싶은 분들, 1인 사업이나 사이드프로젝트 수익화를 달성할 서비스를 만들고 싶은 분들, 클로드 코드 같은 ai agent로 돌아가는 건 만들었는데, 제대로 운영하는 노하우는 없어서 제자리 걸음인 분들, 혼자 해오던 프로젝트가 커지면서, 매번 새로운 기능 붙일때마다 버그가 계속 발생하고 통제가 되지 않아서 막막한 분들에게 특히나 큰 도움이 될 강의입니다. 수익화 기반을 만드는 방법에 대한 내용도 강의에서 함께 제공하고, 진짜 고객이 들어왔을때를 가정하고 서비스 운영 방법을 함께 제공합니다. 실서버에서 발생하는 에러 모니터링, 서버 상태 모니터링, 로그 모니터링 같은 모니터링 과정은 실제 고객이 생기고나면 필수입니다. 그런데 이 과정을 알려주는 곳이 생각보다 많지 않습니다. 제 강의에서는 실제로 이런 디테일하고 전문적인 운영노하우와 함께, Ai 가 해당 모니터링 지표와 데이터를 관측하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 방법까지 함께 제공합니다.

비개발자들과 하루 만에 서비스를 만든 사례로 '어디서부터 시작하면 되는지'를 보여드리고, 이기적멤버십 팀의 깃헙 구조를 설계한 사례로 '어떻게 관리하고 협업하는지'를 알려드립니다.

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 !

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.

초안은 AI가, 판단과 다듬기는 내가. 주니어 기획자가 첫날부터 쓰는 업무 스킬·용어를 익히고, 클로드와 함께 스터디카페 예약 서비스의 기획서·메뉴 구조·화면설계·기능정의 한 벌을 직접 만듭니다.

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

Obsidian을 단순 메모장에서 벗어나 개인 지식 데이터베이스로 진화시키고, Claude Code를 활용해 내 노트와 문서를 이해하는 AI 비서를 구축합니다. 반복 업무를 자동화하는 워크플로우를 직접 제작하며, 매일의 작업과 학습 내용이 복리로 쌓이고 나만의 노하우로 변환되는 지식 시스템을 완성합니다.

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

2026년 10월 최신 버전. 유튜브 'AI 겸임교수 이종범'(구독자 5.4만)이 만든 299강입니다. 브라우저 탭 여는 법에서 시작해 클로드 코드로 AI 직원 팀을 만드는 단계까지, 한 순서로 따라갑니다. 실습지 290여 개와 1,000크레딧이 함께 제공됩니다.