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AI에이전트 개발

한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. CrewAI, LangGraph, Google ADK)

업무 생산성부터 수익화까지, 실무에 바로 활용할 수 있는 AI 에이전트 개발에 대한 모든 것을 알려드립니다. n8n, CrewAI, LangGraph, Google ADK, 멀티 에이전트 오케스트레이션, RAG, 멀티모달 등 기술 기반으로 7개의 에이전트를 직접 개발해보면서 "AI 에이전트 개발 전문가"가 되세요.

105명 이 수강하고 있어요.

  • 윤상석
실습 중심
AI 코딩
Python

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

  • 단순 자동화를 넘어 고도화된 복잡한 시스템의 AI 자동화 구조 개발

  • 업무 생산성부터 수익화까지, 실무에 바로 활용할 수 있는 AI 에이전트 개발의 모든 것

  • CrewAI, LangGraph, Google ADK, 멀티 에이전트 오케스트레이션, RAG, 멀티모달 등 AI Agents 기술

실무에 바로 쓰는 "멀티 AI Agent 개발",
소프트웨어 3.0 시대를 선도하세요 🤖


ChatGPT에게 단순히 질문하는 것에 만족하시나요? 🤔

ChatGPT 같은 단일 AI로는 한계가 있습니다. 실무에서 정말 효과적인 AI 시스템은 여러 전문가 AI가 협업하는 멀티 에이전트 시스템입니다.

이제 AI가 당신을 대신해서 뉴스를 분석하고, 투자 전략을 세우고, 블로그 포스트를 작성하는 시대입니다. 마치 실제 회사처럼 리서처가 정보를 수집하고, 분석가가 데이터를 해석하며, 매니저가 최종 결정을 내리는 방식으로 작동합니다.

상상해보세요. 매일 아침 개인 맞춤형 뉴스 브리핑을 받고, AI 펀드매니저가 주식 투자를 자동화하며, SEO 최적화된 블로그 포스트가 저절로 완성되는 모습을... 이것이 바로 멀티 에이전트가 협업하는 소프트웨어 3.0 시대의 현실입니다.



업무 생산성부터 수익화까지, 실무에 바로 활용할 수 있는
멀티 AI 에이전트 개발에 대한 모든 것을 알려드립니다


본 강의에서는 CrewAI, LangGraph, Google ADK, n8n 등 실무에서 검증된 최신 프레임워크를 활용해 7개의 고도화된 AI 에이전트를 직접 개발합니다.

특히 멀티 에이전트 오케스트레이션, RAG, 멀티모달 처리 등 최신 AI 기술을 실전에 적용하는 방법을 배우며, 프롬프트 엔지니어링부터 TDD 방법론까지 체계적인 개발 프로세스를 익힐 수 있습니다.




4가지 핵심 프레임워크

n8n

코딩 없이 워크플로우를 자동화하며 에이전트의 기초적인 개념을 익힙니다.

LangGraph

상태 기반의 순환 그래프 구조로 유연한 기본 에이전트를 개발합니다. Flow와 State에 대한 개념을 배웁니다.



CrewAI (Role-based Multi-Agent System)

역할 기반의 자율 에이전트 팀을 구성하고 협업시키는 방법(A2A)을 배우고, 복잡한
멀티 에이전트 시스템까지 완성합니다.

Google ADK (Agent Development Kit)

Google의 최신 에이전트 개발 킷으로, 계층화된 고도화 에이전트를 개발합니다.




7가지 실전 에이전트 프로젝트


🤖 AI 챗봇 에이전트 - ChatGPT 클론 개발 (기본 단일 에이전트)

📰 뉴스 브리핑 에이전트 - 매일 아침 개인 맞춤 뉴스 기자

📈 주식 투자 자동화 에이전트 - 나만의 AI 펀드 매니저

📝 블로그 콘텐츠 에이전트 - SEO 최적화 자동화 콘텐츠 매니저

🎧 영어 회화 튜터 에이전트 - 음성 및 RAG 기반 학습 시스템

🎨 미디어 스튜디오 에이전트 - 이미지/영상 생성 및 편집

📱 YouTube 쇼츠 제작 에이전트 - Agent & Sub-agent 협업, 완전 자동화 영상 제작 시스템




에이전트 시스템 구축을 위한 핵심 기술들


Agent, Task, Tool 정의 및 설계

에이전트가 단순 호출을 넘어서려면 명확한 역할 정의와 전문성 설계가 필요합니다. 페르소나와 전문성을 정의하고, 명확한 Task 스펙을 작성하며, 웹 검색, 데이터 분석, API 연동 등 다양한 Tool을 개발하고 통합하는 방법을 학습합니다.

Dynamic Memory System

Memory는 맥락을 이해하고 개인화된 응답을 가능하게 하는 에이전트의 핵심 능력입니다. Short-term Memory와 Long-term Memory 시스템을 구현해 에이전트가 학습하고 기억하는 능력을 부여합니다.

Multi-Agent Orchestration(A2A)

여러 에이전트가 협업하려면 흐름을 조율하는 오케스트레이션 기술이 뒷받침돼야 합니다. 뉴스 브리핑 에이전트의 리서처-작성자-편집자 협업, 주식 투자 에이전트의 분석가-매니저 협업 등 실제 사례를 통해 에이전트 협력 시스템을 설계합니다.

Agent Communication Protocols

에이전트 간 메시지 전달, 상태 동기화, 작업 분배 메커니즘 등 협업 규칙이 마련되어야, 에이전트들이 원활히 함께 일할 수 있습니다. 순차적 실행부터 병렬 처리, 조건부 라우팅까지 다양한 협업 패턴을 구현하고 에이전트 간 작업 분배 메커니즘을 설계합니다.

RAG, Context-aware Retrieval

질문의 의도를 파악하고 관련성 높은 정보를 선별적으로 검색하는 RAG 시스템을 개발합니다. PDF 영어 교재를 학습시켜 맞춤형 영어 회화 튜터를 만드는 실습을 진행합니다.

Multi-modal Integration

텍스트를 넘어 음성 인식/합성, 이미지 생성/편집, 영상 제작까지 다루는 멀티모달 에이전트를 개발합니다.




💡 프레임워크 사용법만 가르치는 강의와는 다릅니다 💡

단순히 API 연결하고 예제 따라하는 수준을 넘어섭니다. 에이전트 간 협업 메커니즘 설계, 동적 메모리 관리, 복잡한 워크플로우 구현 등 진정한 AI 에이전트 개발자로 성장하기 위한 깊이 있는 실무 기술을 체계적으로 다룹니다.


이 강의의 특징

  • 7개의 완성형 실전 AI 에이전트 개발 - 단순한 데모가 아닌 실제 업무에 바로 활용할 수 있는 고도화된 에이전트를 처음부터 끝까지 완성합니다. 뉴스 브리핑부터 투자 자동화, 콘텐츠 생성 등 각각이 독립적인 비즈니스 솔루션으로 동작합니다.

  • 멀티 에이전트 오케스트레이션의 모든 것 - 단일 AI가 아닌 여러 전문가 AI가 협업하는 시스템을 설계합니다. 리서처-분석가-매니저가 협력하는 투자봇, 작가-편집자-SEO전문가가 팀워크하는 콘텐츠봇 등 실제 팀 구조를 AI로 구현합니다.

  • 진정한 개인 비서급 AI 에이전트 개발 - Memory & RAG로 진화하는 AI 에이전트, 단순히 응답하는 AI를 넘어 기억하고 학습하는 AI를 구현합니다. Firebase 기반 장기 기억, PDF 문서 학습, 개인 맞춤형 응답까지 - 진정한 개인 비서급 AI 에이전트를 개발합니다.

  • 초보자도 전문가로 만드는 단계별 학습 설계 - n8n 노코드 도구로 에이전트가 뭔지 감을 잡은 다음, 점진적으로 파이썬으로 본격적인 시스템을 만들어갑니다. 코딩 경험이 적어도 괜찮습니다. 하나하나 차근차근 설명하면서도 최종 결과물은 실제 써먹을 수 있는 수준으로 완성합니다.

  • AI 프레임워크 완전 정복 - CrewAI, Google ADK 등 현업에서 사용되는 핵심 도구들을 마스터합니다.

  • 실습 90% 이론 10% - 모든 코드를 직접 작성하고 테스트하며 실전 개발 경험을 쌓습니다.


"미래에는 모든 회사의 IT 부서가
AI 에이전트들의 인사 부서 역할을 하게 될 것"

- 젠슨 황




이런 분들께 추천해요

예비 AI 에이전트 개발자 (AI 엔지니어)
단순한 AI 활용을 넘어 본격적인
에이전트 시스템을 개발하고 싶으신 분 / 학생

업무 자동화에 관심 있는 직장인.
반복 업무를 AI로 대체하고
생산성을 극대화하고 싶으신 분

AI 스타트업 창업을 준비하는 분
AI 에이전트 기반의 혁신적인 서비스나
제품 개발을 계획하고 계신 분

복잡한 자동화 시스템에 관심 있는 분
단순 반복이 아닌 고도의 판단과
협업이 필요한 업무 자동화를 구현하고 싶으신 분

수강 후에는

  • 멀티 에이전트 아키텍처 설계, A2A 기술을 자유자재로 할 수 있게 됩니다


  • CrewAI, Google ADK, LangGraph 등 AI 에이전트 프레임워크를 능숙하게 다룰 수 있게 됩니다

  • RAG와 멀티모달 AI를 복잡한 에이전트 시스템에 통합할 수 있게 됩니다


  • 동적 메모리와 상태 관리가 포함된 고도화된 에이전트를 개발할 수 있게 됩니다


  • 완성형 AI 에이전트 포트폴리오 7개로 개인 상황에 맞게 수정하여 즉시 실무 적용이 가능합니다.

해당 강의는 연재식 강의이며, 10월말 연재가 마무리됩니다.
~10/24 : 얼리버드 할인 60% !!!

  • 섹션 5 : 10월 3일 오픈

  • 섹션 6 : 10월 17일 오픈

  • 섹션 7 : 10월 24일 오픈

  • 섹션 8 : 10월 31일 오픈

11월 이후부터, 순차적으로 각 필요시에 섹션 보충 강의, 추가 보충 섹션을 오픈 예정입니다.
(하기 보충 섹션은 기획 과정에서 일부 수정될 수 있습니다.)
- <소프트웨어 개발 기초 지식 섹션>
- <파이썬 문법 보충 섹션>
- <클라우드 서버 배포 섹션>
- <바이브 코딩을 위한 도구 셋팅 섹션>

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 소프트웨어 3.0 시대에 적응하기 위한 예비 AI 에이전트 개발자

  • 업무 자동화에 관심 있는 직장인, 복잡한 자동화 시스템에 관심 있는 분

  • AI 스타트업 창업 or 1인 비즈니스 수익화 모델을 준비하시는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 기본적인 파이썬 문법 (def, class, decorator, async, await, ...)

안녕하세요
입니다.

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수강생

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수강평

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답변

4.7

강의 평점

4

강의

안녕하세요. 더 유익하고 본질적인 지식 콘텐츠로 많은 가치를 드릴 수 있도록 노력하겠습니다.

  • AI DT 전문 개발사 (주)하이퍼이지 대표이사

  • M사 금융 AI 모델 개발 및 총괄

  • (사)한국정보통신네트워크협회 AI분과기술위원

  • P사 DT Simulation SW 개발 총괄

  • 前 시리즈 A 스타트업 기술 팀장

     

  • 前 대기업 소프트웨어 엔지니어링 기술 용역 다수

  • 前 소프트웨어 공학 온/오프라인 교육 다수 (스타트업, GS리테일, 삼성 등)

문의사항, 추가질문, 집필, 강의제안 ==> endupfree@gmail.com

커리큘럼

전체

32개 ∙ (5시간 41분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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