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LLM Application 개발을 위한 기본 배경지식과 개발 경험을 공유합니다.

“업무자동화… 그거 개발자들이 하는 거 아니에요?” “자동화 강의 들어도 개발 지식 없으면 결국 어렵지 않나요?” 아닙니다. 개발자가 아니어도, 개발 지식이 전혀 없어도 업무 자동화를 실제 내 업무에 적용할 수 있습니다. 이 강의는 개발을 모르는 왕초보였던 제가, 또 다른 왕초보를 위해 만든 강의입니다. 지금 AI에 질문만 해본 수준이라도 충분히 이해하고 따라올 수 있습니다. 인사이트를 담은 기사 요약 레포트를 매일 자동으로 받고, 사내 기념일을 자동으로 감지해 공지하는 등 실제로 업무에 사용 중인 자동화 사례를 직접 만들어봅니다. 이 과정을 통해 ‘업무 자동화의 방식’을 이해하고, 점점 레벨을 높여 나만의 자동화 시스템을 구축할 수 있게 됩니다. 내 업무에 바로 적용하는 첫 자동화, 이 강의에서 완성해보세요.

LLM 기초이론, LangChain과 RAG의 핵심적인 기술을 마스터하는 강의입니다. LLM기초부터 실무에 쓰이는 최신 AI 기술을 쉽게 배울 수 있습니다!

클로드코드를 활용해 플레이어 컨트롤과 애니메이션, 공격 시스템을 구현하고, Behavior 패키지로 보스 AI의 감지·추격·공격 패턴·페이즈 전환을 개발합니다. 단계별 튜토리얼로 안내합니다.

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.

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.

Classic RAG, Graph RAG, Agentic RAG의 핵심 원리와 실전 구현을 학습합니다. 토큰 효율과 지연 시간을 최적화하는 동적 라우팅 시스템을 설계하고, GraphRAG의 관계망 추론과 Agentic RAG의 자기 평가 루프를 결합한 장기 기억 시스템을 구축합니다. 실무에서 바로 활용 가능한 고급 RAG 아키텍처 설계 역량을 완성하는 과정입니다.

LLM 애플리케이션이 개발 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구합니다. 기존 기술들과의 비교를 통해 LLM이 왜 지속 가능한 핵심 기술로 자리잡고 있는지 이해하고, 개발자로서 갖춰야 할 필수 역량과 사고방식의 변화를 학습합니다. 전문 강사의 인사이트를 통해 LLM 애플리케이션 개발의 본질과 미래 방향성을 파악할 수 있습니다.

AI를 쓰고는 있지만, 아직도 매번 새로 프롬프트를 치고 있나요? 코드는 생성되지만, 팀 단위 자동화나 시스템화는 안 되고 있나요? 이 강의는 Claude Code를 “대화 도구”로 배우는 과정이 아닙니다. Agent, Sub-agent, Agent Teams, Memory, Hooks를 활용해 AI를 시스템으로 설계하는 법을 배우는 과정입니다.

Copilot과 Agent의 차이를 제대로 이해하고, 프롬프트 코치·번역·사내 규정 Agent 등 내 업무에서 바로 쓸 수 있는 Agent를 직접 만들어봅니다. 반복 작업, 문서 정리, 회의 관리 등 내 시간을 잡아먹는 문제를 비전문가도 만들 수 있는 맞춤형 Agent로 해결해 업무 효율을 극대화합니다.

이제는 정말 누구나, 단 하루 만에 나만의 서비스를 만들 수 있는 시대입니다. 지난 바이브코딩 워크샵에서는 바이브코딩이란 무엇인지 직접 냅-다 경험하며, 내가 만들고 싶은 서비스의 프론트(보이는 페이지)를 누구나 완성하고 배포까지 해보는 것이 목표였다면 이번 워크샵은 단순히 보이는 서비스를 만드는 것에 그치지 않고, 실제 사용자를 구체적으로 상상하고, ‘이 서비스를 누가, 왜 사용할지’에 집중하는 개발 방식을 중요하게 다룹니다. 참가자들은 워크샵을 통해 자신만의 서비스를 만들면서, 자연스럽게 타겟 사용자와 해결할 문제를 명확하게 정의하는 법을 배우게 됩니다. 바이브코딩이 처음인 사람도 괜찮습니다! 코딩을 몰라도, 개발을 몰라도 충분합니다! 단순히 따라 만드는 것이 아니라, 진짜 사용 가능한 서비스를 직접 만들어내는 경험을 이번 워크샵에서 만나보세요!

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

AI 시대의 개발자를 위한 필수 스킬, 프롬프트 설계 능력을 완벽히 마스터하세요

MAU 20만 이상의 LLM Application과 이를 뒷받침하는 LLMOps 환경을 구축하면서 배우고 익힌 경험/노하우 공유회 영상입니다.

에이전트 시대, 진짜 실력은 '통제력'에서 나옵니다.클로드코드의 핵심 아키텍처인 Agent, Tool, MCP, Skill, AgentTeam을 처음부터 직접 짜보며 에이전트의 작동 원리를 완벽히 체득합니다.

바이브 코딩이 유행하면서 강의가 쏟아지고 있습니다. 근데 보면 다 비슷합니다. "Cursor 사용법", "Copilot 마스터하기", "이 도구로 앱 만들기". 도구는 바뀝니다. 6개월 전에 대세였던 도구를 지금은 아무도 안 씁니다. Copilot이 대세였다가 Cursor가 왔고, Cursor가 대세였다가 Claude Code가 왔습니다. 도구 사용법을 배우면, 그 도구가 바뀌는 순간 배운 게 0이 됩니다. 이 강의는 도구가 바뀌어도 적용되는 워크플로우를 가르칩니다. 어떤 언어, 어떤 프레임워크, 어떤 프로젝트에든 적용할 수 있습니다.

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

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! 🧠✨

2025년 한 해 동안 뜨거웠던 생성형 AI, LLM, 에이전트 이슈들을 한 번에 싹 정리해 드려요! 주요 AI 개발 3사(OpenAI, Google, Anthropic)의 발표 내용을 중심으로 25년 놀랍게 발전한 AI의 트렌드를 살펴볼게요.