한 번에 끝내는 AI Agent

AI 에이전트를 써 보는 데서 시작해, 직접 만들고, 중간에 실패해도 일을 끝까지 마치게 하는 데까지 가는 로드맵이에요. 해여의 강의 네 개를 배우는 순서대로 묶었어요.

STEP 1 · 583억 토큰을 쓰고 알게 된 Codex 개발 노하우

먼저 에이전트에게 일을 맡겨 봐요. 할 일 페이지 하나를 처음부터 완성하면서, 원하는 결과를 부탁하고, '다 했어요'라는 보고를 실제 화면으로 확인하고, 어긋난 곳을 다시 고쳐 달라고 하는 흐름을 익혀요. 에이전트가 어떻게 일하는지 쓰는 사람 입장에서 먼저 감을 잡는 단계예요.

STEP 2 · AI Agent 개발을 위한 모든 지식

이제 만드는 쪽으로 넘어가요. 에이전트의 작동 원리와 아키텍처, 설계할 때 무엇을 고르는지를 개념으로 넓게 짚어요. 뒤의 두 강의에서 직접 구현할 때 '왜 이렇게 만드는지'를 받쳐 주는 지도예요.

STEP 3 · 직접 구축하는 고급 RAG

에이전트가 문서를 근거로 답하게 만드는 부분이에요. 문서 세 개로 작은 RAG를 만들고, 답이 틀리면 문서·검색·문맥·생성 중 어디서 틀렸는지 실행 기록으로 나눠 봐요. 하이브리드 검색, 재순위화(Reranker), 다단계 검색을 더할 때마다 효과를 숫자로 확인해요.

STEP 4 · AI 에이전트 실전 구축

마지막으로 모두 합쳐요. 문서를 찾아 답하고, 도구를 골라 조회하고, 승인받은 티켓을 실제로 만드는 고객지원 에이전트를 처음부터 만들어요. Tool Calling과 MCP로 도구를 연결하고, 응답이 끊기거나 같은 요청이 다시 와도 업무가 한 번만 끝까지 처리되게 만든 뒤, 평가와 비용까지 확인해요.

이런 분께 맞아요

✔ AI 코딩 도구는 써 봤는데, 에이전트를 직접 만드는 건 어디서부터 시작할지 막막한 분

✔ RAG나 에이전트 예제를 따라 해 봤지만, 틀리거나 실패했을 때 무엇을 고쳐야 할지 몰랐던 분

✔ 데모에서 끝나지 않고, 실제 업무를 끝까지 처리하는 에이전트를 만들고 싶은 분

순서대로 들으면 흐름이 자연스럽게 이어지지만, 필요한 강의부터 골라 들어도 괜찮아요.