본 과정은 Spring AI·Spring Boot를 기반으로 GPT, Gemini, LLaMA(로컬) 를 전략적으로 조합해 Multi-LLM 아키텍처와 오케스트레이션 중심 Agent 시스템(Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) 을 설계·구현하는 고급 과정입니다. 단일 LLM 호출을 넘어 Agentic Workflow Pattern(Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) 과 Multi-Agent 구조를 적용하고, Tool·ToolRegistry로 RAG·외부 API/DB 등 실행 레이어를 분리하며, DAG 엔진·YAML 선언적 워크플로·로딩 직후 검증(Validated DSL) 으로 확장 가능하고 안정적이며, 품질이 지속 개선되는 AI 시스템을 구현하는 흐름을 다룹니다. 또한 Circuit Breaker, Reactive Stream, Redis 모니터링, 병렬 처리, 반복 평가 루프까지 포함하며, Thymeleaf(SSR) 실습에 React·REST로 프론트/백을 나누고 MCP로 툴·에이전트 런타임을 표준 프로토콜로 연동하는 확장을 더해 실제 운영 환경 수준의 AI 아키텍처 설계 역량을 갖추도록 합니다. 최종 목표는 단일 API 연동·프롬프트 수준에 머무는 단순한 AI 이용자가 아니라, Multi-LLM·에이전트·워크플로·선언·검증을 하나의 실행 아키텍처로 설명·절충할 수 있는, AI 시스템을 설계할 수 있는 개발자로 성장하는 것입니다.

Spring Boot와 React를 사용하는 개발자, 그리고 기업 환경에서 AI 시스템 도입을 고민하는 개발자분들께 Spring AI를 적극 추천드립니다. 본 과정에서는 단순한 라이브러리 소개에 그치지 않고, Spring AI의 핵심 개념과 내부 구조를 이해한 뒤 다양한 실습 예제를 통해 직접 구현해 보며 실무 적용 역량을 강화합니다. Spring AI 1.1.x 버전을 기준으로 설명하며, 향후 버전 업그레이드에도 대응할 수 있도록 지속적인 기술 지원과 확장 방향을 함께 제시합니다. 또한 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 도메인 간 컨텍스트 통합 및 분산 환경에서의 AI 연계와 엔터프라이즈 환경에 적합한 AI 아키텍처 설계를 실현함으로써, Spring AI 기술의 활용 가치를 한 단계 더 확장합니다. 기업 환경에서 실제로 도입 가능한 AI 시스템 구축을 목표로, 이론과 실습을 균형 있게 다루는 실전 중심의 가이드가 될 것입니다.