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AI Agent Training · AI 에이전트 개발 교육 · 강의

프레임워크는 매년 바뀝니다.
에이전트를 만드는 구조는 잘 안 바뀝니다.

기업 엔지니어를 위한 AI 에이전트 개발 교육·강의 — 반나절 만들기 워크숍부터 Claude Code·Claude Agent SDK로 설계·평가·보안까지 관통하는 1일 과정, 멀티에이전트·MCP·업종별 실전까지. 지금 막힌 곳에 맞춰 순서를 고르고, 모든 과정은 그날 동작하는 에이전트와 설계 산출물을 남깁니다.

사내 품의·RFP에 그대로 첨부하는 88페이지 — 에이전트 과정 전부의 시간표·대상·산출물 수록

Course Finder · 4문항으로 커리큘럼 찾기

우리 팀에 맞는 과정, 읽지 말고 물어보세요.

에이전트 과정이 여러 개라 순서가 헷갈린다면, 팀 상황 4문항으로 먼저 좁혀 보세요. 직군·인원·AI 경험·확보 가능한 시간을 고르면 등록된 과정 중에서 2~3개를 추천하고, 이어서 비교·조합·준비물을 대화로 물어볼 수 있습니다. 개인정보는 수집하지 않습니다.

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누가 듣나요?교육 대상 직군을 골라 주세요.

개인정보를 수집하지 않습니다. 대화 내용은 익명으로만 저장됩니다.

전체 화면으로 보려면 커리큘럼 찾기 페이지로 가세요.

What · AI 에이전트 개발이란

AI 에이전트 개발, 무엇을 배워야 하나.

AI 에이전트 개발은 LLM이 도구를 쓰며 목표를 향해 스스로 다음 행동을 정하는 루프를 설계하고, 그 루프가 운영에서 믿을 수 있게 돌도록 도구·지식·기억·사람 승인·관측·가드레일을 갖추는 일입니다. 튜토리얼을 따라 하면 데모는 금방 돌아가지만, 운영에서 무너지는 곳은 대부분 모델이 아니라 이 여섯 칸의 설계입니다. 그래서 이 교육은 프레임워크 사용법보다 칸마다 “사람이 직접 정해야 하는 것” — 도구 정의, 승인 지점, 평가 루브릭, 맡기지 않을 범위 — 을 손으로 쓰게 합니다.

  • LLM

    다음 행동을 정하는 두뇌. 같은 입력에도 출력이 달라지고(비결정성), 컨텍스트에 없는 사실은 모르고, 매 턴 누적 입력 전체에 과금된다.

  • 도구 (Tool Use)

    모델은 도구를 실행하지 않고 호출을 요청할 뿐 — 실행 권한은 언제나 애플리케이션에 있다. 도구 설명문 한 줄이 행동을 바꾼다.

  • 지식

    모델이 모르는 최신·사내 정보. 문서가 적으면 통째로 넣기, 많거나 자주 바뀌거나 권한이 갈리면 RAG·에이전틱 검색.

  • 기억

    단기(작업 상태)와 장기(선호·과거 결정). 직급·권한처럼 판단 근거가 되는 사실은 발화에서 기억하지 않고 원천에서 매번 조회한다.

  • 사람 협조 (HITL)

    되돌릴 수 없는·돈이 나가는·외부로 나가는·권한이 오르는 행동 앞에만 승인 게이트. 모든 걸 물으면 결국 아무것도 검토하지 않는다.

  • 오케스트레이션 · 하네스

    루프 제어·권한 규칙·Hooks·서브에이전트·샌드박스·턴 상한. 프롬프트는 부탁이고 하네스는 규칙이다.

Roadmap · 무엇부터 들을까

지금 막힌 곳에서 시작합니다.

전부 들을 필요는 없습니다. 에이전트가 처음이면 맛보기(B-4) 또는 전체 지도(P-9)에서 시작하고, 이미 PoC가 있다면 지금 막힌 질문에 해당하는 하루를 고르세요. 대상은 모두 AI 개발 경험 1년 안팎의 기업 엔지니어이고, 과정마다 그날 동작하는 산출물 1건이 수료 기준입니다.

단계이런 질문이 있다면과정시간
맛보기에이전트를 손으로 한 바퀴 만들어 보고 싶다B-4 AI 에이전트 만들기 워크숍4시간
전체 지도설계부터 운영·평가·보안까지 한 번에 잡고 싶다P-9 AI 에이전트 개발 지식지도1일 8시간
운영 전환PoC는 됐는데 운영·멀티에이전트로 못 넘어간다P-2 Google ADK·A2A 멀티에이전트 실전 설계1일 7시간
품질 증명좋아졌다는 근거를 숫자로 대야 한다P-1 LLM 앱 평가 주도 개발(LangSmith)1일 7시간
병렬 운용서브에이전트 여러 개를 충돌 없이 굴리고 싶다P-4 서브에이전트 병렬 오케스트레이션1일 7시간
자동화 운영n8n·Dify로 만든 자동화가 운영에서 깨진다P-5 n8n·Dify·MCP·Claude Code 운영 설계1일 7시간
사내 연결사내 시스템에 붙는 MCP 서버를 직접 만들고 지키고 싶다MCP-2 MCP 구축·통합·운영·방어1일 7시간
업종 실전우리 업계의 규제·데이터 위에서 만들어야 한다I-*A 업종별 AI 에이전트 제작 7종각 1일 7시간
P-9 · AI 에이전트 개발 지식지도 · 1일 8시간

해부하고, 직접 만들고, 운영까지 설계한다.

하루 동안 과제는 하나 — 사내 여비 규정을 지키며 품의서 초안을 쓰고 상신 직전에 멈춰 사람의 확인을 받는 출장 준비 에이전트입니다. 오전에 Claude Code를 해부대에 올려 에이전트 루프를 로그로 보고, 도구 정의서를 사람이 직접 써서 원시 루프와 Claude Agent SDK로 만듭니다. 오후에는 같은 에이전트에 지식·기억·승인 게이트 → 컨텍스트·하네스 측정 → 트레이스와 평가셋 → 프롬프트 인젝션 공격과 Hook 방어 → 위임전결을 차례로 얹습니다. 앞 모듈의 산출물이 다음 모듈의 입력이라, 퇴근할 때 손에 남는 것은 “만들기 → 관측 → 평가 → 공격 → 방어”를 한 바퀴 돈 에이전트와 팀용 설계 체크리스트입니다.

B-4 · AI 에이전트 만들기 워크숍 · 4시간

반나절에 한 바퀴 — 만들고, 묶고, 배포한다.

하루를 비우기 어렵거나 먼저 손맛을 보고 싶은 팀을 위한 4시간입니다. 서브에이전트 → 스킬 → MCP 서버 → Agent SDK 에이전트를 차례로 만들고 하나의 플러그인으로 묶어 배포합니다 — 옆자리 동료가 두 줄로 설치해 쓰는 것이 완료 기준입니다. 설계·평가·보안까지 넓히려면 P-9로 이어집니다.

Deep Dive · 운영·확장 심화

PoC 다음에 막히는 네 곳, 하루씩.

운영 구조로 올리는 멀티에이전트 설계(P-2, Google ADK·A2A), 좋아졌다는 근거를 만드는 평가 주도 개발(P-1, LangSmith), 서브에이전트 여러 개를 충돌 없이 굴리는 병렬 오케스트레이션(P-4, Claude Code), 데모에서 되고 운영에서 깨지는 자동화를 층으로 나눠 다시 세우는 운영 설계(P-5, n8n·Dify·MCP·Claude Code). P-1·P-2는 도구 중립 과정이라 평가 축·설계축은 어떤 프레임워크로 만든 에이전트에도 그대로 옮겨 씁니다.

MCP-2 · MCP 구축·통합·운영·방어 · 1일 7시간

에이전트를 사내 시스템에 붙이는 표준 연결.

에이전트마다 연동 코드를 따로 짜면 N개의 에이전트와 M개의 사내 시스템 사이에 N×M개의 연결이 생깁니다. 이 과정은 빈 저장소에서 커스텀 MCP 서버를 만들어 Claude Code와 에이전트 플랫폼에 붙이고, 그 서버를 직접 공격해 뚫어 본 뒤 최소 권한·감사 로그·마스킹으로 막습니다.

Industry · 업종별 AI 에이전트 제작

규제가 곧 설계 조건인 업계라면.

업종별 과정은 그 업계의 실제 문서·데이터와 규제를 실습 조건으로 쓰는 1일 7시간 에이전트 제작 과정입니다. 이런 영역의 에이전트는 판정기가 아니라 “확인해야 할 목록”을 내놓는 생성기로 설계하고, 사람 승인 게이트와 가드레일까지 붙입니다.

Learn or Outsource

배워서 만들까, 맡겨서 올릴까.

교육이 맞는 경우

  • · 에이전트를 여러 업무에 계속 만들고 고쳐 나갈 개발팀이 있다
  • · PoC는 만들었는데 운영·평가·보안 기준이 없어 넘어가지 못한다
  • · 외주로 올린 에이전트를 이관받아 팀이 운영해야 한다

외주 개발이 맞는 경우

  • · 특정 업무 에이전트 하나를 빨리 운영에 올리는 것이 목표다
  • · 사내에 당장 투입할 개발 인력이 없다
  • · 프로토타입으로 현장 반응부터 보고 결정하고 싶다
AI 에이전트 외주 개발 보기
FAQ

AI 에이전트 개발 교육 관련 자주 받는 질문.

만들 줄 아는 사람보다,
믿고 운영할 수 있는 팀.