AI Agent 실습 강의
이론 3h + 실습 7h, 끝나면 당신만의 AI Agent가 배포된다
· 모듈별 슬라이드는 아래 카드의 PDF ↓ · 메일 보내기는 본인 메일앱(Outlook 등)이 열리고 본문·링크가 채워진 상태에서 수신자만 넣어 발송
AI Agent란 무엇인가?
ChatGPT 와 Agent 는 무엇이 다른가
Agent 를 '대화하는 LLM' 이 아니라 '목표를 위해 도구를 쓰는 시스템'으로 재정의한다.
RAG — 검색 증강 생성
환각을 끊고, 출처를 박는다
RAG 를 '벡터 검색 + 근거 강제'로 이해하고, 환각 차단을 설계 단계에서 내재화한다.
Agent 아키텍처와 도구 호출
결정성과 보안을 택한 dispatcher 패턴
프레임워크 없이도 production 에서 버티는 '명시적 라우트' 아키텍처와 방어선을 익힌다.
개발 환경 + Claude Code 셋업
설정 · 스킬셋 · MCP · hooks + 서비스 9종
Claude Code를 제대로 세팅하고(설정·스킬·MCP·hooks) 9개 서비스 키를 .env.local로 모은다 — 실습은 프롬프트로 시킨다.
Claude Code 설정·스킬·MCP 연결 + 9개 서비스 키 .env.local 통합
Next.js 프로젝트 부트스트랩
App Router + TypeScript + Tailwind
App Router 구조와 Server/Client 경계, Route Handler, 미들웨어 인증을 손에 익힌다.
로그인 페이지 + 보호된 메인 페이지
LLM API 통합 (Claude / OpenAI)
callLLM() 하나로 통합한다
두 프로바이더를 단일 함수로 추상화하고, JSON 강제·강건 파서·게이트웨이를 붙인다.
간단한 채팅 API + UI
RAG 구축 — 임베딩·검색·환각 차단
두 방식 다 — in-memory 코사인 & 벡터 DB(pgvector)
공통 파이프라인 위에 ① in-memory 코사인과 ② Supabase pgvector 를 모두 구현하고, '규모가 방식을 결정한다'를 체득한다.
강사 Agent(in-memory) ↔ RAG Lab(pgvector) 비교 + 본인 문서 업로드 RAG
Vercel Blob 영속 저장소
DB 없이 KV 패턴으로 버틴다
Blob 을 KV 처럼 쓰는 wrapper 와 prefix 격리, 대용량 direct upload 를 익힌다.
파일 업로드 + 메타데이터 영구 저장
보고서 생성 에이전트
6단 표준 구조 + 결정적 조립
LLM 은 추출만, Markdown 조립은 결정적 헬퍼가 — 일관성 있는 보고서 생성기를 만든다.
학습자별 데이터 분석 보고서 자동 생성기 (예: 일간 활동 보고서)
STT / TTS 통합 (ElevenLabs)
내 목소리로 보고하는 에이전트
음성→텍스트→내 보이스 음성으로 도는 풀 음성 파이프라인을 구축한다.
음성 메모 녹음 → 텍스트 변환 → 자신의 보이스로 음성 보고
메일 발송 + 공유 페이지
토큰 기반 공유 + 후속 Q&A
보고서를 메일로 보내고, 비로그인 공유 링크에서 후속 질의가 가능하게 한다.
보고서 메일 자동 발송 + 받는 사람이 후속 질의
배포 · 운영 · 확장
본인 도메인으로 production 배포
Vercel CLI 로 배포하고, 도메인·로그·게이트웨이·드레인까지 운영 체계를 세운다.
본인 도메인으로 production 배포 + URL 공유 + 시연
