AI 에이전트 첫걸음

- AI 에이전트의 정의를 배우고, 기존의 소프트웨어나 챗봇과 어떤 점에서 다른지를 이해합니다.
- 자율성, 능동성, 도구 활용 능력이라는 세 가지 핵심 특징을 중심으로 AI 에이전트의 본질적인 특성을 탐구합니다.
- 언어 모델과 에이전트의 기술적 차이, 실제 활용 예시도 함께 살펴보며 전체 개념을 정리합니다.

- AI 에이전트가 어떤 요소들로 이루어져 있는지 구조를 파악합니다.
- 언어 모델, 도구, 메모리라는 구성 요소의 역할을 배우고, 실제로 에이전트가 사용자 요청을 받아 판단하고 실행해나가는 사고 흐름(추론 → 계획 → 반성)을 단계별로 이해합니다.
- 여러 에이전트가 협력하는 MCP(Model Context Protocol) 개념을 통해 에이전트 기술의 확장성도 함께 살펴봅니다.

- 전통적인 워크플로우(정해진 순서, 고정 규칙)와 AI 에이전트 워크플로우(계획-실행-피드백-조정)의 차이를 실제 사례로 비교해봅니다.
- 계획하기, 도구 사용하기, 반성하기라는 세 가지 사고 흐름이 어떻게 연결되어 지능적이고 유연한 작업 수행이 가능한지를 구체적으로 배웁니다.
- 복잡한 문제에 대한 에이전트의 해결 방식도 시나리오로 따라가며 이해합니다.

- AI 에이전트의 발전 흐름을 과거부터 현재까지 따라가며, 규칙 기반 시스템 → 데이터 기반 모델 → 대형 언어 모델 기반 에이전트로 진화해온 과정을 이해합니다.
- 컴퓨팅 파워, 인터넷 데이터, 알고리즘 혁신이 이 변화에 어떻게 기여했는지도 함께 살펴봅니다.
- ‘기계 고객’, ‘디지털 비서’, ‘팀 기반 에이전트’ 등 AI 에이전트의 미래 가능성과
실제 기업/조직에서의 활용 사례를 통해 AI 에이전트가 진짜 일하고 있는 모습을 직접 확인해봅니다.