[4주 오프라인] 실무 Agentic AI 시스템을 위한 AgentOps 워크숍 : 에이전트 설계·개발·운영까지

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※ 2기 일정 및 개설 여부는 미정이며,
오픈 시 사전 알림 신청자에게 가장 먼저 안내됩니다.

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대부분의 기업이 에이전트를
만드는 데는 성공하지만, 운영 단계에서 실패합니다.

실패 원인은 모델이 아니라,
프로덕션을 고려하지 않은 설계와 운영 방식에 있습니다.

이 모든 고민을 해결하는

튜토리얼 수준의 예제는 이제 그만.

프로덕션 레벨의 에이전트 설계 · 개발 · 운영까지
전 과정을 밀도 있게 학습합니다.

현직 리더와 엔지니어를 위해 설계된,

딱 4주로 완성하는
프로덕션 레벨의 에이전트 개발 워크숍

현업에서 마주한 풀리지 않는 난제들
오프라인 워크숍을 통해 딱, 정답만 알려드릴게요.

커리큘럼

프로덕션 레벨의 에이전트 구축부터 운영까지
4주 동안 완주하는 실전 풀 코스

ㅣ 타임테이블

* 상기 일정은 진행 과정 및 현장 상황에 따라 일부 변경 될 수 있습니다.

밀도 높은 6시간,
매 주 이렇게 수업이 진행됩니다.

개념 및 이론 (4H)
Agent 아키텍처와 운영 프레임워크에 대한
핵심 개념을 먼저 다룹니다.

실무형 아키텍처 심층 분석
· 에이전트 설계 실패 사례부터 Agent Ops, Context Engineering까지 프로덕션 레벨의 핵심 이론을 정리합니다.
최신 기술 패러다임 내재화
· MAS(Multi Agent System), Evaluation Metric, DeepAgent 등 에이전트 2.0 시대를 위한 이론적 토대를 빠르게 학습합니다.
현업 밀착형 케이스 스터디
· 이론이 실제 온프레미스 환경이나 비즈니스 로직에 어떻게 적용되는지 구체적인 사례를 통해 이해하고 실습으로 연결합니다.

프로젝트 실습 & 피드백 (2H)
직접 설계하고 개발하며,
자유로운 질문과 토론을 통해 해결책을 도출합니다.

Hands-on 아키텍처 설계
· 어느 정도 밑그림이 그려진 상태에서 시작하여, 설계도 작성부터 고도화된 스펙 문서화까지 핵심 실무 역량에 집중합니다.
코드 리뷰 및 피드백
· 실습 프로젝트 완성 후 제출 시 실습 결과물에 대한 피드백을 받을 수 있습니다.
Q&A & Discussion
· 2시간의 실습 시간 동안 개별 프로젝트의 기술적 난제에 대해 자유롭게 토론하며 최적의 시스템 최적화 방안을 찾습니다.

최종 프로젝트
4주간의 학습 내용을 집대성한
Full Stack Agent Ops System 구축

End-to-End 시스템 완성
· 설계-개발-운영 전 과정을 관통하는 나만의 에이전트 운영 시스템을 최종적으로 완성합니다.
팀 단위 AI 활용 전략
· 단순 개발을 넘어 현업·기획·개발 팀 간의 기술적 Align을 맞추고 지속 가능한 운영 로드맵을 수립하는 법을 체득합니다.

상세 프로젝트

설계(1W) 개발(2W) - 운영(3W) - 고도화(4W)

어디서도 배울 수 없던 AI Agent & AgentOps 실무 프로젝트 로드맵

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현업의 에이전트 구축 및 운영까지 전 과정을
매 주 개념 학습 (4H) 주차별 프로젝트 실습 (2H) 을 통해 학습합니다.

1주차 - 에이전트 아키텍처 설계 (Architecture Design)

실무형 프로젝트의 성패를 결정짓는 고도화 설계 전략
실패 없는 에이전트 구축을 위해 온프레미스 등 특수한 비즈니스 환경과 제약 사항을 반영한 아키텍처 수립 방법을 학습합니다.

운영 중심 설계
· AI Agent 개발과 운영의 근본적인 차이점을 이해하고 확장을 고려한 Architecture 설계 기법을 학습합니다.
특수한 환경 특화 설계
· 온프레미스 환경과 결합되었을 때의 AI Agent 시스템 설계 전략과 보안 고려 사항을 학습합니다.

요구사항 및 갭 분석
· 설계상 누락된 업무 특성을 분석하고 온프레미스 제약(네트워크, GPU 메모리 등) 기반의 제약 사항을 체크합니다.
워크플로우 설계도 작성
· Mermaid.js를 활용해 에이전트의 상태(State), 작업 단위(Node), 전이 조건(Edge)을 시각화하고 사람 개입(Human-in-the-loop) 지점을 명시합니다.
기술 스펙 문서화
· 개발 혼선 방지를 위한 'Spec Document'을 작성하고 노드별 프롬프트 의도와 도구(Tools) 파라미터를 정의합니다.

2주차 - 에이전트 엔지니어링 실무 (Advanced Engineering)

운영과 평가를 고려한 고성능 멀티 에이전트 시스템 구현
워크플로우와 에이전트의 역할을 명확히 구분하고, 에이전트의 사고 과정을 추적할 수 있는 계측(Instrumentation) 체계를 구축하는 법을 학습합니다.

시스템 구조 정의
· Workflow와 Agent를 언제, 어떻게 구분하여 사용할 것인지에 대한 선택 기준과 정의를 학습합니다.
평가 체계 이해
· Agent Ops의 핵심인 Evaluation 프레임워크와 에이전트 실행 궤적(Trajectory) 관점의 성능 지표 분석 방법을 학습합니다.
지속적 개선 루프
· 성능을 지속적으로 향상시키기 위한 Evaluation - Improve Loop의 구성 원리와 자동화 개선의 개념을 학습합니다.

AI 코딩 도구 기반 뼈대 구축
· 작성된 스펙 문서를 Claude Code 등에 입력하여 LangGraph 기본 보일러플레이트 코드 생성 및 메인 루프 구현 프로세스를 실습합니다.
도구 구현 및 연결
· 검색(Tavily), 스크래퍼 등 일반 모드와 특정 도메인(법률/의학 등) API를 연동한 전문 모드 도구를 직접 구현합니다.
운영을 위한 계측
· Trace ID가 포함된 구조화된 로그를 설계하고, Langfuse SDK를 연동하여 에이전트의 추론 체인(Reasoning Chain) 모니터링 환경을 구축합니다.

3주차 - 컨텍스트 운영 및 최적화 (Context Engineering & Ops)

데이터 플라이휠 구축을 통한 자동화된 평가-개선 루프 완성
실시간 로그를 기반으로 에이전트의 성능과 프롬프트를 자동 최적화하는 시스템 구축법을 학습합니다.

시스템 구조 정의
· Workflow와 Agent를 언제, 어떻게 구분하여 사용할 것인지에 대한 선택 기준과 정의를 학습합니다.
평가 체계 이해
· Agent Ops의 핵심인 Evaluation 프레임워크와 에이전트 실행 궤적(Trajectory) 관점의 성능 지표 분석 방법을 학습합니다.
지속적 개선 루프
· 성능을 지속적으로 향상시키기 위한 Evaluation-Improvement Loop의 구성 원리와 자동화 개선의 개념을 학습합니다.

평가 데이터셋 구축
· 실습 중 쌓인 Trace 로그에서 성공/실패 케이스를 선별하고 업무(도메인) 전문가 검수를 위한 데이터셋 요구 시 주의사항을 정리합니다.
데이터 파이프라인 완성
· Langfuse 등의 도구 내에서 선별된 로그를 즉시 'Golden Dataset'으로 변환하는 자동화 파이프라인 구성을 실습합니다.

4주 차 - 최종 프로젝트 및 시스템 고도화 (Final Full-Stack Project)

차세대 패러다임 적용 및 통합 Agent Ops 운영 체계
1~3주 차의 결과물을 집대성하여 실무에 즉시 투입 가능한 수준의 Full-Stack 에이전트 시스템을 최종 완성합니다.

차세대 에이전트 전략
· DeepAgent 기술을 활용해 에이전트의 계획(Planning) 및 도구 사용(Tool Use) 능력을 극대화하는 차세대 운영 전략을 학습합니다.
에이전트 수명 주기 관리
· 설계부터 개발, 운영, 폐기/재학습에 이르는 에이전트 전체 수명 주기를 관리하며 비즈니스 가치를 지속 창출하는 파이프라인 구성을 학습합니다.

최종 고도화 및 추론 모델 적용
· 복잡한 계획이 필요한 노드에 Reasoning Model을 교체 적용하고, 실시간 대응을 위한 비동기 처리 및 UX 패턴(스트리밍 등)을 최종 구현합니다.
운영 거버넌스 및 협업 체계 수립
· 기획(Biz), 개발(Tech), 운영(Ops) 팀 간의 성능 합의(SLA) 및 커뮤니케이션 프로토콜을 정의하고, 지속 가능한 운영 환경을 최종 세팅합니다.

AFTER

4주 후,
여러분은 이런 역량을 가져갈 수 있어요.

단순 구현을 넘어, 프로덕션에 AI Agent 를 도입할 때 마주하는
여러 문제를 능동적으로 해결할 수 있는 폭넓은 시야와 능력을 갖추게 됩니다.

지연 시간(Latency)과 비용까지 고려한
아키텍처 설계 능력

· 단순히 작동하는 에이전트를 넘어, 실무 환경에서 반드시 마주하게  될 지연 시간 병목 현상을 해결하는 최적의 비동기 설계 노하우를 배웁니다.
· 멀티 에이전트 구성 시 폭발적으로 증가할 수 있는 API 비용과  토큰 소비를 효율적으로 관리하는 아키텍처를 설계할 수 있게 됩니다.

프레임워크에 의존하지 않는
본질적인 구현 능력

· LangChain, LangGraph 같은 도구의 업데이트에 휘둘리지 않고, 그 이면의 소스코드 레벨 동작 원리를 이해하여 어떤 환경에서도 유연하게 개발할 수 있습니다.
· 추상화된 라이브러리 뒤에 숨은 데이터 흐름을 직접 제어하며, 레거시 시스템과 에이전트를 매끄럽게 연동하는 기술을 습득합니다.

개선 루프가 살아있는 AgentOps
시스템 구축 & 운영 능력

· “답변이 왜 이럴까?"라는 의문에서 벗어나, 평가지표를 수립하여 모델의 성능을 객관적으로 측정하고 관리할 수 있습니다.
· 프롬프트와 코드 개선으로 연결하는 지속 가능한 피드백 루프를 하는 구축하는 방법을 학습합니다.

생산성을 높이는 팀 단위
AI 도구 활용 능력 까지

· 개인의 생산성을 넘어, 팀 전체가 AI 개발 도구를 활용하여 프로젝트 생애주기를 가속화하는 전략을 가져갑니다.
· 최신 AI 도구들을 팀 내에 어떻게 안착시키고, 협업 워크플로우를 구성해야 하는지에 대한 실천적인 가이드를 전수받습니다.

강사 소개

다양한 경험을 갖춘 전현준만이
전달할 수 있는 멀티 에이전트 제작 노하우

| 전현준 강사님

Agent Orchestrator | Builder

전) 핀테크 스타트업 CTO
전) 카카오페이 데이터 엔지니어
전) 신한카드 데이터 엔지니어

| 대기업이 먼저 찾는 실전형 Agentic AI 전문가

[에이전트 심화 교육 전문가]
· 패스트캠퍼스 에이전트 과정 다수
· '맥락을 설계하는 기술, 컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는 실전형 Multi-Agent'
· 'MCP와 A2A로 끝내는 상상도 못할 Multi-Agent 구축'
· 실전 LLM 애플리케이션 개발 로드맵
· S사, K사 등 다수 대기업 대상 AI RAG 및 Agentic AI 실무 교육 진행
[독보적인 컨설팅 및 자문 이력]
· L사, I사, B병원 등 주요 기업 대상 Agentic AI 구축 자문 및 컨설팅
· 실무 중심의 RAG 및 에이전트 시스템 아키텍처 설계 전문가
[검증된 기술 리더십]
· 티타임즈 바이브코딩 컨퍼런스 "AI Agent 구축" 연사
· Google DevFest "LLM DR 시스템" 기술 세션 연사

"제가 현장에서 직접 겪은 수많은 시행착오와 고민들,
그 정답을 찾기 위한 '삽질'의 시간을 여러분께 압축해서 공유합니다."
절대 쉬운 내용을 담지 않았습니다.
실제 프로젝트를 진행하며 마주하게 되는 기술적 난제와 그 순간의 의사결정 과정을 생생하게 담았습니다.
Agent Framework의 핵심 기술을 깊이 있게 이해함으로써, 여러분이 다음 프로젝트에서 저와 같은 실수를 반복하지 않고
더 효율적인 설계와 개발을 하실 수 있도록 돕는 든든한 가이드가 되어드리겠습니다.

국내 최고 기술 기업들이 경험한
전현준 강사님의 실전 에이전트 구축 및 운영 전략.

전현준 강사님의 강의를 들어본
찐 수강생들의 간증

오프라인 워크숍을 통해
전현준 강사님의 인사이트를 빠르게 흡수하세요.

Benefit 1

오프라인 교육 후에도 이어지는 학습 경험,
평생 수강 가능한 전현준 강사님의
온라인 강의를 제공합니다.

오프라인 워크숍 수강 후, 컨텍스트 엔지니어링을 더 깊이 탐구하고 싶으신가요? 
평생 수강 가능한 온라인 강의를 함께 제공합니다.

* 제공 강의명 : 맥락을 설계하는 기술, 컨텍스트 엔지니어링으로 완성하는
실전형 Multi-Agent

Benefit 2

네트워킹을 통해 함께하는 성장,
강사님과 수강생이 함께하는
디스코드 커뮤니티를 개설합니다.

자료공유 & 네트워킹을 통해 더욱 촘촘한 성장을 할 수 있도록 
강사님과 수강생이 함께하는 디스코드를 개설합니다.

* 본 커뮤니티는 디스코드를 통해 운영 되며 종강 후 14일까지 지속됩니다.
* 강사님이 현업 중 답변하시기에 답변까지 영업일 기준 3일 내외 시간이 소요될 수 있습니다.
* 강의와 무관한 질문은 답변이 달리지 않을 수 있습니다.