AI · LLM · Agent 개념 이해
생성형 AI와 AI 에이전트의 근본적인 작동 원리와 구조 정의 (초심자 맞춤형)
1차시. AI · LLM · Agent 개념 이해 세션 시작
생성형 AI와 AI 에이전트의 근본적인 작동 원리와 구조 정의
- 과정명: [중급 공통] Antigravity 기반 AI 워크플로우 설계와 에이전트 구축
- 1차시 주제: AI · LLM · Agent 개념 이해 (AI 에이전트로의 첫걸음)
- 시간 계획 (총 60분):
- 도입 (5분) - 수업 오프닝 및 생각 열기
- 핵심 설명 (20분) - AI, LLM, Agent의 관계 및 에이전트 4대 요소
- 실습 진행 (25분) - 3개 질문 유형 비교 실습
- 정리 및 Q&A (10분) - 실습 공유 및 핵심 요약
- 도입 질문: "ChatGPT에게 매번 좋은 답변을 얻기 위해 프롬프트를 고쳐 쓰는 것과, 하나의 에이전트를 설계하는 것은 무엇이 다를까요?"
- 비교 분석:
- ChatGPT 질문: 일회성 질의, 답변을 얻기 위한 즉흥적 시도, 개인의 프롬프트 작성 능력에 의존.
- Agent 설계: 반복 가능한 시스템 구축, 입력을 해석해 결과를 내는 자동화 파이프라인 형성, 조직의 표준 워크플로우 적용.
| 구분 | 생성형 AI (Generative AI) | AI 에이전트 (AI Agent) |
|---|---|---|
| 동작 방식 | 사용자 질문에 대해 즉시 답변 생성 (단발성) | 목표가 주어지면 내부 계획을 수립하여 다단계로 실행 |
| 사용 주체 | 인간이 직접 개입하여 질문을 보정함 | 스스로 판단하고 도구를 호출하며 인간은 감독함 |
| 산출물 | 자연어 줄글, 일반적 이미지 등 | 데이터베이스 레코드, 이메일 전송, 완료 보고서 등 |
- 1단계: Google AI Studio 접속
- Google AI Studio API 키 페이지에 접속해 구글 계정으로 로그인합니다.
- 2단계: "Create API key" 클릭
- 상단의 파란색 "Create API key" (또는 Get API key) 버튼을 클릭합니다.
- 3단계: 새 프로젝트에 API 키 발급
- 팝업창에서 "Create API key in new project" (새 프로젝트에서 API 키 생성)를 선택합니다.
- 4단계: 키 복사 (Copy Key)
- 생성된
AIzaSy...형태의 API 키 문자열을 복사하여 안전한 곳에 메모해 둡니다.
- 생성된
- [필수] Antigravity SDK 설치
pip install google-antigravity
- [선택 A] 영구 등록 방식 (추천 - .env 파일 활용)
프로젝트 폴더 루트에
.env파일을 만들고 아래 코드를 한 줄 추가합니다. (재부팅 시에도 유지)GEMINI_API_KEY="복사한_API_키_값"
- [선택 B] 1회성 임시 등록 방식 (터미널 명령어 실행)
터미널을 열고 본인의 OS 환경에 맞춰 명령어를 직접 실행합니다. (터미널을 끄면 초기화됨)
# macOS / Linux 터미널 export GEMINI_API_KEY="복사한_API_키_값" # Windows 기본 명령 프롬프트(CMD) set GEMINI_API_KEY="복사한_API_키_값" # Windows 파워쉘(PowerShell) $env:GEMINI_API_KEY="복사한_API_키_값"
- 실습명: 질문 방식에 따른 LLM 응답 품질 및 구조 변화 실험
- 실습 목표: 질문의 상세화 정도가 LLM의 상황 판단과 출력 정밀도에 미치는 영향 분석
- 실습 상황: 배송 지연 및 환불 요청 고객 메일 대응
- 준비 데이터 (고객 메일):
원시 데이터 (복사 가능)
"지난주 주문한 제품이 아직도 배송되지 않았습니다. 2-3일 내 배송이라더니 일주일이 지났네요. 환불해주세요."
- 제출 산출물: 질문 방식별 응답 특징 비교표 (선택한 세트 기준)
고객 불만 메일에 답장해줘.
너는 친절한 고객지원 담당자야. 고객 불만 메일에 답장해줘.
고객 불만 메일을 분석하고, 불만 원인, 사과 문장, 해결 방안, 후속 조치로 나누어 답장 초안을 작성해줘.
- 공유 질문:
- 1. 어떤 방식의 질문 결과가 실제 현업 메일로 즉시 사용하기에 가장 수월했습니까?
- 2. 1단계와 3단계 결과물의 퀄리티 차이를 만든 핵심적인 요인은 무엇입니까?
- 3. 에이전트 설계라는 관점에서 볼 때, 'Action(실행)' 단계에 활용될 수 있는 부분은 무엇입니까?
- 1차시 요약:
- 질문보다 시스템: 에이전트는 매번 질문을 잘 다듬는 차원을 넘어, 업무 프로세스를 파이프라인화하는 시스템 설계다.
- 구조화된 생각: 입력을 정확히 규정하고, 판단 로직을 세우고, 실행 도구를 연결하고, 정돈된 출력을 내는 과정이다.
- 다음 차시 예고: 2차시. 프롬프트 구조화 & Persona 설계 (일관성 있는 페르소나와 구조화 기법)
프롬프트 구조화 & Persona 설계
일관성 있는 지능과 구조적 답변을 유도하는 최적의 프롬프트 작성 체계
2차시. 프롬프트 구조화 & Persona 설계 세션 시작
일관성 있는 지능과 구조적 답변을 유도하는 최적의 프롬프트 작성 체계
- 2차시 주제: 프롬프트 구조화 & Persona 설계
- 시간 계획 (총 60분):
- 도입 (5분) - 역할 부여의 힘과 생각 열기
- 핵심 설명 (20분) - RICO 프레임워크와 페르소나 3대 성공 규칙
- 실습 진행 (25분) - 출시 안내문 페르소나 비교 및 융합 실습
- 정리 및 Q&A (10분) - 실습 공유 및 페르소나 탈옥 방지 기법
- 도입 질문: "동일한 내용의 질문을 던져도 '누가 답변하느냐(Persona)'에 따라 LLM의 분석 결과와 문장이 완전히 달라지는 이유는 무엇일까요?"
- 핵심 원리:
- 가중치 활성화: LLM 내부의 방대한 신경망 중 해당 역할군과 관련된 단어뭉치와 지식 가중치를 집중적으로 활성화함.
- 판단 기준 변경: 단순 답변이 아닌 해당 직군의 전문성, 말투, 금기어 등을 고려함.
- 성공적인 페르소나 설계법:
- 1. 역할의 구체화: "마케터야" (X) -> "신규 앱 다운로드 캠페인을 진행하는 퍼포먼스 마케팅 팀장이야" (O)
- 2. 판단 및 의사결정 기준 포함: "리뷰에 답해줘" (X) -> "환불 요구 리뷰에는 당사 책임 여부를 회사 내부 규정집 A항에 의거하여 엄격히 판단해 답해줘" (O)
- 3. 명확한 대상(Audience) 설정: "일반 고객을 대상으로 쉬운 용어를 쓰되 정중함을 유지한다."
- Before (부실한 설계)
"너는 블로그 작가야. AI 트렌드에 대해 쉽게 블로그 글을 써줘."
- After (구조화된 설계)
Role: IT 전문 테크 저널리스트Instruction: AI 에이전트의 발전 현황과 산업적 영향을 설명하는 칼럼 작성Context: 독자는 비전공자 직장인. 전문 용어는 주석을 달고, 구체적 비즈니스 사례 2개 포함Output: 제목 1개, 서론-본론-결론의 3단 구성, 1,000자 이내의 친근한 어조
- 실습명: 동일한 작업에 대한 Persona별 결과 분석 및 최적화
- 실습 상황: AI 기반 맞춤형 프롬프트 생성/관리 플랫폼 'Antigravity' 출시 안내문 작성
- 실험할 3대 페르소나:
- Persona A: 친절한 고객 지원 상담원 (고객 혜택 위주 이메일)
- Persona B: 논리적인 서비스 기획자 (기술 스펙 위주 사양서)
- Persona C: 업계 전문가 (시장 분석 및 트렌드 칼럼)
Role: 고객 상담원 Instruction: 신규 서비스 출시 안내문 작성 Context: 타겟은 마케팅 담당자, 부드럽고 친절한 말투 사용 Output: 고객 혜택 위주의 메일 본문 포맷
Role: 서비스 기획자 Instruction: 신규 서비스 출시 안내문 작성 Context: 전문적이고 논리적인 기술 세부 장점 강조 Output: Markdown 표 및 기능 설명 문서 포맷
Role: IT 트렌드 분석 전문가 Instruction: 신규 서비스 출시 배경 및 산업적 임팩트 칼럼 작성 Context: 시장 변화 흐름(LLM/Agent) 대조, 분석적이고 권위 있는 어조 Output: 제목 1개, 서론-본론-결론의 3단 구성 (1,000자 이내)
- 토론 과제:
- 1. 특정 역할만 주었을 때보다 '판단 및 제약 기준'을 추가했을 때 결과물의 퀄리티는 어떻게 달라졌습니까?
- 2. 실무에서 가장 유용하게 쓸 수 있을 것 같은 자신만의 페르소나 조합은 무엇입니까?
- 3. 페르소나 일관성을 방해하는 에러나 한계점은 없었나요?
- 페르소나 탈옥(Jailbreak) 방지 기법:
- 가이드라인 명시화: "답변에 있어 절대 개발자 관점의 용어(API, 백엔드 등)를 노출하지 마라."
- 예외 응답 정의: "본인의 전문 분야 외의 질문이 들어올 경우 '그 부분은 제 전문 분야가 아닙니다'라고 정형화된 대답을 하도록 사전에 규정하라."
- 원칙 선언: 프롬프트 최하단에 페르소나 규칙을 재강조하여 LLM의 문맥 주의 집중(Attention)을 유지시킴.
- 2차시 요약:
- 페르소나는 단순한 말투 흉내를 넘어 결과물의 관점과 전문 지식 수준을 제어한다.
- 좋은 페르소나는 R-I-C-O(Role-Instruction-Context-Output) 구조를 정확하게 갖춰야 한다.
- 다음 차시 예고: 3차시. 출력 구조 제어 & 데이터화 (표, Bullet, JSON 등 비정형 텍스트의 자산화)
출력 구조 제어 & 데이터화
비정형 응답의 한계를 극복하고 컴퓨터와 인간이 모두 쓰기 좋은 형태의 정형 데이터로의 변환 기법
3차시. 출력 구조 제어 & 데이터화 세션 시작
비정형 응답의 한계를 극복하고 컴퓨터와 인간이 모두 쓰기 좋은 형태의 정형 데이터로의 변환 기법
- 3차시 주제: 출력 구조 제어 & 데이터화
- 시간 계획 (총 60분):
- 도입 (5분) - 비구조화 텍스트의 문제점 환기
- 핵심 설명 (20분) - 3대 포맷 특징 및 Few-shot 활용법
- 실습 진행 (25분) - 회의록을 표, Bullet, JSON으로 변환하기
- 정리 및 Q&A (10분) - 시스템 연동 시 주의점 및 누락 데이터 대응
- 도입 질문: "아무리 훌륭한 보고서 요약본이라도, 복사해서 공유하거나 ERP 시스템에 바로 등록하기 어려운 근본적인 이유는 무엇일까요?"
- 문제점 진단:
- 가독성 저하: 긴 텍스트 덩어리는 핵심 파악에 시간이 걸림.
- 재사용 불가: 텍스트 사이에 숨어 있는 일정, 담당자 정보를 컴퓨터가 자동으로 추출해 내기 어려움.
- 비정형성의 한계: 실행할 때마다 포맷이 달라져 후속 프로세스 자동화가 불가능함.
- 출력 형식을 강제하는 4대 프롬프트 규칙:
- 1. 스키마 정의: 출력해야 할 항목의 이름을 명확히 기술 (예:
구분, 내용, 담당자, 기한) - 2. 빈 값 처리 규칙: 정보가 누락되었을 때의 대응 방안 규정 (예:
"기한이 없으면 'N/A'로 표기") - 3. 불필요 어구 금지: 챗봇의 인사말이나 사설 차단 (예:
"오직 JSON만 출력하고 부가 텍스트는 금지한다") - 4. 예시 제공 (Few-shot): 원하는 최종 아웃풋의 템플릿 예제를 제공합니다.
- 1. 스키마 정의: 출력해야 할 항목의 이름을 명확히 기술 (예:
## 입출력 예시
[입력]: 5월 3일 홍길동 대리 출장 승인 요청 건
[출력]: { "date": "2026-05-03", "requester": "홍길동", "title": "출장 승인" }
---
[실제 입력]: 5월 25일 김민지 과장 휴가 신청
[실제 출력]:
- 실습명: 비정형 텍스트의 멀티 포맷 구조화 실습
- 실습 상황: 정기 회의록 원문을 표, 불릿, JSON으로 변환
- 실습 단계:
- 1단계: 표 (Table) - 컬럼: 구분, 내용, 담당자, 기한
- 2단계: 불릿 요약 (Bullet Point) - 핵심 내용 중심 요약
- 3단계: JSON 데이터 - Decisions와 Tasks 배열 구조로 출력
- 제출물: 각 변환 결과물 3종 및 형식별 장단점 비교 메모
5월 정기 회의에서 신규 교육 프로그램 홍보 일정이 논의되었다. 홍보 문안은 김민지가 이번 주 금요일까지 초안을 작성하기로 했다. 랜딩 페이지 수정은 박준호가 다음 주 화요일까지 완료한다. 예산은 기존 안에서 10% 증액하는 방향으로 검토하기로 했다. 수강생 모집 공지는 다음 주 수요일 오전에 발송한다. 추가로 교육 만족도 조사 문항을 이서연이 정리하기로 했다.
{
"decisions": ["결정사항들"],
"tasks": [
{ "task": "할 일", "owner": "담당자", "due_date": "기한" }
]
}
- 토론 질문:
- 1. 사람이 읽고 액션을 취하기에 가장 가독성이 뛰어난 형식은 무엇이었나요?
- 2. JSON 결과에서 불필요한 설명(예: "네, 준비된 결과입니다.")을 완전히 제거하기 위해 어떤 프롬프트 지시어를 추가했나요?
- 3. 회의록에 명확한 기한이나 담당자가 누락된 경우, 에이전트가 오작동하지 않고 예외 처리를 수행하게 만든 노하우가 있다면?
- JSON 파싱 안정성 확보 팁:
- 1. JSON Markdown Block 유도: AI에게
```json ... ```안에만 JSON을 출력하도록 하여 프로그램이 파싱하기 쉽게 만듭니다. - 2. Key명 영문 고정: 키 값을 영문(e.g.,
owner,due_date)으로 고정해야 나중에 에러가 없습니다. - 3. 따옴표 이스케이프 명시: 텍스트 내의 쌍따옴표로 인한 JSON 구조 파손을 막기 위해
"문장 속 따옴표는 이스케이프할 것"이라는 룰을 심습니다.
- 1. JSON Markdown Block 유도: AI에게
- 1일차 핵심 개념 요약:
- 1차시: 에이전트는 입력을 해석하여 최종 판단 및 실행 결과를 만드는 비즈니스 파이프라인이다.
- 2차시: RICO 구조를 통해 전문성과 규칙을 내장한 강력한 Persona를 설계한다.
- 3차시: 표, JSON 등 목적에 부합하는 출력 형식을 제어하여 비정형 텍스트를 데이터화한다.
- 2일차 예고: 단일 프롬프트를 넘어서는 Workflow(체이닝) 설계, 조건 분기, 업무 자동화 Mini Project
Agent 흐름 설계: Prompt에서 Workflow로
단일 프롬프트를 넘어 여러 단계를 유기적으로 결합하여 일을 완성해나가는 단계형 처리 설계
4차시. Agent 흐름 설계: Prompt에서 Workflow로 세션 시작
단일 프롬프트를 넘어 여러 단계를 유기적으로 결합하여 일을 완성해나가는 단계형 처리 설계
- 4차시 주제: Agent 흐름 설계: Prompt에서 Workflow로
- 시간 계획 (총 60분):
- 도입 (5분) - 한 번에 시키기 vs 나누어 시키기
- 핵심 설명 (20분) - 프롬프트 체이닝 개념과 TSF(Task-Step-Flow) 설계 구조
- 실습 진행 (25분) - 요약-이슈-액션 3단계 워크플로우 설계 및 체이닝
- 정리 및 Q&A (10분) - 정보 유실 방지법 및 4차시 요약
- 도입 질문: "한 번에 3가지 지시사항(요약, 분류, 답변 작성)을 담아 긴 프롬프트를 실행하는 것과, 3단계로 쪼개어 차례로 실행하는 것은 어떤 품질 차이를 만들까요?"
- 이론적 한계 분석:
- 단일 긴 프롬프트: 모델의 주의력(Attention)이 분산되어 중간 단계 지시를 쉽게 무시함. 오류 발생 시 어떤 단계에서 잘못되었는지 디버깅이 불가능함.
- 다단계 Workflow: 각 단계의 입력과 출력에 집중하므로 각 부분의 완성도가 극대화됨. 에러가 나면 해당 단계만 수정하면 됨.
- 체이닝 장점: 각 공정마다 정교한 지시어와 페르소나 적용 가능, 중간 데이터 인프라 연동 및 Human-in-the-loop 검증 용이.
- Step 1: 원문 요약 (요약가 페르소나)
- Input: 회의록 원본 ──> Output: 핵심 200자 요약
- Step 2: 이슈 및 원인 진단 (분석가 페르소나)
- Input: 요약 결과 ──> Output: 핵심 병목 원인과 담당자 추출 (JSON)
- Step 3: 액션 플랜 작성 (전략가 페르소나)
- Input: 분석된 JSON ──> Output: 담당 부서별 실행 가이드 Markdown 표 작성
- 실습명: 3단계 체이닝 워크플로우 설계 실습
- 실습 상황: 정기 회의록을 기반으로 3단계 워크플로우를 체이닝하여 실행 계획 수립
- 수행 단계:
- 1단계: 입력 원본 자료의 핵심 요약 작성
- 2단계: 요약 데이터 기반 핵심 요인/이슈 분석 (JSON)
- 3단계: 분석 데이터 기반 조치 액션 플랜 수립
📋 수업용 샘플 회의록 예시
• 회의명: 신제품 출시 준비 주간 점검 회의
• 일시: 2026년 6월 25일(목) 오전 10:00~11:00
• 참석자: 김팀장, 이대리(마케팅), 박과장(개발), 최주임(디자인), 정사원(영업)
• 회의 목적: 7월 예정 신제품 출시 준비 현황 점검 및 부서별 이슈 확인
[원본 회의록 텍스트]
김팀장은 회의를 시작하며 현재 신제품 출시일까지 3주 정도 남아 있어 각 부서의 진행 상황을 점검하고, 출시 일정에 영향을 줄 수 있는 문제를 미리 정리하자고 말했다. 먼저 마케팅 담당인 이대리는 온라인 광고 시안 3종은 초안이 완성되었지만, 제품 최종 이미지가 아직 확정되지 않아 광고 문구와 상세 페이지 제작이 지연되고 있다고 보고했다. 특히 디자인팀에서 전달하기로 한 제품 메인 이미지와 패키지 사진이 예정일보다 4일 늦어졌기 때문에 외주 제작사와의 일정도 함께 밀리고 있다고 설명했다.
이에 대해 최주임은 디자인팀에서 패키지 문구 수정 요청이 두 차례 들어오면서 작업 일정이 예상보다 길어졌다고 말했다. 또한 제품 촬영은 완료되었지만 보정 작업이 아직 끝나지 않았고, 최종본은 이번 주 금요일까지 전달 가능하다고 답했다. 다만 내부 검토 후 추가 수정이 발생하면 월요일까지 늦어질 수 있다고 덧붙였다.
박과장은 개발 진행 상황을 공유하며, 앱 연동 기능 중 일부 오류가 아직 해결되지 않았다고 말했다. 현재 회원가입 후 제품 등록 단계에서 간헐적으로 서버 응답 속도가 느려지는 문제가 발생하고 있으며, 원인을 분석한 결과 외부 인증 모듈과의 충돌 가능성이 있는 것으로 보인다고 설명했다. 이 문제는 이번 주 안에 원인 파악은 가능하겠지만, 수정 완료까지는 다음 주 중반이 될 수 있다고 보고했다. 김팀장은 출시 직전까지 기술 문제가 남아 있으면 고객 불만으로 이어질 수 있으므로 우선순위를 높여 대응하라고 지시했다.
영업 담당인 정사원은 주요 거래처 5곳 중 3곳에는 제품 소개 자료를 발송했으나, 아직 최종 가격표가 확정되지 않아 정식 제안서 발송은 보류 중이라고 말했다. 특히 원가 조정 문제로 재무팀 검토가 끝나지 않아 할인 정책을 확정하지 못했고, 이 때문에 거래처 미팅 일정도 일부 확정하지 못하고 있다고 설명했다. 김팀장은 가격 정책이 늦어질수록 영업 일정 전체가 밀릴 수 있으니 재무팀과 오늘 오후 중으로 추가 협의를 진행하겠다고 말했다.
추가로 이대리는 사전예약 이벤트 페이지를 다음 주 화요일 오픈 목표로 준비하고 있지만, 개발팀으로부터 신청 폼 연결 API를 아직 받지 못했다고 언급했다. 박과장은 해당 API는 기본 개발은 끝났지만 테스트가 완료되지 않아 배포를 보류하고 있다고 답했다. 이에 김팀장은 이벤트 페이지 오픈이 늦어지면 사전 홍보 일정에도 차질이 생기므로, 개발팀이 금요일 오전까지 테스트 가능 여부를 확정하고 마케팅팀과 공유하라고 요청했다.
회의 말미에 김팀장은 오늘 논의된 사항을 기준으로 각 부서가 금요일 오후 5시까지 진행 현황을 다시 업데이트하고, 지연 가능성이 있는 업무사유와 대응 계획을 함께 제출하라고 정리했다. 또한 다음 주 월요일 오전에 짧은 추가 점검 회의를 열어 출시 일정 유지 가능 여부를 최종 확인하기로 했다.
📋 수업용 기획 아이디어 원본 예시
우리 팀이 기획 중인 신제품은 1인 가구와 자취생을 위한 스마트 미니 음식물 처리기 ‘그린큐브’이다. 이 제품은 주방 공간이 좁은 원룸이나 소형 아파트에서도 부담 없이 사용할 수 있도록 가로 22cm, 세로 22cm of 소형 크기로 설계되었으며, 싱크대 옆이나 식탁 아래에도 둘 수 있는 것이 특징이다. 주요 타겟 고객은 25세에서 39세 사이의 직장인, 자취생, 신혼부부로, 요리를 자주 하지만 음식물 쓰레기 냄새와 보관 문제를 불편하게 느끼는 사람들이다.
그린큐브는 음식물 쓰레기를 넣으면 평균 4시간 안에 건조 및 분쇄 처리를 완료하며, 처리 후 부피를 최대 80%까지 줄일 수 있다. 또한 활성탄 탈취 필터를 적용해 기존 저가형 처리기 대비 냄새 발생을 약 70% 수준까지 감소시키는 것을 목표로 하고 있다. 소비 전력은 1회 사용 기준 평균 0.45kWh로 설계해, 비슷한 용량대 경쟁 제품 평균 사용 전력인 0.7kWh 내외보다 낮은 수준을 강점으로 삼을 계획이다.
기존 시장의 음식물 처리기는 대체로 크기가 크거나 소음이 크다는 불만이 많다. 이에 따라 그린큐브는 작동 소음을 35dB 이하로 맞추는 것을 핵심 경쟁력으로 설정했다. 이는 현재 시중 주요 보급형 제품 평균 소음인 45~50dB보다 낮은 수치다. 야간에도 사용 가능하다는 점은 특히 늦게 퇴근하는 직장인이나 아기 있는 가정에 매력적인 요소가 될 수 있다.
가격은 출시가 299,000원으로 검토 중이며, 이는 프리미엄 브랜드 제품군 평균 가격인 40만 원대보다 저렴하지만, 저가형 제품보다는 높은 중간 가격대 전략이다. 대신 저가형 제품에서 자주 지적되는 냄새 문제, 소음 문제, 처리 시간 문제를 개선해 “작지만 성능 좋은 프리미엄 실속형 제품”이라는 포지셔닝을 가져가려 한다. 초기 판매 채널은 자사몰과 네이버 스마트스토어, 이후 오픈마켓으로 확대할 예정이다.
마케팅 메시지는 “좁은 집에서도 냄새 걱정 없이, 조용하게 끝내는 음식물 처리”에 초점을 맞출 계획이다. 인스타그램에서는 깔끔한 주방 사진과 함께 공간 효율성과 디자인을 강조하고, 블로그 콘텐츠에서는 실제 자취생이나 신혼부부의 사용 상황을 중심으로 상세 비교형 리뷰를 제공하는 방향을 고려하고 있다. 또한 광고 타겟은 음식물 쓰레기 냄새, 벌레 문제, 분리수거 스트레스에 민감한 소비자층으로 설정하고, 여름철 시즌성 이슈와 연계한 캠페인도 검토하고 있다.
| 단계 | 목적 | 입력 | 처리 지시 (Instruction) | 출력 형식 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 회의록 요약 | 원본 텍스트 | 핵심 위주 200자 내 요약 | Bullet Point |
| 2 | 핵심 이슈 추출 | 1단계 결과 | 문제점 및 지연 요인 식별 | JSON 스키마 |
| 3 | 액션 아이템 생성 | 2단계 결과 | 각 이슈별 조치 사항 수립 | Markdown 표 |
- 토론 과제:
- 1. 단일 프롬프트로 다짜고짜 액션 아이템을 만들었을 때와, 요약-이슈-액션의 단계를 거쳐 완성했을 때 최종 결과물의 정밀도 차이는 어떠합니까?
- 2. 1단계에서 2단계로 넘어갈 때 원본의 중요 정보가 유실되는 현상이 발생했다면, 이를 프롬프트로 어떻게 보완하셨나요?
- 3. 실무에서 단계를 더 쪼개거나 합치고 싶은 영역은 무엇입니까?
- Workflow 정보 손실 방지법:
- 핵심 데이터 보존 명령: 요약 프롬프트에
"원본 데이터의 고유명사, 기한(데드라인), 숫자, 이름은 절대 제거하지 말고 포함할 것"지침 전달. - Context Caching / 병합: 중간 요약본만 넘기지 말고, 필요시 2단계 입력에
[원본 내용]과[요약 내용]을 결합하여 분석가에 제공.
- 핵심 데이터 보존 명령: 요약 프롬프트에
- 4차시 요약:
- 복잡하고 긴 업무 프로세스는 단일 요청보다 다단계 프롬프트 체이닝(Workflow)으로 쪼갤 때 완성도가 극대화된다.
- 워크플로우의 기본 뼈대는 **Task(목표), Step(공정), Flow(흐름)**의 설계에 있다.
- 다음 차시 예고: 5차시. 조건 분기 & 판단형 Agent 설계 (상황에 맞게 경로를 결정하고 분기하는 에이전트의 조건 제어)
조건 분기 & 판단형 Agent 설계
상황을 스스로 평가하고 실행 경로를 제어하며 상황별 처리를 수행하는 기법
5차시. 조건 분기 & 판단형 Agent 설계 세션 시작
상황을 스스로 평가하고 실행 경로를 제어하며 상황별 처리를 수행하는 기법
- 5차시 주제: 조건 분기 & 판단형 Agent 설계
- 시간 계획 (총 60분):
- 도입 (5분) - 모든 입력에 동일 대답 시 리스크
- 핵심 설명 (20분) - 조건 분기 구조, 분류 Matrix, 예외 대응 가이드라인
- 실습 진행 (25분) - 고객 리뷰 분류 및 감정 원인 분석 실습
- 정리 및 Q&A (10분) - CoT(판단 사유 출력) 효과 및 5차시 요약
- 도입 질문: "고객의 격려 칭찬 메일과 시스템 결제 에러 항의 메일에 똑같은 어투와 템플릿으로 답변을 보내는 AI 시스템이 있다면 어떤 문제가 발생할까요?"
- 비즈니스 리스크:
- 부적절한 대응: 화가 난 고객에게 단순 자동 사과문만 보내어 이탈 가속화.
- 업무 비효율: 급박한 시스템 장애 오류와 단순 질문이 동일 순위로 처리됨.
- 신뢰성 상실: 고객이 AI 대응에 대해 무성의하다고 판단.
- 예외 처리 규칙 수립 (가드레일):
- 복합 입력 처리: 긍정과 부정이 함께 있을 경우 부정(불만)을 우선으로 처리해 고객 지원을 보장합니다.
- 문의와 불만 복합: 부정으로 판단하되 문의 내용 안내를 후속 조치에 기재합니다.
- 정보 불충분: 입력 텍스트가 극도로 짧거나 해석이 어려우면 임의 판정하지 않고 "추가 확인 필요"로 표시합니다.
리뷰를 아래 형식에 맞춰 분류하세요. - 분류: [긍정/부정/문의] - 이유: [그렇게 판단한 핵심 근거 서술] [입력]: "강사님 설명은 유익했으나 실습 시간이 짧아서 다소 아쉬웠습니다." [출력]:
- 실습명: 조건 분기와 판단 기준을 활용한 분류형 Agent 설계
- 실습 과제: 제공된 5개 고객 리뷰 데이터를 분류하고 판단 이유 및 후속 조치를 표로 완성합니다.
- 실습 샘플 5선:
- 강의 내용이 실무에 바로 적용할 수 있어서 좋았습니다.
- 신청 페이지 오류 때문에 결제가 두 번 되었습니다. 확인 바랍니다.
- 다음 교육 일정은 언제 열리나요?
- 강사님 설명은 좋았지만 실습 시간이 조금 부족했습니다.
- 자료 다운로드 링크가 열리지 않습니다.
너는 리뷰 분석 전문가야. 주어진 리뷰를 아래 기준에 따라 분류해줘. 분류 기준: - 긍정: 만족, 칭찬 - 부정: 불만, 오류, 결제 실패 - 문의: 일정, 절차 요청 예외 규칙: - 긍정과 부정이 섞여 있으면 "부정"으로 분류한다. - 정보가 모호하면 "추가 확인 필요"로 분류한다. 출력형식: 리뷰: [원문] 분류: [분류결과] 이유: [판단근거]
- 토론 과제:
- 1. 4번 리뷰(설명은 좋았지만 실습이 짧음)를 여러분의 에이전트는 어떻게 분류했습니까? 긍정인가요, 부정인가요, 복합인가요?
- 2. 분류가 모호했던 예외적인 케이스를 만나면 프롬프트의 어느 부분을 고쳤습니까?
- 3. 후속 조치(Action) 파라미터가 적절하게 제안되었는지 조별로 비교해 봅시다.
- 5차시 요약:
- 에이전트의 상황 대처 능력은 **조건 분기(If-Else)**를 설계하는 것에 달려 있다.
- 모호하거나 뒤섞인 입력 데이터를 처리하기 위한 **가드레일(Fallback) 규칙** 정의가 필수적이다.
- 판단 근거를 동시에 출력(CoT)하게 하면 **의사결정 정확도**가 향상된다.
- 다음 차시 예고: 6차시. 업무 자동화 Agent 설계: Mini Project (종합 에이전트 설계서 작성 및 3분 발표회)
업무 자동화 Agent 설계
학습한 모든 개념을 총동원하여 실무 자동화 에이전트를 직접 기획하고 설계하는 미니 프로젝트
6차시. 업무 자동화 Agent 설계: Mini Project 세션 시작
학습한 모든 개념을 총동원하여 실무 자동화 에이전트를 직접 기획하고 설계하는 미니 프로젝트
- 6차시 주제: 업무 자동화 Agent 설계: Mini Project
- 시간 계획 (총 60분):
- 도입 (5분) - 자동화 대상 선정의 중요성 설명
- 핵심 설명 (15분) - 자동화 3대 평가 기준, Agent 설계서 작성법 안내
- 실습 진행 (30분) - 업무 후보 선정, 자동화 적합성 평가 및 Agent 설계서 작성
- 발표 및 정리 (10분) - 팀별 발표 및 피드백, 전체 과정 마무리
- 도입 질문: "현재 여러분이 하고 있는 일상 업무 중, AI 에이전트에게 온전히 넘겨주고 여러분은 더 창의적인 일에 몰두하고 싶은 첫 번째 업무는 무엇인가요?"
- 자동화 대상 후보 아이디어:
- 매일 아침 여러 사이트에서 수집하는 '업계 동향 칼럼 스크랩'
- 고객 문의에 대한 '개인화 답변 초안 이메일 작성'
- 유입되는 원시 데이터 검사 및 표 정제 작업
# AI 에이전트 설계서 (세트 1: CS 자동 답변) 1. 프로젝트명: CS 자동 답변 및 티켓 발급 봇 2. 문제 정의: 수작업 분류 및 조치 지연으로 인한 고객 불만 누적 3. 입력 데이터: 이메일 본문, 게시판 고객 문의 텍스트 4. 처리 단계 (Workflow): - Step 1: 3문장 요약 및 분노/일반 감정 분석 - Step 2: 불만 원인 및 해결을 위한 담당 부서 배정 (JSON) - Step 3: 부서별 전달용 티켓 정보 및 임시 답변 초안 작성 5. 조건 분기: 부정 감정이 "매우 높음"일 경우 유관 부서 긴급 알림(Slack) 전송 6. Persona: 고객 만족을 최우선으로 하는 정교한 CS 기획 파트장
- 프로젝트 주제: 현업 밀착형 나만의 업무 자동화 Agent 설계서 작성
- 추천 예시 상황: 문의 접수, 감정 분석, 부서 자동 배정 및 초안 발송 자동화 설계
- 진행 절차 (총 30분 실습):
- 1단계 (업무 선정): 개인/팀별 반복 업무 후보 3개 나열 -> RRD 기준으로 최고점 1개 선정
- 2단계 (설계서 작성): 배포된 템플릿에 맞춰 문제 정의, 흐름, 예외 처리 설계 채우기
- 3단계 (피칭 준비): 3분 분량의 발표용 요약본 1페이지 슬라이드 준비
| 후보 업무명 | 반복성 (1~5) | 규칙성 (1~5) | 데이터성 (1~5) | 총점 및 선정여부 |
|---|---|---|---|---|
| 고객 문의 메일 분류 및 초안 작성 | 5 | 4 | 5 | 14 (선정) |
| 디자인 시안 창의적 아이디어 도출 | 3 | 1 | 2 | 6 (탈락) |
| 주간 매출 보고 데이터 취합 요약 | 4 | 5 | 5 | 14 (후보) |
- 에이전트 설계 항목:
- 프로젝트명 & 문제 정의: 해결하고자 하는 실무 한계 요인
- 사용자 및 데이터: 에이전트 구동자 및 인풋 예시
- 처리 단계 (Workflow): Step별 기능 및 바톤 터치 구조
- 조건 분기 및 예외 규칙: 특수 상황(If/Else) 대응 가이드라인
- 출력 결과 & 기대 효과: 표, JSON 등 최종 형태와 세이브 타임
점수 < 80 ➔ 불합격 안내 메일 분기
[동아리 모집 요강 핵심 요구사항] - 동아리명: IT/웹 개발 연합 동아리 '데브러너스 (DevRunners)' - 필수 요건: 주 1회 오프라인 모임(대구) 필참 가능자, 기본적인 HTML/CSS 마크업 개념 이해, 프로젝트 완주에 대한 열정 - 우대 사항: JavaScript 문법 사용 경험자, Git/GitHub 사용 유경험자 [지원자 지원서 답변 텍스트] - 인적 사항: 김철수 (컴퓨터학과 2학년) - 지원 동기: 혼자서 프론트엔드를 공부하려니 막막해서, 다른 대학생 부원들과 협업하여 실제로 배포할 수 있는 완성도 높은 서비스를 개발해보고 싶어 지원했습니다. 대구에서 진행되는 매주 오프라인 모임은 전혀 빠지지 않고 모두 참석할 수 있습니다! - 보유 역량 및 경험: HTML/CSS 마크업을 독학한 지 약 3개월 정도 되었고, 개인 자기소개 페이지 레이아웃을 직접 퍼블리싱해본 적이 있습니다. JavaScript는 아직 입문 단계로 반복문과 기본 조건문만 다룰 수 있습니다. Git은 들어보긴 했으나 직접 레포지토리를 만들고 Commit/Push 해본 적은 없습니다.
🔍 단계별 실행 결과 예시
{
"attendance_ok": true,
"html_css_ok": true,
"javascript_experience": true,
"git_experience": false,
"score": 85,
"reason": "대구 오프라인 모임 참석 여부 및 HTML/CSS 마크업 기초를 충족하며, JavaScript 기본 제어가 가능해 우대 사항 일부 만족함. Git 경험은 부족하나 열정이 높아 선발을 추천함."
}
if (score >= 80) { send_interview_offer() } else { send_rejection_email() }• 판정 결과: 적합성 점수가 85점이므로 80점 이상 기준을 충족하여 '면접 제안 메일' 분기로 라우팅됨.
제목: [데브러너스] 신입 부원 1차 서류 합격 및 면접 일정 안내 (김철수 님) 안녕하세요 김철수 님, IT/웹 개발 연합 동아리 '데브러너스 (DevRunners)' 운영진입니다. 김철수 님께서 제출해주신 소중한 지원서를 꼼꼼히 검토한 결과, 1차 서류 전형에 합격하셨음을 기쁜 마음으로 전해드립니다. 독학으로 홈페이지 레이아웃을 다져오신 열정과 적극적인 모임 참석 의지가 인상 깊었습니다. 면접 일정을 조율하고자 하오니 아래 날짜 중 편하신 시간대 2곳을 선택해 회신해 주시기 바랍니다. - 면접 일시: 7월 3일(금) ~ 7월 4일(토) 14:00 - 18:00 사이 - 면접 방식: 온라인 Google Meet (약 15분 소요) 앞으로의 여정을 함께하길 기대합니다. 감사합니다.
- 3분 발표 구성 요령:
- 1단계 (문제 정의): 해결하려는 고통 점수와 업무 맥락 (30초)
- 2단계 (입출력 및 흐름): 에이전트의 워크플로우 처리 과정 (1분)
- 3단계 (핵심 조건 분기): 특이 케이스(예외) 및 핵심 판단 기준 (30초)
- 4단계 (기대 효과): 시간 절감 및 품질 개선 정량 가치 (30초)
| 평가 항목 | 우수 | 보통 | 보완 필요 |
|---|---|---|---|
| 문제 정의 | 해결 대상 및 페인포인트 구체적 | 업무 기재되었으나 다소 포괄적 | 문제가 불명확함 |
| 처리 흐름 | Step별 입출력 및 RICO 명확 | 단계는 존재하나 연결성 부족 | 단발성 프롬프트 수준 |
| 조건 분기 | 분기 기준 및 예외 가드레일 수립 | 기본적인 If 기준만 존재 | 조건/예외 규칙 없음 |
- 클로징 메시지:
- "단순히 질문을 던져 답을 유도하는 Prompt User에서, 스스로 판단하고 동작하는 비즈니스 시스템의 **Agent Architect**로 도약하십시오."
- 현업 복귀 후 Action Item:
- 매주 1개씩 나의 병목 업무 발굴하기
- Antigravity 플랫폼을 활용하여 작은 Step부터 자동화 설계 및 배포해 보기
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