AI Agent를 활용한 실무형 엔지니어 양성 과정

과정 개요

생성형 AI 시장이 단순 챗봇을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 호출해 작업을 완수하는 'AI 에이전트' 중심으로 재편되면서, LLM API 연동 경험만으로는 실무에 대응하기 어려운 인력 공백이 커지고 있다. 본 과정은 Python 기반 프로그래밍과 자료구조부터 시작해 LangChain·LangGraph·MCP(Model Context Protocol)를 활용한 멀티 에이전트 설계, 벡터DB 기반 RAG 구현, 그리고 이를 실제 서비스로 완성하기 위한 React/Next.js 프론트엔드와 FastAPI/Node.js 백엔드, Docker 배포까지 전 과정을 다룬다. 교육생은 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝(LoRA/PEFT) 기법을 익혀 도메인 특화 에이전트를 직접 튜닝하고, Function Calling과 Tool Use 설계를 통해 사내 시스템(DB, API, 사내 문서)과 연동되는 자율 업무 처리 에이전트를 구현한다. 최종 산출물은 실제 기업 업무 시나리오(고객 상담, 데이터 분석 자동화, 사내 지식 검색 등)를 해결하는 풀스택 AI 에이전트 서비스이며, 이를 팀 프로젝트로 기획-설계-개발-배포까지 수행한다. 커리큘럼은 고용노동부 K-디지털 트레이닝 AI 캠퍼스 사업 표준을 따르며 산업 현장 실무자 출신 강사진의 코드 리뷰와 협약 기업 멘토링이 병행된다.