[TIL] Complete Agentic AI Engineering Course (유데미)

AI 활용에 대한 공부를 하지 않으면 안 될 것 같아 듣기 시작한 강의입니다.

https://www.udemy.com/course/the-complete-agentic-ai-engineering-course

6주에 걸쳐서 기초, OpenAI Agents SDK, Crew AI, LangGraph, AutoGen, MCP 순서로 진행됩니다. 회사에서는 외부 AI 서비스를 연결할 수가 없어서 집에서만 진행했기 때문에 생각보다 시간이 오래 걸렸습니다.

AI 에게 명령을 내리는 건 절차적 프로그래밍이 선언형으로 바뀐 것처럼 , 기존의 프로그래밍과는 매우 다른 경험입니다. 그래서 프롬프트 엔지니어링이 강조되는 거겠죠. 굉장히 훌륭한 샘플 코드로 진행하지만 따라가기가 쉽지 않았습니다. 마지막 주의 MCP 까지 공부하고 나니, 어느 정도 AI agent 에 대한 그림은 그려집니다. 직접 만들어 보라고 하면 어려워 할 것 같습니다.

MCP 는 기술적 혁신이라기보다는 AI agent 가 사용하는 tool 이 표준화되고 배포가 편리해졌다는 점에서 유의미하다고 이해했습니다. MCP 자체는 AI agent 플랫폼이 아니고, MCP는 agent 가 사용하는 툴입니다.

AI agent 제작방법으로 가장 추천할 만한 방법은 OpenAI Agents SDK 에 MCP를 붙여서 사용하는 것이라고 하네요. ( 아래 그림과 같은 자동 거래 agent 가 그런 방법으로 구현한 것입니다.)

강사가 agentic AI 개발에 대해 주는 조언 10가지는 이렇습니다.

1. 어떤 기술을 쓸지보다 해결하고자 하는 문제를 명확히 하라

2. 성공여부 측정을 위한 지표를 정하라

3. 처음부터 자동화를 추구하지 말고 워크플로우 구현을 하라

4. 탑다운보다는 바텀업이 좋다

5. 간단한 것으로 시작하여 확장해 나가라

6. 최신의 강력한 llm 모델을 사용해 만든 후에 점차 저렴한 모델로 옮겨가라

7. 기억하게 하려 하지 말고 맥락을 유지하라

8. 대부분의 문제는 프롬프트로 해결된다.

9. 트레이스를 확인해 보라 (Logs - OpenAI API)

10. 과학자의 자세를 가져라. 연구에 지름길은 없다