AI 뉴스레터 - 2026-01-23 (금)

8 Hour AI Agents Course in 30 Minutes (Deep Learning AI)

8 Hour AI Agents Course in 30 Minutes (Deep Learning AI)

Tina Huang · 조회수 52,360

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AI가 알아서 일 완성하는 기술

채팅으로 한 번에 답 못 주는 일, 예를 들어 조사하고 초안 쓰고 고치고 메일까지 보내는 일을 AI가 단계별로 스스로 끝내도록 만드는 방법을 정리해줘요. 핵심은 툴을 쓰게 하고, 스스로 점검하게 하고, 숫자로 평가해 개선하는 흐름이에요. 복잡한 일을 맡겨도 안심할 수 있게 만드는 실전 프레임이 깔끔해요.

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서비스 개요

딥러닝AI 에이전트 코스라는 코스예요. 대형 언어 모델을 여러 단계로 묶고 외부 툴을 붙여 실제 작업을 끝내는 설계법과 평가법을 가르쳐요.

일반 채팅형 도구는 한 번 묻고 한 번 답하는 데 그치기 쉬워요. 이 코스는 개요 작성, 조사, 초안, 반성, 수정, 메일 전송까지 작업을 쪼개고 각 단계에 필요한 툴과 규칙을 연결해요. 특히 평가를 코드로 만들고, 잘못된 행동을 숫자로 잡아내서 프롬프트와 설정을 체계적으로 개선하게 해줘요.

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시장 맥락: 왜 어려운 문제인가

에이전트는 도구를 잘 쓰고, 스스로 계획하고, 원치 않는 행동을 피해야 쓸 만해요. 그런데 실제 환경에서는 데이터 형식이 제각각이고, 외부 시스템 연결이 잦고, 모델이 가끔 헷갈려서 오류를 내죠. 그래서 한 번 잘 돌려도 다음에 재현이 안 되는 문제가 자주 터져요.

기존 플레이어들의 실패 원인:

이 코스는 처음부터 평가와 반성을 설계에 녹여요. 도구 이름과 역할을 시스템 메시지에 박고, 계획은 과하지 않게 쓰며, 실패 사례를 모아 객관적 지표로 개선해요. 결국 신뢰성과 반복 가능성을 높여 배포 단계까지 가게 하는 접근이에요.

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딥러닝AI 에이전트 코스의 차별화 전략

평가를 먼저 깔고, 도구 사용을 명시적으로 가르친다

에이전트는 잘 만들었다고 믿는 순간부터 문제가 시작돼요. 이 코스는 빠르게 프로토타입을 만든 뒤, 즉시 평가 지표를 세우고 실패를 수집해 개선하는 흐름을 강제해요. 도구 정의도 이름, 기능, 입력을 시스템 수준에서 고정해 예측 가능하게 만들죠.

사용자 관점에서 실제 경험이 어떻게 다른지:

• 반성 루프 기본 탑재 - 초안 뒤에 스스로 점검하고 고치는 과정을 자동으로 붙여 품질을 끌어올려요.
• 도구 레지스트리 방식 - 어떤 도구를 언제 어떻게 써야 하는지 이름과 규칙을 명시해 엉뚱한 호출을 줄여요.
• 평가 템플릿 제공 - 길이 제한 같은 객관 지표부터 모델 심판 점수까지 바로 붙여 성능 변화를 수치로 확인해요.

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성장 엔진 분석

기술 구현

이 코스가 제안하는 방식은 세 가지 축으로 돌아가요. 큰 언어 모델을 중심에 두고, 외부 도구를 함수 형태로 연결하고, 오케스트레이션 코드로 단계를 이어 붙여요. 여기에 반성 루프와 평가 코드를 끼워 넣어 한 단계씩 품질을 확인해요.

• 데이터 수집: 프롬프트, 모델 응답, 도구 호출 입력과 출력, 비용, 오류 로그를 모두 저장해 추후 재현과 분석에 씁니다. 정답이 있는 작업은 정답 데이터도 따로 보관해요.
• 핵심 기술: 함수 호출 기능, 웹검색과 데이터베이스 조회 같은 API 연동, 작업 단계를 그래프로 잇는 오케스트레이션, 모델을 심판으로 쓰는 평가, 샘플 생성과 재실행 자동화가 핵심이에요.
• 기술적 해자: 재사용 가능한 도구 어댑터와 평가 템플릿, 다룬 적 있는 실패 사례 라이브러리, 작업별로 다듬은 프롬프트와 기준이 쌓일수록 따라잡기 어려운 자산이 됩니다.

마케팅 퍼널

성장 전략 요약

초기에는 귀찮더라도 도구 정의와 평가 지표부터 세우게 해서 가벼운 사용자는 걸러지고, 끝까지 따라온 사람은 높은 가치를 느껴요. 한 번 만든 도구와 평가 세트가 조직에 자산으로 쌓이면서 다른 도구로 갈아타기 어려워지는 락인이 생겨요. 도구와 평가 템플릿을 커뮤니티가 공유하면 재사용 네트워크 효과도 기대돼요.

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핵심 인사이트: 에이전트는 모델이 아니라 평가가 제품이다

좋은 모델을 쓰는 것만으로는 신뢰를 못 얻어요. 작업을 쪼개고, 각 단계에 성공 기준을 붙이고, 실패를 모아 재현 가능한 테스트로 만드는 순간부터 비로소 제품이 됩니다. 이 코스가 강조하는 객관 지표와 모델 심판 평가는 질문이 바뀌어도 품질을 유지하게 해줘요. 계획과 멀티에이전트는 성능을 올리지만, 평가가 없으면 관리 불가능한 복잡성만 늘어납니다.

왜 중요하냐면요. 현업에서 한 번의 데모보다 반복 가능성이 더 큰 가치예요. 평가가 있어야 배포 전 체크가 가능하고, 비용 대비 성능 최적화도 수치로 설득할 수 있어요. 팀이 바뀌어도 같은 지표로 대화하니 협업이 쉬워지고, 분산된 실패를 빠르게 공통 원인으로 묶어 개선할 수 있어요.

다른 분야에도 똑같이 적용돼요. 예를 들어 마케팅 문구 생성에도 길이, 금지어, 톤, 사실성 같은 기준을 먼저 박아두면 모델과 프롬프트를 바꿔도 품질이 흔들리지 않아요.

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비즈니스 기회: 에이전트 평가 스튜디오

왜 이 기회인가요?

많은 팀이 에이전트를 시도하지만 배포 단계에서 멈춰요. 이유는 신뢰 지표가 없어서에요. 모델이 오늘 잘해도 내일은 다를 수 있고, 규정 위반을 잡을 장치가 부족하거든요. 평가를 코드로 표준화하고 대시보드로 보여주는 서비스가 아직 비어 있어요, 특히 비개발자 운영팀이 쓰기 쉬운 형태가요.

중형 기업에서 AI 파일럿을 돌리는 팀이 빠르게 늘고 있어요. 미국과 유럽의 중견 기업 중 일부만 잡아도 수천 개 팀이 초기 시장이 됩니다.

제품 컨셉

"AgentEval Studio" - 에이전트 품질을 수치로 관리하고 배포를 통제하는 대시보드

1. 평가 라이브러리: 길이 제한, 금지어 탐지 같은 객관 지표와 모델 심판 기반 주관 점수를 버튼 몇 번으로 붙입니다. 송장 날짜 정확도처럼 정답이 있는 작업은 자동 채점까지 제공해요.
2. 도구 추적과 비용 분석: 도구 호출, 인자, 응답, 소요 시간, 토큰 비용을 한 화면에서 추적합니다. 병목과 낭비를 바로 찾아줘요.
3. 게이트와 경보: 정해둔 기준을 못 넘으면 자동으로 배포를 막고, 슬랙과 이메일로 알림을 보냅니다. 승인 흐름도 지원해요.

실행 계획 2주

필요한 도구

• OpenAI 또는 Anthropic API - 생성과 심판 모델 - 초기 예산 50 달러
• Supabase 또는 PlanetScale - 데이터베이스와 인증 - 월 0 달러부터
• Vercel 또는 Render - 대시보드와 API 호스팅 - 월 20 달러 수준

수익 모델

• 팀 구독: 워크스페이스당 월 199 달러, 5명 사용자 포함
• 사용량 추가: 모델 심판 호출 100회당 1 달러

초기 30팀이 평균 199 달러로 구독하면 월 5,970 달러 매출이에요. 100팀이면 월 1만 9천 달러 수준이에요. 심판 호출 과금이 붙으면 상향 여지도 커요.

주의할 점

• 데이터 유출 위험 → 심판 모델을 고객 환경에 셀프 호스팅하는 옵션과 민감정보 마스킹을 기본 제공
• 평가의 취약성 → 정답 세트 확대와 다수 심판 모델 앙상블, 월간 회귀 테스트로 점수 흔들림을 줄이기

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이번 주 액션

내 업무에 맞는 평가 지표 하나 만들기 20분

작업 하나를 고르고, 지표를 한 줄로 정의해 코드나 시트로 자동 판별해보세요. 예를 들어 마케팅 문구는 열 단어 이하, 경쟁사 이름 금지 같은 기준이 좋아요.

👉 시작 방법: 새 구글 콜랩을 열고, 세 가지 입력 예시를 적은 뒤 길이와 금지어를 체크하는 함수를 만들어 통과율을 기록하세요. 그 다음 오늘 쓰는 에이전트 출력 세 개에 바로 적용해보면 효과가 체감돼요.

피드백: newsletter@1am-ai.com

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피드백: newsletter@1am-ai.com