에이전트 AI 개발은 어떻게 공부해야 할까?

그냥 AI를 위한 AI를 만들지 말고, 소상공인들한테 가서 뭘 원하는지 물어봐. 그걸 단계별 파이프라인으로 쪼개서 자동화해. 만약 회사가 진짜 에이전트가 필요하다면, 그들이 관리하기 쉽게 단순하게 만들어.

난 theagentmarketplace.ai 여기가 좋더라.

upgrad에서 하는 Agentic AI 강의들 확인해 봐...... 프로젝트 빌딩을 위한 로드맵을 잡아줄 거야.

목표랑 로드맵이 안 맞는데, 이걸 놓치면 몇 달은 날릴 거임. Upwork에서 AI 에이전트나 자동화에 돈 쓰는 클라이언트들은 에이전트 아키텍처 같은 거 안 삼. 그냥 "이 툴들 연결해서 내 시간 잡아먹는 반복 작업 좀 없애줘"를 원함. 멀티 에이전트 오케스트레이션이나 커스텀 런타임 같은 버즈워드 작업은 아주 작은 부분일 뿐이고, 그런 게 필요한 클라이언트들은 검증 안 된 프리랜서를 마이크로 긱으로 고용 안 함. 그러니까 LangGraph 이론에 3개월 쏟아부으면, 그 좁은 분야에선 날카로워지겠지만...

자세한 조언 고마워요. Loom 영상 찍는 것도 고려해 볼게요.

AI 에이전트와 자동화 워크플로우를 만드는 게 목표라면, 직접 만들어보면서 배우는 데 집중해야 함. 여기 너한테 도움 될 만한 로드맵이 있음:

• Python, API, prompt engineering을 배워서 LLM을 실제 애플리케이션에 통합하는 데 익숙해질 것.
• AI 에이전트의 핵심 개념인 tool calling, memory, 워크플로우, 그리고 에이전트가 어떻게 의사결정을 내리는지 이해할 것.
• LangGraph나 LangChain 같은 프레임워크를 배우고, 고객 지원 에이전트나 리서치 에이전트 같은 실용적인 프로젝트를 만들어볼 것...