LangChain을 깊게 파서 거의 다 배웠는데, 프로젝트를 바로 시작할까요 아니면 LangGraph를 배울까요? 목표는 AI 개발자 인턴십입니다.

실제 시스템을 배포해 줄 고객을 찾아서 포트폴리오로 활용하거나, 그게 안 되면 실제 배포와 유사한 환경을 직접 구축해 보세요. 어느 쪽이든 문제를 기록하고, 그 문제를 해결하기 위해 검증 가능한 경험적 전략을 세워야 합니다. 남들이 잘 안 하는 부분인 평가/테스트, 배포 전략, 기존 구조와의 통합, 인간의 검토와 에이전트 검토 간의 균형, 보안/민감도 등에 집중하세요.

혹시 이력서에 쓸 만한 프로젝트 아이디어 좀 추천해 주실 수 있나요?

솔직히 말해서, 내가 이게 좋은 기회라고 말해주는 것보다 네가 어떤 문제를 해결하려고 스킬셋을 쌓고 있는지, 그리고 그걸 어떻게 해결책으로 팔아먹을 수 있을지 직접 시장 조사를 해보는 게 나음.

Agentic AI를 하려면, https://agentswarms.fyi 한번 확인해보고 field engineering 개념이랑 모범 사례, 면접 질문들 깊게 파봐. POC도 직접 만들어보고, langchain이나 Llamaindex 노트북도 실행해보고.

이건 마치 전등 스위치 켜졌는지 확인하려고 최첨단 지진계를 쓰는 거랑 똑같음. 신호가 노이즈 속에 숨겨진 게 아님; 신호 자체가 바로 그 스위치임. 실패가 단일 단계의 semantic jump일 때, 넌 '상태'를 측정하는 게 아니라 '논리적 간극'을 측정하고 있는 거임.