6개월 에이전트 AI 엔지니어링 로드맵
6-Month Agentic AI Engineering Roadmap
핵심 요약
에이전트 AI 개발을 위한 12단계 체계적 학습 로드맵을 제안합니다.
- 단계별 학습 — 파이썬 기초부터 프로덕션 배포까지 12단계 구성
- 실전 중심 — 튜토리얼 시청보다 직접 빌드하는 능력 강조
- 평가 중요성 — 개발 초기부터 평가 체계를 구축해야 한다는 의견 제기
- 기술 스택 — LangGraph, CrewAI, vLLM 등 최신 에이전트 도구 포함
에이전트 AI 엔지니어가 되기 위해 6개월의 시간이 주어진다면.
난 이렇게 할 거다.
Stage 1: Python + Async 기초
asyncio, FastAPI, 이벤트 기반 아키텍처, 에러 핸들링, API 통합 패턴.
Stage 2: 에이전트를 위한 LLM 기초
컨텍스트 관리, 모델 라우팅, 토큰 이코노미, 지연 시간 트레이드오프, 실패 모드.
Stage 3: 툴 호출 + 구조화된 출력
Pydantic 검증, 함수 호출 스키마, 에러 복구, 동적 툴 탐색.
Stage 4: 메모리 + 상태 관리
단기 버퍼, 장기 벡터 리콜, 컨텍스트 압축, 세션 간 동기화.
Stage 5: 단일 에이전트 워크플로우
ReAct 루프, 계획 및 실행(plan-and-execute), 자기 성찰, 반복 제한, 점진적 성능 저하 대응(graceful degradation).
Stage 6: 멀티 에이전트 오케스트레이션
LangGraph/CrewAI, 감독자 패턴, 메시지 전달, 충돌 해결, 핸드오프.
Stage 7: Human-in-the-Loop 시스템
불확실성 감지, 승인 게이트, 감사 추적, 재개 로직, 개입 지점.
Stage 8: 평가 + 품질 보증
자동화된 평가 하네스, LLM-as-a-judge, 회귀 테스트, 환각 지표.
Stage 9: 관측 가능성 + 추적
분산 추적(LangSmith/Arize), 비용 대시보드, 지연 시간 모니터링, 알림.
Stage 10: 보안 + 가드레일
프롬프트 인젝션 방어, 출력 필터링, PII 마스킹, 샌드박스 실행, 규정 준수.
Stage 11: 프로덕션 배포
vLLM/SGLang, Kubernetes 스케일링, 에이전트용 CI/CD, 카나리 배포, 롤백 전략.
Stage 12: 오픈 소스 + 포트폴리오
자율 에이전트 공개, 아키텍처 문서 작성, 데모 영상 기록, 라이브러리 기여.
대부분은 강의만 보다가 시간 다 보낸다.
진짜 만드는 놈들이 취업하는 거다.
