Kaggle 인텐시브 코스와 대회의 여정

Source: Dev.to

나에게 가장 크게 와닿은 개념들

5일간의 집중 과정에서 여러 개념이 눈에 띄었고, 내 이해를 형성하는 데 큰 도움이 되었습니다:

• Day 1 – Introduction to Agents
  에이전트가 어떻게 작동하고, 어떻게 추론하며, 왜 산업 전반에 걸쳐 필수 요소가 되고 있는지에 대한 탄탄한 기초를 다졌습니다.

• Day 2 – Agent Tools & Interoperability using MCP
  Model Context Protocol (MCP)에 대해 배우고, 에이전트가 외부 도구와 시스템에 원활하게 연결될 수 있는 방법을 익혔습니다.

• Day 3 – Context Engineering ( Sessions & Memory )
  세션과 메모리가 에이전트가 어떻게 적응하고, 개인화하며, 맥락을 유지하게 하는지 탐구했습니다—마치 인간이 대화를 기억하는 방식과 유사합니다.

• Day 4 – Agent Quality
  품질 평가, 신뢰성, 개선 방법을 다루며 “좋은” 에이전트와 “예측 불가능한” 에이전트를 구분하는 기준을 명확히 했습니다.

• Day 5 – Prototype to Production
  간단한 프로토타입이 실제 애플리케이션에서 완전한 시스템으로 어떻게 발전할 수 있는지 살펴보았습니다.

실시간 방송, Q&A 세션, 그리고 실습 노트북 덕분에 학습이 매끄럽고 즐거웠습니다. Kaggle Notebook 환경을 통해 직접 실습하면서 모든 내용을 더 명확히 이해할 수 있었습니다.

AI 에이전트에 대한 나의 이해가 어떻게 변했는가

코스 이전에는 에이전트에 대한 기본적인 이론만 알았습니다. 집중 과정을 마친 지금은 다음을 이해하게 되었습니다:

• 에이전트가 어떻게 사고하고 작업을 처리하는지
• 도구와 프로토콜을 어떻게 활용하는지
• 메모리가 사용자 경험을 어떻게 바꾸는지
• 에이전트 행동을 어떻게 평가하고 개선하는지
• 실제 에이전트 시스템이 프로토타입에서 프로덕션으로 어떻게 진화하는지

이 집중 과정은 “AI 에이전트는 복잡하다”는 관점을 실용적이고 실행 가능한 시각으로 바꾸어 주었습니다.

캡스톤 프로젝트 회고

전체 캡스톤 프로젝트를 완성하지는 못했지만, Kaggle Notebook을 활용한 실습 과제를 진행했습니다. 실제 예제를 다루면서 특히 도구 사용과 컨텍스트 엔지니어링에 대한 이해가 깊어졌습니다. 최종 프로젝트가 없었음에도 불구하고, 이번 학습 경험은 커리어 재시작에 매우 큰 도움이 되었습니다.