⭐ 나의 AI Agents 집중 학습 여정 – 챌린지 제출

Source: Dev.to

Overview

5일간 진행된 AI 에이전트 인텐시브에 참여한 것은 변혁적인 경험이었습니다. 참여하기 전에는 AI 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 이해만 가지고 있었습니다. 인텐시브를 통해 현대 AI 에이전트가 어떻게 설계되고, 도구와 어떻게 상호작용하며, 실제 과제를 자율적으로 해결하는지를 배웠습니다.

Key Takeaways

• Agent Planning and Reasoning – 에이전트가 단순히 질문에 답하는 것이 아니라 계획하고, 추론하며, 행동을 취한다는 것을 알게 되었습니다.
• Tool Use & Task Chaining – 도구 사용, 작업 체인, 프롬프트 설계, 구조화된 추론과 같은 개념을 통해 올바른 워크플로와 결합될 때 AI의 강력함을 체감했습니다.
• Evaluation, Safety, & Reliability – 에이전트를 만드는 것은 “작동하게” 만드는 것뿐만 아니라 예측 가능성, 책임감, 사용자 목표와의 정렬을 보장하는 것임을 깨달았습니다.

Practical Experience

특히 Kaggle 노트북 환경에서 작업하고, 프롬프트를 실험하며, 작은 프롬프트 변화가 에이전트 성능에 어떤 영향을 미치는지 관찰하는 것이 즐거웠습니다. AI 시스템이 복잡한 문제를 단계별로 분해하고 의미 있는 출력을 생성하는 모습을 보면서 개념이 실제적이고 접근 가능하게 느껴졌습니다.

Future Directions

이번 인텐시브를 통해 자신감과 동기가 크게 상승했으며, 다음과 같은 고급 주제를 탐구하고 싶습니다:

• 워크플로 자동화
• 모델 파인‑튜닝
• 엔드‑투‑엔드 에이전트 설계

Kaggle 커뮤니티와 강사분들께 인터랙티브한 학습 경험을 제공해 주신 것에 감사드립니다. 이번 여정을 통해 기술을 계속 쌓고, 실제 AI 프로젝트에 기여하며, Kaggle 강좌를 통해 지속적으로 학습해 나가고자 합니다.

이 기회를 주셔서 감사합니다!