Kaggle의 5일 AI Agents 코스에 대한 나의 경험
Source: Dev.to
Overview
지난 주에 저는 Kaggle의 5‑Day AI Agents Course에 참여했습니다. 이 과정은 지능형, 자율 에이전트에 대한 집중적인 입문 과정이었습니다. AI에 열정을 가지고 있지만 에이전트 기반 시스템은 처음인 저에게, 이 과정은 AI가 할 수 있는 일의 완전히 새로운 차원을 열어 주었습니다. 수업은 짧고 실습 위주이며 실용적이어서, 무료 GPU와 협업 환경을 제공하는 Kaggle 노트북 안에서 실제 에이전트를 직접 구축하고 테스트할 수 있었습니다.
Day‑by‑Day Learning Highlights
Day 1 – What AI Agents Are
에이전트를 계획하고, 결정하고, 행동할 수 있는 시스템으로 소개했습니다. 단순한 챗봇이 아니라 도구를 활용하는 존재라는 점을 강조했습니다.
Day 2 – Building a Basic Agent
간단한 계산기 도구를 호출할 수 있는 첫 번째 에이전트를 만들었습니다. 모델에게 단계별로 “생각”하도록 가르쳤습니다.
Day 3 – Multi‑step Reasoning
수학 문제를 분해하고, 적절한 도구를 선택해 해결하는 에이전트를 개발했습니다.
Day 4 – Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
에이전트가 지식 베이스에서 관련 정보를 끌어올 수 있는 방법을 배웠습니다. 이를 활용해 간단한 FAQ 봇을 만들었습니다.
Day 5 – Agent Memory
에이전트가 이전 단계의 컨텍스트를 기억하도록 메모리를 구현했습니다. 이를 미니 프로젝트에 적용했는데, 사용자 선호도를 기억하는 도서 추천 어시스턴트였습니다.
Final Project: Travel Assistant Agent
캡스톤 프로젝트로 여행 어시스턴트를 만들었습니다. 이 어시스턴트는:
- 사용자에게 위치와 여행 관심사를 물어봅니다.
- 날씨 데이터를 가져옵니다.
- 목적지를 제안합니다.
- Python 도구와 기본 RAG 설정을 이용해 짧은 일정표를 생성합니다.
에이전트가 완벽하진 않았지만, LangChain, Python, 그리고 외부 도구를 결합했을 때의 실용적인 가능성을 보여주었습니다.
What I Learned
- LLM만으로는 에이전트가 아니다; 도구, 메모리, 구조화된 프롬프트가 필요합니다.
- 프롬프트 엔지니어링이 핵심—작은 변화가 큰 차이를 만들 수 있습니다.
- LangChain + Python + 외부 도구를 결합하면 강력한 결과를 얻을 수 있습니다.
- Kaggle 노트북은 무료 컴퓨팅을 제공해 초보자에게 친숙한 환경을 제공하며, 실험을 빠르고 쉽게 할 수 있게 해줍니다.
Why This Course Matters
AI 시대에 에이전트는 코딩 어시스턴트, 연구 도우미, 개인화 봇 등 지능형 시스템의 미래를 대표합니다. 이 과정을 통해 저는 AI를 단순히 사용하는 단계에서 생각하고, 추론하고, 행동할 수 있는 지능형 시스템을 구축하는 단계로 나아갈 수 있는 기초 역량을 얻었습니다.
Final Thoughts
Kaggle과 #kagglexaiagentschallenge에 이 무료 실습 기회를 제공해 준 것에 감사드립니다. 새로운 아이디어가 떠오르고, 직접 만들 자신감이 생겼으며, AI 개발이 얼마나 접근하기 쉬워졌는지를 체감했습니다.
AI가 생각하고, 추론하고, 행동할 수 있는 방식에 조금이라도 호기심이 있다면, 이 과정을 놓치지 마세요!