Google의 5일 AI Agents 인텐시브를 통한 나의 학습 여정 — 이 코스가 내 Agentic Systems에 대한 이해를 어떻게 바꾸었는가
Source: Dev.to
Introduction
Google + Kaggle 5-Day AI Agents Intensive Course에 참여한 것은 인공지능 분야에서 제가 경험한 가장 눈을 뜨게 하는 학습 경험 중 하나였습니다. 처음에는 “에이전트 시스템”이 정확히 무엇이며 표준 LLM 사용과 어떻게 다른지에 대한 호기심으로 시작했지만, 프로그램을 마칠 때쯤에는 자율 AI 워크플로, 도구 기반 추론, 계획 및 평가에 대한 이해가 크게 확장되었습니다.
Google이 5일 동안 제공한 내용은 구조화된 학습 몇 개월에 해당하는 수준이었으며, 저는 이제 스스로 실제 프로덕션 수준의 에이전트 워크플로를 구축할 자신감을 얻었습니다.
Key Conceptual Takeaways
1. Agents Are Not Just “LLMs With Prompts”
이 코스를 듣기 전에는 에이전트가 단순히 LLM에 자동화를 더한 것이라고 느슨하게 생각했습니다. 첫날은 그 개념을 완전히 재정의했습니다. 저는 다음을 배웠습니다:
- 에이전트는 목표 지향 시스템으로, 텍스트를 생성하는 것뿐 아니라 행동을 수행합니다.
- 도구, API, 환경, 그리고 다른 에이전트와 인터페이스합니다.
- 그들의 지능은 계획 + 메모리 + 도구 사용에서 나오며, 단순 텍스트 예측이 아닙니다.
이 코스는 “에이전시” 패러다임이 AI 소프트웨어를 구축하는 방식에 구조적인 변화를 의미한다는 점을 명확히 했습니다.
2. Tool Integration Is the Heart of Useful Agents
2일 차는 도구에 집중했으며, 이것이 저에게 큰 전환점이었습니다. 도구가 모델 능력의 확장으로 작동한다는 것을 이해하게 되었고—에이전트가 데이터를 검색하고, 계산을 수행하고, API를 호출하거나 외부 시스템에서 작업을 수행하도록 합니다. 코덜랩에서 실제 예시를 보면서 도구 통합이 LLM을 수동적인 응답자에서 능동적인 문제 해결자로 바꾸는 핵심임을 깨달았습니다.
3. Memory and Context Management Create Real Intelligence
다음 개념들을 배우면서:
- 에피소드 메모리
- 장기 지식 저장소
- 구조화된 상태 추적
- 컨텍스트 인식 행동
에이전트가 “반응형 챗봇”에서 “상황에 맞는 지능형 작업자”로 전환되는 방식을 이해하게 되었습니다. 이는 AI 설계에 대한 제 사고 방식을 바꾸었습니다. 에이전트가 상호작용을 통해 학습하고, 시간이 지남에 따라 더 나은 결정을 내리며, 내부 표현을 구축한다는 아이디어가 특히 강력했습니다.
4. Evaluation Is Just as Important as Building
4일 차에서는 이전에 과소평가했던 평가 프레임워크를 소개했습니다. 코스는 고품질 에이전트를 만들기 위해서는 다음이 필요하다고 강조했습니다:
- 행동 테스트
- 재현성 검사
- 도구 사용 모니터링
- 트레이스 기반 평가
- 신뢰성 메트릭
품질은 선택적인 레이어가 아니라 프로덕션 준비 AI의 기본적인 부분이라는 점을 다시 한 번 상기시켜 주었습니다.
5. Deployment Completes the Loop
마지막 날은 프로토타입이 어떻게 확장 가능한 실제 시스템으로 진화하는지를 보여주었습니다. 환경 설정부터 워크플로 오케스트레이션까지, 코스는 에이전트를 실제 사용을 위해 배포하는 데 필요한 현실적인 그림을 제공했습니다—단순 실험이 아니라. 이는 에이전트를 구축하는 것뿐 아니라 신뢰성 있게 최종 사용자에게 전달하는 방법에 대해서도 생각하게 만들었습니다.
Hands‑On Labs: My Favorite Part
핸즈‑온 섹션은 큰 하이라이트였습니다. 다음을 할 수 있었던 것이 특히 인상적이었습니다:
- 기능적인 에이전트 구축,
- 실제 도구 통합,
- 추론 트레이스 디버깅,
그리고 에이전트가 단계별로 작업을 완수하는 모습을 보면서 모든 것이 연결되었습니다. 실습은 매우 잘 설계되었으며, 각 연습이 이전 개념을 기반으로 진행되어 코스가 끝날 때쯤에는 계획 및 도구 사용 능력을 갖춘 다단계 에이전트를 만들 수 있었습니다.
How My Understanding of AI Agents Changed
코스 이전: 에이전트는 LLM 능력을 단순히 확장하는 새로운 트렌드에 불과하다고 생각했습니다.
코스 이후: 이제 에이전트를 소프트웨어 개발의 다음 진화—추론, 도구, 메모리, 계획을 결합해 복잡한 워크플로를 실행하는 자율 시스템—으로 보고 있습니다. 이 사고 방식의 전환이 제가 겪은 가장 큰 변화입니다.
What I Plan to Build Next
코스에서 영감을 받아 현재 준비 중인 프로젝트는 다음과 같습니다:
- 데이터를 검색하고, 분석하며, 구조화된 인사이트를 생성하는 다중 도구 연구 보조자
- API 전반에 걸쳐 실제 작업을 수행하는 워크플로 자동화 에이전트
- 궁극적으로는 전문화된 작업자를 조정하는 다중 에이전트 환경
5일 집중 코스를 통해 얻은 자신감과 명확성 덕분에 이러한 목표가 현실적이고 달성 가능하게 느껴집니다.
Final Reflections
이 프로그램은 제 기대를 훨씬 뛰어넘었습니다. 에이전트가 무엇인지만 가르친 것이 아니라, 어떻게 구축하고, 어떻게 평가하며, 실제 세계에 적용하는지까지 가르쳐 주었습니다.
Google + Kaggle AI Agents Intensive Course는 제 학습 여정을 확실히 가속화했고, AI 로드맵을 재구성했습니다. 앞으로도 에이전시 시스템을 계속 개발하고, 이 지식을 미래 프로젝트에 적용하게 될 생각에 진심으로 설레고 있습니다.