현장의 문제를 해결하는 AI 에이전트 설계 및 구축 실무

COURSE INTRO AI에게 질문하는 것을 넘어, 내 업무를 직접 실행하는 Agent 를 만듭니다 매번 설명하고 답을 받은 뒤 다시 사람이 움직이던 방식에서 벗어나, 실제 반복 업무를 분석하고 직접 실행 가능한 AI Agent로 연결합니다. 16시간 동안 배우는 것이 아니라, 내 업무 하나를 Agent로 바꿉니다. AGENT RUNNING 오늘의 업무 처리 4 / 5 단계 Agent 처리 AGENT 4 사람 1 09:02 자료 수집 완료 09:04 기준 적용 완료 09:06 보고서 초안 생성 09:07 담당자 검수 요청 현재 상태 · HUMAN REVIEW 최종 검수만 해주세요. PAIN POINT 혹시, 이런 경험 있으셨나요? 01 매번 처음부터 설명합니다 회사 상황, 자료, 업무 기준을 AI에게 사용할 때마다 다시 설명합니다. 02 답은 AI가, 실행은 내가 합니다 AI가 답을 만들어도 결국 엑셀, 문서, 메일 등 실제 업무 처리는 사람이 다시 합니다. 03 결국 개인 활용에서 끝납니다 내가 AI를 잘 사용하는 것과 팀의 실제 업무 프로세스가 바뀌는 것은 다른 문제입니다. AI를 쓰고 있는데도 일이 줄지 않는다면, 문제는 AI의 성능보다 ‘업무와 연결하는 방식’ 에 있을 수 있습니다. WHY AX AGENT 질문에 답하는 AI에서 업무를 실행하는 AI로 BEFORE 지금의 AI 활용 CHAT AI 질문 CHAT AI AI 답변 ↓ 사람이 창을 옮김 EXCEL 자료 정리 ↓ 사람이 창을 옮김 DOCS 문서 작성 ↓ 사람이 창을 옮김 MAIL 메일 전송 결국 사람이 실행 도구 4개 → AFTER Agent 기반 업무 업무 요청 → 자료 수집 → 분석 → 결과 생성 → 필요 시 사람 승인 AGENT RUN LOG 09:02 입력 자료 수집 완료 09:04 처리 기준 적용 09:06 보고서 초안 생성 09:07 담당자 검수 요청 Status: Waiting for Human Review Agent가 실행하고 사람은 판단 하나의 흐름 OBSERVE 반복 업무 관찰 → DESIGN 업무 흐름 설계 → BUILD 에이전트 구축 → RUN 실행·검수·개선 WHAT YOU BUILD 16시간 후, 내 업무를 처리하는 Agent 가 남습니다 영업 주간보고 Agent 담당자 검수 대기 INPUT CRM 회의록 매출 Excel AGENT ACTION 자료 수집 ↓ 주요 변동 분석 ↓ 이슈 분류 ↓ 보고서 생성 OUTPUT PDF 주간보고서_ 2026_W32.pdf STATUS 담당자 검수 대기 다른 반복 업무에도 같은 방식으로 적용됩니다 회의록 정리 Agent 녹취·메모에서 결정사항과 액션아이템을 추출 자료조사 요약 Agent 흩어진 자료를 수집해 기준에 맞춰 요약 보고서 초안 Agent 정해진 양식으로 초안을 만들고 검수 요청 01 업무를 이해하는 Agent 내 업무의 입력, 처리 기준, 결과 형식을 구조화합니다. 02 직접 실행하는 Workflow 수집 → 분석 → 생성 → 전달로 이어지는 반복 업무를 연결합니다. 03 사람이 통제할 수 있는 운영 기준 중요한 판단과 승인, 권한, 예외 처리 지점을 설계합니다. 교육 결과물 Agent 업무 설계안 실행 Workflow 완성 Agent 운영 및 검수 기준 CURRICULUM 내 업무를 Agent로 바꾸는 6단계 실습 과정 총 6단계 · 16시간 01 이해 02 분석 03 설계 04 구축 05 운영 06 확산 Agent 설계안 Workflow 흐름도 에이전트 실행 화면 STEP 01 에이전트 실습 환경 구성 클라우드 실습 환경과 데이터 연동 구조를 갖춥니다 2H + 클라우드 기반 실습 계정·작업환경 구성 파일·문서·채널 데이터 연동 구조 이해 개인·공유·서버 실행환경 차이 이해 STEP 02 클라우드 기반 에이전트 구조 이해 위임할 업무와 사람이 판단할 업무를 나눕니다 3H + 단순 응답형 AI와 자율 실행 에이전트의 구조적 차이 지시·자료·도구·실행흐름·산출물 연결 방식 위임 가능한 업무 vs 사람이 판단할 업무 구분 STEP 03 현장 업무 에이전트 설계 내 반복 업무를 실행 가능한 단위로 분해합니다 3H + [실습] 반복 업무를 목적·입력·처리기준·출력형식으로 분해 [실습] 업무 유형별 흐름 설계 [실습] 재사용 가능한 업무 템플릿 구성 HITL(사람-에이전트 협업 지점) 이해 STEP 04 에이전트 구축 실습 실제 업무 데이터로 동작하는 에이전트를 만듭니다 3H + [실습] 진단한 현장 문제를 해결하는 에이전트 직접 구축 [실습] 참고자료·도구·실행조건 연결 [실습] 실제 업무 데이터로 동작 테스트 및 개선 STEP 05 실행·검수·개선 운영 체계 산출물 품질기준과 실패 대응방식을 세웁니다 3H + [실습] 요청→실행→확인→보완→산출 전체 흐름 설계 [실습] 산출물 품질기준 수립 및 검수방법 정리 실패 유형별 대응방식 마련 STEP 06 권한·보안·확산 관리 부서로 확산할 수 있는 운영정책을 정리합니다 2H + [실습] 역할별 접근범위·권한 설정 [실습] 승인·검토 지점 설계 및 오남용 방지 기준 부서 확산 운영정책 정리 FOR YOU 특히 이런 분께 추천합니다 ChatGPT는 쓰지만 반복 업무는 그대로인 실무자 보고서, 회의록, 자료조사 등 반복 업무가 많은 분 개인 AI 활용을 실제 업무 프로세스로 확장하고 싶은 분 비개발자지만 Agent 구축을 직접 경험하고 싶은 분 개발 경험이 없어도 괜찮습니다 실제 업무를 기준으로 설계하고 구축하는 실습 중심 과정입니다.