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Introduction

프롬프트 사용자에서 AI 워크플로우 설계자로 전환을 위한 실전형 입문 강의

AI Native Development
Prompt에서 Agentic Workflow까지

부제: 프롬프트 사용자 → AI 워크플로우 설계자로의 전환

이 강의가 다루는 것

개발자가 AI를 ‘더 잘 쓰는 법’을 넘어서, 팀이 재사용 가능한 형태로 AI 활용을 설계하는 방법을 다룹니다.
(개별 기능 소개가 아니라 구조/흐름/문서화/자동화 관점)

 이 강의가 다루지 않는 것
  • 모델을 직접 학습/파인튜닝하는 내용
  • 수학/딥러닝 이론 중심의 깊은 내용
  • 특정 벤더 기능만 깊게 파는 제품 교육

대상

  • 이미 LLM/코파일럿/챗봇을 업무에 쓰고 있지만 결과 품질이 들쭉날쭉한 개발자
  • 프롬프트가 길어지고 재사용이 안 되어 팀 차원 확장이 막힌 조직
  • 반복 업무(로그 분석/이슈 대응/PR 작성)를 워크플로우로 자동화하고 싶은 팀

강의 목표(현업 관점)

참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

  1. 업무 특성에 맞게 모델 선택 근거를 설명한다.
  2. 재사용 가능한 프롬프트 “계약서” 구조를 설계한다.
  3. 팀 규칙을 **AGENTS.md**로 문서화해 조직 단위로 확장한다.
  4. 반복 절차를 Skill/Tool로 분해해 선택적으로 실행한다.
  5. 목표 기반 Agentic Workflow를 설계하고, 검증 루프를 포함한다.
  6. MCP로 외부 시스템을 연결하는 큰 그림을 이해한다.

진행 방식

  • 각 파트는 동일한 리듬으로 진행합니다:
    문제(현상) → 해결(기술/구조) → 한계(왜 부족한가) → 다음 단계
  • 실습은 “완성형 코드”보다 설계 산출물 중심으로 진행합니다.

실습 산출물(가져갈 것)

  • Prompt Contract 템플릿(역할/목표/제약/출력 스키마/검증 기준)
  • AGENTS.md 스켈레톤(팀 규칙/스타일/테스트/브랜치/응답 포맷)
  • Skill 카드 2~3개(로그 분석, PR 리뷰, 장애 대응 체크리스트 등)
  • BugFix Agent 설계도(Planner/Executor/Memory/Tool Registry/Eval Loop)
  • MCP 연결 구조도(우리 조직의 GitHub/Jira/Slack/DB를 어떻게 붙일지)

커리큘럼 2026-02-27

Part I — Foundations

  1. AI를 이해하는 개발자 되기
  2. 프롬프트 설계에서 구조화까지 (+출력 검증 기준)

Part II — Organizational AI

  1. AGENTS.md와 조직 단위 확장
  2. Skill과 Sub-agent
    • Tool
    • Skill
    • Sub-agent

Part III — Automation & Systems

  1. Agentic Workflow (목표 기반 자동 분해 + 검증 루프 + 관측/트레이싱) (OpenAI GitHub)
  2. MCP: 외부 시스템 연결 (조직 데이터/도구를 표준 방식으로 붙이기) (Model Context Protocol)

Final

최종 통합 실습: “결제 API 장애 발생” 시나리오

운영 원칙(현업 안전장치)

자동화는 승인 기반(HITL) → 점진적 자동화로 확장합니다.
외부 시스템 연결(MCP) 단계에서는 최소권한/비밀정보/프롬프트 인젝션을 반드시 고려합니다.