AI 교육 국비지원으로 달라진 개발자 성장기 AI Multi-Agent 서비스 프로젝트
최근 AI 기술은 서비스 운영과 비즈니스 적용 단계로 빠르게 확장되고 있습니다.
그에 따라 현직 개발자에게 요구되는 역량 역시 분명하게 변화하고 있는데요. 이제는 모델을 호출하고 API를 연결하는 수준을 넘어, AI 서비스를 하나의 제품 관점에서 설계하고 운영할 수 있는 역량이 중요해지고 있습니다.
오늘은 퇴근 후에도 실시간 온라인으로 수강이 가능한 AI Multi-Agent 프로젝트 국비지원 과정을 소개하면서, 저희 기관에서 최근까지 진행했던 현직 개발자 대상 실시간 온라인 교육 과정을 통해 수강 전과 후 어떤식으로 성장했는지 정리해보겠습니다.
1. 수강 전: 기능을 만드는 개발자의 한계
과정 시작 전, 참여했던 수강생분들은 대부분 간단한 개발 경험은 보유하고 있었습니다. 하지만 실무 관점에서 보면 공통적으로 다음과 같은 한계가 있었습니다.
AI 기능의 구현이 어려움
개인 단위 개발 경험은 있지만 팀 단위 AI 프로젝트 운영 경험 부족
배포, 보안, 비용, 운영을 고려한 서비스 설계 경험의 부재
즉, AI 서비스를 하나의 제품으로 설명하기에는 시야가 제한된 상태였습니다.
2. 변화의 시작: AI 서비스로의 접근
이번 AI 교육 프로그램에서 가장 먼저 달라진 점은 AI를 바라보는 관점이었습니다.
강의 초반부터 멀티 에이전트 구조를 전제로 프로젝트를 설계하면서, 이 기능이 서비스에서 어떤 역할을 맡아야 하는가를 먼저 고민하게 되었는데요. 이러한 관점의 변화는 이후 진행된 1차부터 4차까지의 모든 프로젝트에 그대로 반영되었습니다.
3. 멀티 에이전트 프로젝트 4가지 구성
① 문서 분석 및 요약 AI 시스템 구축
문서 분할 에이전트: 섹션별 텍스트 처리
요약 에이전트: LLM 기반 핵심 요약
질의응답 에이전트: 문서 기반 Q&A
의견 분석 에이전트: 감성 분석 및 주요 포인트 도출
첫 번째 프로젝트는 멀티 에이전트 구조를 처음 적용해보는 단계였는데요. 문서 처리 전 과정의 기능을 에이전트 역할로 분리하여 설계하였습니다.
이를 통해 문서 유형이 달라지거나 기능이 추가되더라도 기존 구조를 크게 변경하지 않고 확장할 수 있었으며, 역할이 분리된 구조가 유지보수와 확장성 측면에서 중요하다는 점을 경험할 수 있었습니다.
② 데이터 분석 및 AI 추천 시스템 구축
데이터 수집 에이전트: 실시간 시장·쇼핑 데이터 수집
뉴스 분석 에이전트: 금융 뉴스 감성 분석
추천 최적화 에이전트: ETF 및 상품 추천
리스크 관리 에이전트: 변동성 및 효율성 예측
두 번째 프로젝트에서는 AI 추천 시스템을 서비스 관점에서 설계하는 경험을 진행하였습니다. 데이터가 어떻게 수집되고 해석되며, 어떤 기준으로 의사결정에 반영되는지를 구조적으로 설계하였는데요.
그 결과, 추천 정확도 향상 역시 모델 개선만으로 해결되는 문제가 아니라, 데이터 흐름과 의사결정 구조 전반의 설계 문제라는 점을 이해하게 된 것이 가장 큰 변화였습니다.
③ AI 고객 상담 시스템 구축
질문 분류 에이전트: 고객 문의 자동 분류
FAQ 검색 에이전트: 기존 DB 기반 빠른 응답
상품 추천 에이전트: 사용자 맞춤 추천
감정 분석 에이전트: 고객 감정 감지 및 응대 전략
세 번째 프로젝트에서는 AI를 고객 응대 환경에 적용하는 경험을 진행하였습니다.
문의 분류부터 응답 방식, 추천 흐름까지 운영 프로세스 전반을 AI가 보조하도록 구조를 설계하였습니다.
이를 통해 AI는 개별 기능을 수행하는 도구가 아니라, 서비스 운영을 안정화하고 효율을 높이는 시스템의 일부라는 관점으로 확장되는 계기가 되었습니다.
④ 멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축
통합 서비스: 문서 분석·금융 AI·고객 상담 선택형 구성
API 서비스화: RESTful API 구축
프론트엔드 연동: 사용자 인터페이스 연결
클라우드 배포: AWS 서버리스 환경
네 번째 프로젝트에서는 앞선 프로젝트에서 구현한 기능들을 하나의 서비스로 통합하는 단계에 집중하였습니다.
각 기능을 개별적으로 구현하는 데서 나아가, 사용자가 실제로 선택하고 활용할 수 있는 서비스 흐름을 기준으로 구조를 설계하였습니다.
이를 통해 배포와 운영까지 고려한 실제 서비스 완성 단계를 경험할 수 있었습니다.
4. 프로젝트 수강 핵심 4가지
2달간 실시간 온라인 교육을 통해 4개의 프로젝트를 진행하며 얻은 핵심은 다음과 같습니다.
① 협업 및 애자일 운영
Slack, GitHub, Notion을 단순 협업 도구가 아닌 운영 시스템으로 활용하며,
컨텍스트 중심의 커밋, 이슈, 백로그 관리 방식을 익혔습니다. 애자일 또한 이론이 아닌 의사결정 구조로 이해하게 되었습니다.
② 개발 환경 및 데이터 서버 구축
Python, Django, FastAPI 기반 개발 환경 구성부터 .env 기반 보안 관리, DB 자동화, 테스트 환경까지 실무에서 바로 활용 가능한 개발 환경을 구축하였습니다.
③ 아키텍처 및 AI 서비스 구조 이해
Layered Architecture와 Hexagonal Architecture를 비교하며, 멀티 에이전트 서비스에 적합한 도메인 중심 설계 방식을 학습하였습니다. 기능 추가보다 구조가 먼저라는 기준을 명확히 세우는 과정이었습니다.
④ 외부 연동, 배포 및 운영
OAuth 연동, AWS 인프라 구성, Docker 및 CI/CD, FastAPI·Next.js 배포, 결제·마케팅·SEO까지 서비스 전체 라이프사이클을 이해하는 경험으로 이어졌습니다.
이러한 과정을 거쳐 1차 프로젝트에는 기획 방향, 기술 구조, 협업 체계 세팅을 2차 프로젝트에서는 설계 고도화 및 본격 개발 단계 진입, 3~4차 프로젝트에서는 구현·배포·성과 관리·발표까지 이어지는 서비스 단계를 완성하였습니다.
5. 결과물을 위한 지원
이번 과정에서는 프로젝트가 실제 결과물로 이어질 수 있도록, 현실적인 범위 내에서의 지원이 함께 이루어졌습니다.
먼저 팀별 프로젝트 진행을 위해 OpenAI API 토큰은 팀당 100달러가 제공되었고, AWS 기반 배포가 필요한 프로젝트의 경우 팀당 약 60만 원 규모의 배포 비용을 저희 기관에서 지원하였습니다.
이러한 환경 덕분에 기능 구현 단계에서 멈추는 실습이 아니라, 실제 배포와 검증까지 이어지는 프로젝트 경험을 쌓을 수 있었고, 각 팀별로 의미 있는 결과물을 완성할 수 있었습니다.
6. 수강 전과 후의 가장 큰 차이
수강 전에는 AI 개발 경험이 거의 없는 분들부터, 기본적인 개발 경험만 보유한 상태에서 AI를 처음 접하는 분들까지 수강생들의 상황이이 매우 다양했습니다.
대부분은 AI 모델을 직접 다뤄본 경험이 없거나, AI를 어디에 어떻게 적용해야 하는지에 대한 기준이 없는 상태였고, 기능 구현보다는 AI 기술 자체에 대한 막연한 부담감을 가지고 계신 경우도 많았죠.
반면 수강 후에는 AI 기능을 단순히 따라 구현하는 수준을 넘어, AI를 서비스 흐름 안에서 어떻게 배치하고, 각 기능이 어떤 역할을 수행해야 하는지를 구조적으로 설명할 수 있게 되었습니다.
특히 멀티 에이전트 구조를 기반으로 기획–개발–협업–배포–운영까지 전 과정을 직접 경험하면서, AI 서비스를 하나의 제품 단위로 이해하고 설명할 수 있는 개발자로 성장할 수 있었습니다.
7. 마치며
이번 AI 교육 국비지원 기반 AI Multi-Agent 서비스 프로젝트 과정을 통해 확인할 수 있었던 점은, 문제를 바라보는 기준과 구조를 설계하는 방식의 변화가 이후의 성장 방향을 좌우한다는 점이었습니다.
본 과정은 직장인을 대상으로 한 실시간 온라인 국비교육으로, 퇴근 후에도 부담 없이 참여하며 AI 프로젝트를 직접 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다.
AI 서비스 구현을 통해 현재 자신의 역량을 한 단계 높이고 싶은 분들이라면, AI Multi-Agent 프로젝트 과정을 추천드립니다.