입문자를 위한 실습형 에이전트 학습 자료
최근 생성형 AI의 발전과 함께, 단순한 모델 응답을 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 'AI 에이전트'에 대한 관심이 커지고 있습니다. 에이전트는 LLM과 외부 도구, 환경과 상호작용하며 보다 복잡한 작업을 자동화할 수 있도록 설계된 시스템입니다. 특히 다양한 API, 검색 기능, 사용자 명령을 종합적으로 다루는 '멀티모달 에이전트'와 '툴 유저 에이전트'가 주목받고 있습니다.
이러한 시대적 흐름 속에서, Microsoft는 입문자들이 이 개념을 실제로 익히고 구현해볼 수 있도록 AI Agents for Beginners라는 프로젝트를 GitHub에 공개했습니다. 이 글에서는 해당 프로젝트가 어떤 구조로 구성되어 있고, 어떤 학습 내용을 담고 있는지 간략히 소개합니다.
프로젝트 개요
AI Agents for Beginners는 Microsoft가 주도하여 제작한 오픈소스 교육 자료로, 에이전트 개념을 처음 배우는 사람들을 대상으로 설계된 실습형 콘텐츠입니다. 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 직접 코드를 실행하며 배우는 경험을 강조합니다. 전체 커리큘럼은 10개의 독립적인 모듈(단원)로 나뉘어 있으며, 각 주제는 다음과 같은 방식으로 구성되어 있습니다:
- 핵심 개념 요약: 각 단원은 특정한 에이전트 설계 원칙이나 기술을 중심으로 구성됩니다.
- Jupyter Notebook 실습: 개념을 학습한 뒤 직접 실습할 수 있는 Python 노트북이 함께 제공됩니다.
- 짧은 동영상 강의: 이론과 실습 사이의 연결고리를 쉽게 이해할 수 있도록 보완합니다.
주요 특징
- 총 10개의 독립 모듈
각 단원은 독립적으로 구성되어 있어, 필요한 주제부터 선택적으로 학습할 수 있습니다. 예: 계획 기반 에이전트, 도구 사용 에이전트, 메타인지 기반 설계 등 - 실습 중심의 구조
Jupyter Notebook과 Python 코드가 중심이 되며, 설명과 실험 코드가 함께 제공되어 이론과 실습을 자연스럽게 연결합니다. - 다국어 번역 지원 (한국어 포함)
저장소 내translations폴더를 통해 공식적으로 한국어 번역본이 제공됩니다. 영어에 익숙하지 않더라도 학습이 가능합니다. - Microsoft 생태계 연동
AutoGen, Semantic Kernel, Azure AI Agent Service 등 Microsoft의 최신 AI 기술들과 연동되며, 실습 중 이러한 도구들을 직접 사용할 수 있도록 안내합니다. - 에이전트 설계 전반을 다룸
단순한 정책 기반 행동에서부터 툴 체인 사용, 에이전트 메모리 설계, 멀티에이전트 협업 등 다양한 고급 주제를 입문 수준에서 포괄합니다.
GitHub 저장소 구조
공식 저장소는 다음과 같은 디렉터리 구성으로 되어 있습니다:
00-course-setup/
실습 환경을 설정하기 위한 초기 설정 가이드와 테스트 코드01-intro-to-ai-agents/~10-ai-agents-production/
각 단원의 실습 자료 (노트북 + 코드 + 설명 포함)code_samples/
반복 사용되는 핵심 코드 모듈translations/
다국어 번역 파일 (공식 한국어 포함)docs/
전반적인 학습 안내 문서 및 리소스 링크
자료의 유용성
기존의 에이전트 관련 자료들은 대부분 논문 수준이거나, 대형 LLM과 복잡한 API 연동을 전제로 하기 때문에 입문자에게는 진입 장벽이 높습니다. 반면 Microsoft의 이 프로젝트는 다음과 같은 점에서 큰 장점이 있습니다:
- 복잡한 설정 없이 로컬에서 실행 가능
대부분의 실습은 간단한 파이썬 환경만 있으면 실행할 수 있도록 구성! - 각 모듈이 작고 명확한 주제를 중심으로 구성됨
진도를 나누어 학습하거나, 필요한 부분만 선택적으로 실습하기 편리함 - 단순한 튜토리얼을 넘어선 구조화된 커리큘럼
단편적인 예제가 아니라, 학습자의 이해 수준을 점진적으로 높여주는 방향으로 구성
📚 출처
- Microsoft. AI Agents for Beginners. GitHub Repository. Last updated 2024.