Package 07 · L3 개발자 × D3 통합 · 심화 과정
RAG/Agent 엔지니어링 심화 ⭐
LangGraph · MCP · 하네스 엔지니어링 기반 멀티에이전트 시스템 5일 캠프
PACKAGE 07
L3 개발자 × D3 통합 · 심화 과정
★ 대표 심화 패키지
💰 단가
협의 (보조강사 별도 협의)
🎯 타겟
- 대상: 사내 개발자 및 AI 엔지니어 (RAG 파일럿 경험 권장, Python 기초 필수)
- 기간: 총 35시간 (5일 × 7시간)
- AX 단계: 3단계 (실무 구현 · PoC)
📝 과정 소개
단순 RAG 데모를 넘어, 사내 실무 데이터를 활용해 에이전트가 안정적으로 동작하도록 통제하는 '하네스(Harness) 엔지니어링' 5대 구성 요소를 다루는 5일 집중 과정입니다. 단일 에이전트를 하네스로 통제하는 것에서 시작해, 여러 에이전트를 조율하는 오케스트레이션, 검증 루프, 안전장치, 감사 로그까지 다룹니다. RAG보다 MCP 활용에 무게를 두며, 수강생 전원이 동일한 클라우드 환경에서 실습합니다.
🎯 교육 목표
- 하네스 엔지니어링 5대 구성 요소(시스템 프롬프트·에이전트 루프·컨텍스트 관리·도구 설계·안전장치) 이해 및 사내 도메인 에이전트 적용
- CLAUDE.md 기반 시스템 프롬프트에 사내 정책을 주입해 에이전트 행동 통제
- MCP 프로토콜을 활용해 기존 도구를 에이전트에 연결하고 자율 실행·결과 해석 파이프라인 구축
- 멀티 에이전트 오케스트레이션, 검증 루프, HITL 안전장치, 감사 로그 설계·구현
- 5일간 구축한 요소를 통합 PoC로 완성
🔧 핵심 도구
PythonLangChainLangGraphMCP (Model Context Protocol)Claude CodeOpenAI API / vLLMVector DB (ChromaDB / Pinecone)LangSmith
🛤️ 트랙별 상세 커리큘럼
TRACK 01
하네스 엔지니어링 기반 멀티에이전트 시스템 구축
Python
LangGraph
MCP
Claude Code
Vector DB
LangSmith
Day 1. RAG 심화와 하네스 엔지니어링 기초
7H
- [1H] 오리엔테이션: 하네스 엔지니어링 5대 구성 요소 개관
- [3H] RAG 파이프라인 단대단 구현 — 문서 로드→청킹→임베딩→검색→재순위→응답 생성
- [3H] CLAUDE.md 시스템 프롬프트 설계 — 사내 정책 주입 및 에이전트 행동 통제 실습
Day 2. MCP 프로토콜과 도구 설계
7H
- [2H] MCP(Model Context Protocol) 개념과 아키텍처
- [2H] 기존 도구(DB·API·스캐너)를 MCP로 연결 — 에이전트가 직접 호출하는 도구 설계
- [3H] 에이전트 루프와 컨텍스트 관리 실습 — 장기 대화·상태 유지·토큰 최적화
Day 3. 멀티에이전트 오케스트레이션
7H
- [2H] 단일 에이전트 한계 분석과 멀티에이전트 패턴 (Router·Hierarchical·Sequential)
- [3H] LangGraph 기반 다단계 워크플로우 제어망 구축 — 상태 관리·분기·병렬 실행
- [2H] 실습: 사내 도메인 멀티에이전트 시스템 설계 (분석 에이전트 + 실행 에이전트)
Day 4. 검증·안전장치·감사 로그
7H
- [2H] 검증 루프 — 결과 일관성 보장, 환각 탐지·방지 전략 (RAGAS 정량 지표)
- [2H] HITL(Human-in-the-Loop) 안전장치 — 위험 명령 관리자 승인 강제, 결정 사유 로깅
- [3H] 감사 로그(Audit Log) — Vector DB + KV 기반 Provenance·승인 이력 관리 체계 구축
Day 5. 통합 PoC 구축 및 발표
7H
- [3H] 4일간 요소(정책 주입·MCP·오케스트레이션·검증·안전장치) 통합 PoC 구축
- [2H] LangSmith 기반 모니터링·평가·비용 추적 시스템 연동
- [2H] 부서 도메인 적용 실습, 산출물 공유, 개별 피드백 및 종합 리뷰
📦 산출물
- 사내 도메인 RAG 파이프라인 + CLAUDE.md 기반 정책 주입 에이전트 1건
- MCP 연결 도구 자율 실행 및 결과 해석 파이프라인 1건
- 멀티에이전트 오케스트레이션, HITL 안전장치, 감사 로그 설계 문서 1건
- 통합 PoC 및 발표 자료 + LangSmith 모니터링 대시보드 1건
🏢 산업 적합도
★★★ 대기업 · ★ 중견·중소 · ★ 대학 · ☆ 공공
🏭 추천 산업 케이스
대기업 사내 AI 플랫폼 팀 · 자동차·사이버보안 · 반도체·제조 · 사내 코파일럿 구축
📚 유사 레퍼런스
과거 운영 사례 요약 — 상세 커리큘럼은 본 문서 기준으로 별도 협의
자동차 그룹사
Agentic Security 심화 — 하네스 기반 Autonomous Security Agent
대기업 MX사업부
멀티에이전트 오케스트레이션 패턴과 도입 전략
대기업 전자 사업부
집중형 4일 — 하네스 입문 → 멀티에이전트 실전
⚙️ 필요 인프라
- 실습용 노트북 1인 1대 (Python 개발환경, VS Code 권장)
- GitHub Codespaces 기반 통일 클라우드 실습 환경 (전원 동일 환경)
- Claude Code 및 OpenAI API Key
- Vector DB 접근 환경 (ChromaDB 로컬 또는 Pinecone 클라우드)
- 사내 데이터 접근 권한 (또는 가명화된 샘플 데이터)
💡 다음 단계