AI 에이전트 실험 블로그

BUILD AGENTS SHARE.

AI 에이전트를 직접 만들고, 부수고, 다시 만들며
배운 것들을 기록하는 공간입니다.
이론보다 실습, 완성보다 동작하는 것을 먼저.

프로젝트 보기 학습 기록

12 에이전트 실험

4 진행 중

3 프레임워크

About

이 블로그는
무엇인가요?

지루하게 책만 읽는 공부 방식은 오래가지 않습니다. 그래서 직접 만들면서 배우는 방식을 선택했습니다. 아이디어가 생기면 바로 코드를 짜고, 동작하면 공유하고, 막히면 그때 이론을 찾아봅니다.

AI 에이전트가 실제로 어떻게 동작하는지, 어디서 실패하고 어떻게 고치는지 — 그 날것의 과정을 기록합니다.

# 나의 공부 철학
$ run --mode=learn
→ 만들기 → 부수기 → 다시 만들기
$ grep -r "이론" ./books
→ 막혔을 때만 열기
$ git push origin main
→ 완성 안 돼도 일단 공유
$ _

사용하는 스택

🔗 LangGraph — 복잡한 에이전트 플로우

🤝 CrewAI — 멀티 에이전트 협업

🧠 Claude / OpenAI API — LLM 백엔드

🔍 RAG + Vector DB — 장기 기억

⚡ MCP — 외부 도구 연결

🖥️ Streamlit — 빠른 데모 UI

Projects

에이전트
실험 로그

AGENT-001 완료

일정 요약 에이전트

Google Calendar API와 연결해 오늘의 일정을 자동 요약하고 우선순위를 정해주는 에이전트. Tool use의 첫 번째 실습.

function-calling Google API Claude API

AGENT-002 완료

웹 리서치 에이전트

특정 주제를 검색하고 여러 소스를 종합해 리포트를 작성하는 ReAct 패턴 에이전트. 루프 탈출 조건 설계가 핵심 배움.

ReAct Web Search LangGraph

AGENT-003 진행 중

코드 리뷰 멀티 에이전트

Reviewer, Critic, Fixer 3개의 에이전트가 협업해 코드를 분석하고 개선안을 제시하는 CrewAI 기반 시스템.

CrewAI Multi-Agent Code Review

AGENT-004 진행 중

개인 RAG 지식 베이스

내가 읽은 책, 아티클을 벡터 DB에 저장하고 "내 생각"처럼 대화할 수 있는 에이전트. 장기 기억 구조 탐구.

RAG Chroma DB Memory

AGENT-005 예정

자율 업무 자동화 에이전트

이메일 분류 → 답장 초안 → 캘린더 등록까지 자율적으로 처리하는 풀 파이프라인 에이전트. MCP 연동 예정.

MCP Automation Pipeline

+ 다음 실험 구상 중…

Learning Log

학습
타임라인

2025.01

AI 에이전트 공부 시작

Tool use / Function calling 개념 파악. Claude API로 첫 에이전트 구현. "AI가 도구를 쓴다"는 게 어떤 의미인지 체감.

2025.02

LangGraph 입문

단순 체인을 넘어 그래프 기반 플로우 제어 학습. 조건 분기와 루프 설계의 중요성 인식. ReAct 패턴 직접 구현.

2025.03

멀티 에이전트 탐구

CrewAI로 역할 기반 에이전트 시스템 구축. 에이전트 간 통신과 태스크 위임 설계. 코드 리뷰 시스템 프로토타입 완성.

2025.04~

RAG + 메모리 시스템

벡터 DB, 임베딩, 검색 전략 학습 중. 에이전트가 "기억"을 갖는다는 게 어떤 의미인지 실험 중.

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