[무료] 2026 Agentic AI 시대를 준비하는 실전 기술 세미나

안녕하세요, 김태영입니다. Agentic AI에 관심 있는 모든 분들을 환영합니다!2026년은 “AI를 쓰는 시대”를 넘어, AI가 목표를 이해하고 계획·실행·검증까지 수행하는 ‘Agentic AI 시대’가 본격적으로 열릴 것으로 예상됩니다. 그래서 이번에는 현업에서 활용가능한 Agentic AI 요소기술부터 시스템 설계 관련된 부분 까지 무료 지식 공유 세미나를 준비했습니다. 📋 상세 프로그램운영 사정에 따라 아래 프로그램은 변경될 수 있는 점 양해부탁드립니다.사회자김태영 | 인공지능팩토리 CEOMicrosoft RD & AI MVP랭체인코리아 / 케라스코리아 / 캐글코리아 운영진블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스 저자(전) 한컴인스페이스 기술이사(전) 한국항공우주연구원 연구원2025년 12월 31일 (수)오후 3시~4시 | DeepAgent를 활용해 무한의 Context를 가진 Agent Team 만들기 LangChain 기반 DeepAgent(Deep Agents)를 활용하여, 컨텍스트 한계를 넘어서는 Agent Team을 설계·구현하는 방법을 소개합니다. 긴 문서·로그·요구사항을 프롬프트에 누적하기보다, LangChain의 서브에이전트(task) 분업과 파일시스템/지속 메모리를 통해 지식을 외부화함으로써 세션이 바뀌어도 맥락을 유지할 수 있도록 구성합니다. 또한 리서치·분석·개발·검증 역할을 병렬로 운영하고 결과를 공유 워크스페이스에 축적하여, “사실상 무한”에 가까운 컨텍스트로 복잡한 업무를 끝까지 완주하는 실전 패턴과 데모를 공유합니다. 전현준 | Agentic AI Builder 솔로프리너금융 대기업에서 데이터 엔지니어로 일하다가, 핀테크 스타트업 CTO 로 Agent 서비스 출시 경험이 있는 엔지니어. 접속링크 : https://aifactory.space/task/9249/overview오후 4시~5시 | AI Co-Scientist를 위한 가상 연구실(Lab) 구축: Claude Code로 끝내는 에이전트 인터페이스 AI 연구 동료(Co-Scientist)가 인간과 효과적으로 협업하기 위해서는, 복잡한 데이터와 추론 과정을 직관적으로 보여줄 수 있는 인터랙티브 UI가 필수적입니다. 본 세션에서는 Claude Code를 활용하여, AI 에이전트와 소통하고 실험 결과를 실시간으로 시각화할 수 있는 웹 애플리케이션 프로토타입을 초고속으로 구축하는 노하우를 공유합니다. 황민호 | Kakao 기술 전략 수석(현) 카카오 AI 네이티브 전략 리더(전) Daum 클라우드, 검색, 광고 개발(전) KISTI NTIS 사업단(전) 인도 WIPRO RDBMS 3팀카카오 AI 네이티브 전략팀 리더로 AI 기술 R&D 및 사내 개발자들을 위한 다양한 시스템을 구축합니다. 또한 복잡한 Task를 자율적으로 수행하고, 사용자와 지능적으로 상호작용하는 AI 에이전트의 워크플로우를 설계하고 개발하고 있습니다. 카카오 AI 교육자문 위원, 각종 대회 심사 및 멘토로 활동하며 개발자들의 AI 역량 향상을 위한 대내외 활동도 하고 있습니다. 접속링크 : https://aifactory.space/task/9250/overview2026년 1월 2일 (금)오후 7시~8시 | RDF 온톨로지와 벡터 검색을 활용한 동적 멀티에이전트 워크플로우 발견 시스템 질문 하나로 최적의 AI 에이전트 팀을 자동 구성하는 방법을 소개합니다.  벡터 검색으로 의미적 유사성을 파악하고, RDF/SPARQL로 워크플로우 명세를 조회하여 다양한 협업 패턴 중 가장 적합한 것을 선택합니다. 워크플로우와 에이전트를 선언적으로 정의해두면 하드코딩 없이 새로운 패턴을 시스템에 등록할 수 있으며, 에이전트 간 능력 기반 동적 할당과 작업 위임도 가능합니다. 실제 업무 시나리오에 맞는 에이전트 협업 패턴을 데모로 공유합니다. 한준구(코난쌤) | 초등교사 / AIFrenz 교육AI연구회 회장13년차 초등교사이자 NVIDIA DLI Ambassador 및 대학 강사YouTube "코난쌤"(구독자 7.5K) 운영. 지식 그래프 및 멀티에이전트 시스템 연구에 집중."초등 기적의 AI 공부법", "일잘러의 AI 글쓰기" "8282 직장인 자동화" 저자접속링크 : (참가자분들에게 추후 메일 전송)오후 8시~9시 | Agentic AI에서의 HITL (Human-in-the-Loop) 설계 - 지시하는 인간, 실행하는 에이전트 AI가 스스로 생각하고 실행하는 시대, 우리의 역할을 무엇일까요? AI Agent와 함께 일하기 위한 협업 방식과 역할의 재설정이 필요합니다. 지시는 Agent가 받지만, 최종 책임은 인간의 몫이기 때문입니다. AI에게 권한을 위임하면서도 주도권을 유지하는 Agentic AI 시스템 설계를 통해, 우리의 일이 '수행'에서 '설계'와 '검토'로 나아가야 함을 논하고자 합니다. 이를 바탕으로 Agent와 인간이 각자의 강점에 집중하며 함께 성장할 수 있는 지속 가능한 협업 철학을 살펴보고자 합니다. 서호건 | 한국원자력 선임연구원한국원자력연구원 인공지능응용연구실 선임연구원과학기술연합대학원대학교 인공지능 전공 부교수한국비파괴검사학회 국제협력이사주요 연구 분야는 이상 탐지, 멀티모달 지능 추론, 자율 비파괴검사를 위한 인공지능 기술이다.  최근에는 거대 멀티모달 모델과 시뮬레이션 가속화 기술을 활용해, 공학적 난제를 지능적으로 해결하는 Agentic AI 응용 연구에 집중하고 있다. 접속링크 : (참가자분들에게 추후 메일 전송)오후 9시~10시 | LangChain/LangGraph V1 업데이트 이후 신기능 활용하여 에이전트 제작하기! LangChain과 LangGraph가 V1으로 대대적인 업데이트를 단행하며, 에이전트 개발의 패러다임이 새롭게 정립되고 있습니다. 본 세션에서는 실무에서 바로 활용 가능한 최신 기능들을 심층적으로 살펴봅니다. 먼저, LangSmith의 신기능인 Insights를 통해 에이전트의 성능을 데이터 기반으로 분석하고, Multi-turn Evaluation으로 복잡한 대화형 에이전트의 품질을 체계적으로 평가하는 방법을 다룹니다. 또한 Polly를 활용한 Tracing 디버깅으로 에이전트의 동작을 시각적으로 추적하고 문제를 빠르게 진단하는 실전 기법을 공유합니다. 다음으로, LangGraph V1의 핵심 신기능인 create_agent API를 통해 에이전트를 보다 직관적으로 구축하는 방법과, Built-in/Custom Middleware를 활용하여 인증, 로깅, 에러 처리 등 공통 관심사를 깔끔하게 분리하는 아키텍처 설계 패턴을 소개합니다. 마지막으로, 복잡한 태스크를 처리하는 DeepAgents 설계 전략을 살펴봅니다. Context Offloading으로 메모리를 효율적으로 관리하고, Context Isolation으로 에이전트 간 독립성을 확보하며, Subagent와 Agent Delegation 패턴을 통해 대규모 작업을 여러 에이전트가 협력하여 수행하는 멀티 에이전트 시스템 구축 방법을 실습과 함께 안내합니다. 이경록 | 브레인크루 CEO 테디노트 YouTube(구독자 3.4만), Blog (연간 약 60만명)랭체인 한국어 튜토리얼(langchain-kr) 저자일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기(2025) 저자파이썬 딥러닝 텐서플로(2021) 저자(현) 브레인크루 CEO: AI 교육 / 기업 도입 솔루션 개발(전) 삼성전자 무선사업부: Application S/W 개발(전) 삼성전자 C-Lab 사내벤처: 아날로그플로스 CTO접속링크 : (참가자분들에게 추후 메일 전송)2026년 1월 6일 (화)오후 8시~9시 | AI 에이전트 101 AI 에이전트는 단순히 “LLM에게 질문하고 답을 받는 것”을 넘어, 목표(Goal)를 주면 스스로 작업을 쪼개고(계획/추론), 필요한 도구(API·DB·웹·코드 실행 등)를 선택해 실행하고(행동), 결과를 다시 관찰해 다음 행동을 결정하는 반복 루프로 동작하는 시스템입니다. 이번 세션에서는 먼저 Vanilla Python으로 에이전트의 뼈대를 직접 만들어보며 에이전트의 기술요소에 대해 체감한 뒤, 같은 로직을 LangGraph의 그래프 기반 오케스트레이션으로 자연스럽게 옮기는 과정을 다룹니다. 박찬성 | 한국전자통신연구원ML GDE (Google Developer Experts): 구글의 ML 오픈소스 생태계 기여Hugging Face Fellow: 허깅페이스 ML 오픈소스 생태계 기여AGI KR 운영진 (페이스북 그룹)성공적인 AI 도입에 관심이 많은 연구자이자 개발자 입니다. AI 에이전트를 네트워크 도메인에 적용하고, 이를 위해 AI 모델을 만드는 연구를 하고 있습니다. 접속링크 : (참가자분들에게 추후 메일 전송)📅 무료 세미나 신청방법본 세미나는 “2026 AI Co-Scientist Challenge Korea (AI 연구동료 경진대회) - 대상수상팀 최대 25억원 사업화 지원” 연계 세미나로, 대회 참여자를 대상으로 진행됩니다.상단 태스크 제목을 클릭합니다. (아래 이미지에서 노란색 영역) 그 후 태스크 페이지에 있는 [참여하기] 버튼을 통해 신청해 주세요.혹은 https://aifactory.space/task/9237/overview 링크에서 [참여하기] 버튼을 클릭하세요.참여입력폼의 10번째 항목에 “세미나 신청 목적”이라고 기입합니다.세미나 시작 전에 본 대회 공지사항 게시물로 링크가 제공됩니다.그럼 온라인 세미나에서 뵙겠습니다. 김태영 드림