🎉 밋업소개
에이전틱 AI(Agentic AI)는 스스로 의사결정을 내리고 목표를 달성할 수 있는 자율 에이전트 기술로, 단일 에이전트부터 역할이 다른 여러 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템까지 다양한 형태로 설계될 수 있습니다. 이러한 기술은 자율적 문제 해결, 자동화 및 효율성 제고, 산업 전반 적용 가능성 등 다양한 특징과 가치를 제공합니다. 최근 엔비디아는 에이전틱 AI가 2025년 각 산업 분야에서 혁신을 가져올 것이라고 전망하며, 멀티모달 모델이 업계의 혁신과 효율성을 가속화할 것으로 예측했습니다. 또한, 가트너는 2025년 주요 기술 트렌드로 에이전틱 AI를 선정하고, 2028년까지 일상 업무의 15%가 자율형 AI에 의해 처리될 것으로 예측하고 있습니다. 이번 밋업에서는 에이전틱 AI가 단일 에이전트 수준에서부터 멀티 에이전트 시스템까지 어떤 가능성을 열어주는지, 그리고 어떤 구체적인 기술 스택과 사례가 있는지를 공유할 예정입니다. 이를 통해 참가자들은 에이전틱 AI의 최신 동향과 실제 적용 사례를 학습하고, 향후 기술 발전 방향에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.
🗓 참가 안내
- 일시 : 2025년 3월 4일 오후 3시 ~ 오후 9시
- 장소 : 서울 종로구 종로 1길 50 더케이트윈타워 A동 13층
- 참가 대상 : 랭체인 코리아 커뮤니티 멤버
- 참가비 : 무료
✍️ 신청 안내
정원은 150명이나 오버북 180명으로 신청접수를 받습니다. 상황에 따라 자리가 모자랄수도 있습니다. 너무 빨리 마감된다는 의견이 많아서 남은 주차별로 나누어서 신청을 받기로 결정했습니다.
- 1차(7주전) 1월 14일(화) 오후 3시부터~ 60명 신청접수
- 2차(6주전) 1월 21일(화) 오후 3시부터~ 추가 20명 신청접수 (총 80명)
- 3차(5주전) 1월 28일(화) 오후 3시부터~ 추가 20명 신청접수 (총 100명)
- 4차(4주전) 2월 4일(화) 오후 3시부터~ 추가 20명 신청접수 (총 120명)
- 5차(3주전) 2월 11일(화) 오후 3시부터~ 추가 20명 신청접수 (총 140명)
- 6차(2주전) 2월 18일(화) 오후 3시부터~ 추가 20명 신청접수 (총 160명)
- 7차(1주전) 2월 25일(화) 오후 3시부터~ 추가 10명 신청접수 (총 170명)
우측 상단에 있는 [참가하기] 버튼을 클릭하시면 됩니다.
💡 주최/주관/후원
- 주관 : 랭체인코리아
- 주최 : 대덕특구 SPACE-S, 따뜻한 메이커 연구소, 인공지능팩토리
- 후원 : 마이크로소프트
📋 프로그램 안내
상세 프로그램은 계속 업데이트가 진행되고 있습니다. 확정된 프로그램이라도 연사 및 운영 상황에 따라 변동될 수 있으니 양해부탁드립니다.
시간 | 항목 | 연사 |
| 14:30 ~ 14:55 | 접수 및 네트워킹 | 운영진 & 참가자 |
| 15:00 ~ 15:25 | LangGraph를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 멀티에이전트 협업 네트워크 시스템 중심으로 | 이경록 | 브레인크루 |
| 15:30 ~ 15:55 | 어시웍스를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 생성형AI에서 에이전틱AI까지 | 김태영 | AIFactory |
| 16:00 ~ 16:25 | PydanticAI를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 허정준 | Engineer |
| 16:30 ~ 16:55 | 에이전틱 AI가 가져올 검색의 미래 | 백승윤 | Engineer |
| 17:00 ~ 17:25 | OpenAI Swarm를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 서호건 | 한국원자력연구원 박사 |
| 17:30 ~ 17:55 | 에이전틱 서치 시스템 구축 | 높아진 Autonomy Level을 중심으로 | 허훈 | Engineer |
| 18:30 ~ 18:55 | 에이전틱 ai와 생산성의 미래 | RAG와 통합 검색 전략 | 설지원 | Engineer |
| 19:00 ~ 19:25 | Microsoft Magnetic-One를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 윤성재 | AI 컨설턴트 |
| 19:30 ~ 19:55 | CrewAI를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 이진형 | Engineer |
| 20:00 ~ 20:25 | Copilot Studio를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | XXX 중심으로 | 유현아 | IT Content Creator |
| 20:30 ~ 20:55 | AutoGen를 활용한 기업을 위한 멀티에이전트 구축 | 정원석 | AI연구원 |
| 21:00 ~ 21:30 | 네트워킹 및 정리 | 운영진 & 참가자 |
📋 상세 내용 (추후 업데이트)
15:00 | LangGraph를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 멀티에이전트 협업 네트워크 시스템 중심으로 - 이경록
발표 소개
LangGraph는 독립적인 모듈을 레고 블록처럼 조합하여 유연하고 확장 가능한 RAG 시스템을 구축할 수 있는 프레임워크입니다. 이를 활용하면 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, 상태 관리, 오류 복구, 고급 검색 전략 등을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
현재 멀티 에이전트 협업 네트워크를 효율적으로 구축하는 다양한 유스케이스가 연구되고 있으며, 본 강연에서는 실제 프로젝트에서 멀티 에이전트를 효과적으로 운영하는 방법론을 중점적으로 다룰 예정입니다.
연사 소개
 | 테디노트 YouTube(구독자 3.4만), Blog (연간 약 60만명) 랭체인 한국어 튜토리얼(langchain-kr) 저자 일잘러의 비밀, 챗GPT와 GPTs로 나만의 AI 챗봇 만들기(2025) 저자 파이썬 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 CTO |
15:30 | 어시웍스를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 | 생성형AI에서 에이전틱AI까지 - 김태영
발표 소개
전형적인 알고리즘이나 기능들은 마이크로서비스화되어 API로 제공되고, 텍스트·문서 등 비정형 데이터 처리는 LLM 기반으로 대체되는 추세입니다. 이러한 흐름 속에서 어시웍스(AssiWorks)는 도구(Tool)를 정의해 여러 기능(API 혹은 LLM 호출)을 모듈화하고, 이들을 연결해 업무 흐름을 설계·자동화하는 워크플로우(Flow)를 구성하며, 사용자 요청에 따라 적절한 도구를 자동 실행하는 에이전트(Agent)를 생성하고, 나아가 여러 에이전트를 팀(Team) 단위로 묶어 복합적인 협업 시나리오를 구현할 수 있게 합니다. 본 발표에서는 이러한 어시웍스의 핵심 개념과 실제 예시를 통해, 도구 → 워크플로우 → 에이전트 → 팀 순서로 직접 빌드해보는 실습 과정을 함께해보며, 코드나 개발 환경 없이도 손쉽게 노코드(No-Code) 방식으로 자신만의 “에이전틱(AI+에이전트) AI”를 설계하고, 이를 다양한 비즈니스 요구에 맞춰 유연하게 구성·확장할 수 있음을 소개합니다.
연사 소개
 | (주)인공지능팩토리 CEO Microsoft Regional Director & MVP 랭체인 코리아, 케라스 코리아, 캐글 코리아 운영진 (논문) 네이처 자매지 공동1저자 : Nature Astronomy “Solar farside magnetograms from deep learning analysis of STEREO/EUVI data (저서) 블록과 함께 하는 파이썬 딥러닝 케라스 (디지털북스, 2017) (전) 한국항공우주연구원 연구원 (전) 한컴인스페이스 기술이사 |
16:00 | PydanticAI를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 - 허정준
발표 소개
AI 에이전트 개발을 위한 다양한 프레임워크가 공개되고 있습니다. 에이전트에서 중심이 되는 처리 방식을 살펴보고 에이전트 개발에서 필요한 기능과 그 기능을 지원하는 대표적인 프레임워크인 LangGraph와 PydanticAI를 살펴봅니다. Pydantic은 파이썬의 대표적인 데이터 검증 라이브러리로 많은 LLM 프레임워크에서 형식과 값을 검증하기 위해 활용되고 있습니다. PydanticAI는 Pydantic의 검증 기능을 LLM에 결합한 에이전트 프레임워크입니다. 두 프레임워크의 특징을 비교하고 강점을 함께 활용할 수 있는 방법을 소개합니다.
연사 소개
 | Engineer |
16:30 | 에이전틱 AI가 가져올 검색의 미래 - 백승윤
발표 소개
에이전틱 AI 등장 이후 리테일 업계는 이 기술을 활용하기 위해 여러 방면으로 노력 중에 있습니다. 그 중 하나로, 보다 정확한 검색이 쇼핑몰 내에서 이뤄지도록 에이전틱 AI를 도입하고 있습니다. 에이전틱 AI가 어떻게 정확도 높은 검색을 이끌어낼 수 있었는지, 한계점은 없었는지 도입 사례를 기반으로 얘기해보려 합니다.
연사 소개
 | Engineer |
17:00 | OpenAI Swarm를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 - 서호건
발표 소개
최근 거대언어모델을 활용한 AI Orchestration을 통한 자율화 기술이 큰 주목을 받고 있다. 이러한 기술은 단일 모델의 성능 향상에 머무르지 않고, 여러 AI 에이전트가 각기 다른 역할을 수행하며 상호 협력하여 문제를 해결하는 방식으로 발전하고 있다. OpenAI Swarm은 이러한 협업형 AI 시스템을 손쉽게 구축할 수 있도록 설계된 프레임워크로, 에이전트 간의 원활한 협력을 지원한다. 본 발표에서는 다중 에이전트 시스템의 기본 개념과 주요 특징을 소개하고, Swarm을 활용한 AI 협업 시스템의 구현 방법 및 다양한 응용 가능성을 살펴보고자 한다.
연사 소개
 | 한국원자력 선임연구원 한국원자력연구원 인공지능응용연구실 선임연구원이며, 과학기술연합대학원대학교 인공지능 전공 부교수 및 한국비파괴검사학회 국제협력이사를 겸임하고 있다. 주요 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. |
18:30 | 에이전틱 AI와 생산성의 미래 | RAG와 통합 검색 전략 - 설지원
발표 소개
AI의 발전은 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자의 목표를 이해하고 능동적으로 지원하는 ‘에이전트(Agent)형 AI’로 진화하고 있습니다. 이제 AI는 단순한 검색 도구가 아니라, 사용자의 맥락을 파악하고 적절한 액션을 수행하는 주체로 자리 잡고 있습니다.
본 세션에서는 에이전트 기반 AI와 RAG 기술이 결합되었을 때 검색 및 정보 활용 방식에 어떤 변화를 가져오는지 살펴보고자 합니다. 더 나아가, 실제 적용 사례를 통해 기업 환경에서 AI가 어떤 방식으로 생산성 혁신을 이끌어갈 수 있는지 구체적으로 탐구합니다.
연사 소개
 | CORCA Engineer |
19:00 | Microsoft Magnetic-One를 활용한 에이전틱AI 시스템 구축 - 윤성재
발표 소개
멀티모달 LLM은 이제 인간과 협력할 수 있는 새로운 지능으로 발전하고 있습니다.
AI 어시스턴트가 AI 에이전트로 거듭나는 현재, 그 무엇보다 큰 잠재력을 가진 브라우저 AI 에이전트에 대해 이야기해보고자 합니다.
연사 소개
 | AI 컨설턴트 빠르게 발전하는 AI 산업을, AI 연구자가 아닌 일반인의 시선에서 더 쉽게 전달하고자 모두의AI 유튜브 채널을 운영하고 있습니다. 환각 현상을 줄여주는 RAG 뿐만 아니라, 우리의 일을 대신해줄 에이전트에 대한 공부를 이어나가고 있습니다. |
20:30 | AutoGen를 활용한 기업을 위한 멀티에이전트 구축 - 정원석
발표 소개
AI Agent 기술이 스타트업과 기업의 패러다임을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 탐구합니다. 정원석 대표는 2017년부터 스타트업과 AI 연구 개발을 지속하며 도전하고 있으며, 특히 생성형 AI와 피트니스 AI 에이전트 Jay AI를 활용한 운영 사례를 중심으로 AI 기술이 비즈니스에 미치는 영향을 실제 경험 사례와 함께 설명합니다.
연사 소개
 | ConnexionAI 대표 (현) 서울사이버대학교 AI 전공 대우교수 (현) (주)옵트버스 대표 (전) 모두의연구소 인공지능 선임연구원 (전) NeurIPS, CVPR 등 논문 게재 (전) 강화학습 연구 "REWARD SHAPING IS ALL YOU NEED" 논문 발표 (전) 200억 규모 AI 스마트팩토리 구축 프로젝트 리드 |
📚 참고 자료
- LangGraph : 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 상태 저장 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 특화된 프레임워크입니다. 워크플로우와 에이전트 상태에 대한 세밀한 제어를 제공하며, 주기, 지속성, 인간 개입 상호 작용과 같은 고급 기능을 갖춘 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
- AutoGen: Microsoft가 개발한 오픈소스 다중 에이전트 대화 프레임워크로, 차세대 LLM 애플리케이션 개발을 단순화합니다. 여러 에이전트가 협업하고 학습하며 시간에 따라 적응할 수 있는 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 모듈식 설계, 인간 프록시 에이전트, 코드 생성을 통한 도구 사용 등의 기능을 제공하여 복잡한 시스템 구축을 용이하게 합니다.
- Magnetic-One : 마이크로소프트가 2024년 11월에 공개한 오픈소스 다중 에이전트 AI 시스템입니다. 이 시스템은 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 설계되었으며, 마이크로소프트의 AutoGen 프레임워크를 기반으로 합니다. 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 오픈소스 다중 에이전트 AI 시스템으로, 중앙 오케스트레이터가 웹 탐색, 파일 관리, 코딩, 명령줄 작업을 담당하는 4개의 특수 에이전트를 조정합니다.
- Copilot Studio : 마이크로소프트에서 제공하는 대화형 AI 플랫폼으로, 사용자 지정 AI 에이전트(코파일럿)를 쉽게 만들고 관리할 수 있는 저코드/노코드 플랫폼으로, 생성형 AI, 대화 생성, 플러그인 기능, 프로세스 자동화, 내장 분석 등을 제공하여 기업이 Microsoft 365 Copilot을 확장하거나 독립형 코파일럿을 구축할 수 있게 해줍니다.
- AssiWorks(어시웍스) : 인공지능팩토리(AIFactory)에서 개발한 AI 기반 도구로, 사용자가 직접 AI 기능을 만들고 관리할 수 있는 플랫폼입니다. 프롬프트 템플릿 기반 구성, API 함수 연동 유연한 구조를 특징으로 합니다. 번역, 콘텐츠 생성 등 다양한 AI 작업을 수행할 수 있으며, 생성된 프롬프트를 다른 LLM 서비스에서도 사용할 수 있습니다. 직관적인 인터페이스를 통해 AI 기능을 쉽게 만들고 저장, 관리할 수 있어 AI 작업의 효율성을 높입니다.
- CrewAI : AI 에이전트를 활용하여 다양한 산업 분야의 워크플로우를 자동화하는 다중 에이전트 플랫폼입니다. 프레임워크나 노코드 UI 스튜디오를 통해 빠르고 유연한 워크플로우 구축이 가능하며, 모든 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 기존 앱 및 시스템과의 쉬운 통합, 인간 개입 기능을 통해 자동화 워크플로우에 대한 피드백과 제어를 보장합니다.
- OpenAI Swarm : OpenAI에서 최근 공개한 실험적 에이전틱 프레임워크인 Swarm은 경량 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. 에이전트와 핸드오프를 추상화하여 에이전트 조정과 협력을 지원합니다. Swarm의 에이전트는 도구, 지침, 기타 매개변수를 갖추어 특정 작업을 실행할 수 있습니다.
- Auto-GPT : 복잡한 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획을 세우고 실행하는 AI 에이전트입니다. GPT-4와 GPT-4o를 사용하여 작업을 분석하고 하위 작업으로 나눕니다. 웹 검색, 파일 조작, 데이터 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- AgentGPT : 사용자가 브라우저에서 자율 AI 에이전트를 구성하고 배포할 수 있게 해주는 오픈소스 플랫폼입니다. ResearchGPT, TravelGPT, StudyGPT 등 사전 구축된 에이전트 템플릿을 제공하며, OpenAI의 GPT-4와 GPT-4o 언어 모델을 사용합니다.
- Cognigy Agentic AI : Cognigy에서 개발한 기업용 고객 서비스 자동화 솔루션입니다. 대규모 언어 모델을 활용하여 동적이고 인간과 유사한 추론 능력을 제공하며, 복잡한 쿼리를 유연성과 정확성, 초개인화된 방식으로 처리합니다.
- UiPath Business Automation Platform : UiPath에서 제공하는 종합적인 자동화 플랫폼으로, 에이전틱 AI를 활용하여 기업의 다양한 자동화 요구를 충족시킵니다. 실시간 데이터 분석, 경로 최적화, 수요 예측 등 다양한 기능을 제공합니다.