AI학당 / COURSE 06기관 맞춤 제안 과정 · 개설 협의 중

AGENTIC OPS · ADVANCED PBL

믿을 만한
에이전트는
멈출 줄 안다.

더 잘 말하는 에이전트가 아니라, 근거를 확인하고 실패를 격리하며 승격 여부를 설명할 수 있는 시스템을 설계합니다.

THE PROBLEM

실패는 오류 메시지가 아니라
정상처럼 보일 때 시작됩니다.

01

근거 없음

출처가 없거나 시점이 다른데도 자연스러운 문장으로 완성됩니다.

02

검토 없음

한 에이전트의 판단이 독립 검증 없이 최종 결과로 승격됩니다.

03

복구 없음

도구 하나가 실패하면 전체 흐름을 처음부터 다시 돌리거나 오염된 결과를 남깁니다.

CORE MODEL

답을 만드는 흐름에서,
결정을 증명하는 흐름으로.

대표 프로젝트는 Research Evidence Promotion Pipeline입니다. 수집된 연구 근거가 검증 게이트를 통과할 때만 다음 단계로 승격되는 작은 운영 시스템을 직접 완성합니다.

01

INPUT

02

EVIDENCE

03

VERIFY

04

DECIDE

05

RELEASE

YOU WILL LEAVE WITH

01

검증 가능한 산출물

주장과 근거를 분리하고, 누락과 충돌을 탐지하는 검증 규칙을 만듭니다.

02

승격 의사결정

PROMOTE · HOLD · STOP 기준을 명시하고 자동화와 사람 검토의 경계를 정합니다.

03

실패 격리와 복구

도구 오류와 근거 부재가 전체 흐름을 오염시키지 않도록 회로 차단과 재개 지점을 설계합니다.

04

재현 가능한 운영

실행 로그, 버전, 평가 결과를 묶어 다른 팀이 다시 검증할 수 있는 패키지로 남깁니다.

TWO-DAY ROADMAP

14시간의 운영 설계 스튜디오

설명보다 제작 시간이 깁니다. 각 모듈은 곧바로 팀 산출물과 검증 기록으로 이어집니다.

DAY 01 · 2H

1. Baseline — 실패를 보이게 만들기

정상처럼 보이는 실패를 재현하고, 현재 시스템의 증거·검토·승격 경로를 한 장으로 그립니다.

DAY 01 · 3H

2. Promotion Gates — 멈출 조건 설계

입력, 근거, 형식, 독립 검토 게이트를 정의하고 PROMOTE · HOLD · STOP 규칙으로 바꿉니다.

DAY 01 · 2H

3. Evaluation Harness — 판단을 시험하기

정답 하나가 아닌 합격 조건을 테스트합니다. 사람 검토가 필요한 지점에는 명시적인 일시정지를 둡니다.

DAY 02 · 3H

4. Failure Isolation — 오염을 격리하기

타임아웃, 재시도, 서킷 브레이커, 체크포인트를 조합해 실패가 연쇄 전파되지 않게 합니다.

DAY 02 · 4H

5. Release Decision — 운영 가능한 파일럿

고장 주입 시험과 동료의 적대 검토를 통과한 뒤, 최종 승격 여부와 후속 조치를 결정합니다.

ASSESSMENT

80/100

통과 기준. 단, 하드 패스 7개는 모두 충족해야 합니다.

점수보다 먼저 보는 일곱 가지

01출처와 주장의 연결
02독립 검증 기록
03실패 격리 동작
04사람 검토 지점
05재실행 가능한 설정
06승격 기준의 명시
07민감정보·권한 점검

GraphRAG·온톨로지 활용은 확장 선택지이며 기본 합격 조건이 아닙니다.

LECTURE SAMPLES

시작, 전환, 복구를 먼저 봅니다.

실제 과정의 첫 장면, 중간 핵심 개념, 운영 시범을 짧은 샘플 영상으로 구성했습니다.

FIRST LECTURE

첫 강의 · 왜 멈출 줄 알아야 하는가

그럴듯한 결과가 잘못 승격되는 45초 실패 체인과 PROMOTE · HOLD · STOP의 첫 판단을 보여줍니다.

MID-COURSE

중간 강의 · 하네스와 사람 검토

평가 하네스가 증거 부족을 감지하고 사람에게 판단을 넘긴 뒤, 조건부로 다시 실행되는 과정을 설명합니다.

LIVE DEMO

시범강의 · 실패 주입과 복구

도구 장애를 일부러 주입하고, 회로 차단·체크포인트·재개가 전체 산출물을 지키는 장면을 시연합니다.

WHO IT IS FOR

에이전트를 만드는 사람보다
운영을 책임지는 팀을 위한 과정

  • — 생성형 AI 파일럿을 실제 업무로 넘겨야 하는 연구·개발·기획 담당자
  • — 멀티 에이전트 산출물의 품질과 책임 경계를 정해야 하는 프로젝트 리더
  • — 평가, 감사, 재현성, 보안 요구를 운영 흐름에 넣어야 하는 실무 팀

WHAT YOU NEED

현업 사례 하나와
판단 기준을 고칠 권한

  • — AI 도구를 사용해 본 경험. Python 코딩은 필수가 아닙니다.
  • — 팀에서 검증하고 싶은 실제 또는 비식별화된 업무 사례 1개
  • — 기관 AI 환경, 폐쇄망, 데이터 반출 정책에 대한 사전 확인

READY TO DESIGN THE OPERATING RULES?

에이전트의 능력보다
승격할 조건을 먼저 만드세요.

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본 페이지는 과정 소개용입니다. ETRI의 개설·승인·운영을 의미하지 않습니다.