SK네트웍스 Family AI 캠프 30기 13주차 회고

📅 데일리 학습

• 6월 20일 (월)

[54일차] AI 에이전트 - @decorator, n8n

 

타입스크립트나 Go처럼 타입이 엄격한 언어를 주로 사용하다가 파이썬을 배우니 처음에는 타입이 없어 조금 불편하다고 생각했다. 하지만 @decorator를 사용하면 기능을 깔끔하게 분리하고 코드도 더 이해하기 쉽게 만들 수 있다는 점을 알게 되었다. n8n도 간단한 자동화를 만들 수 있는 도구라고 들었는데, 잠깐 사용해보니 생각보다 어렵게 느껴졌다. 나중에 직접 프로젝트를 만들면서 어떤 식으로 연결해서 사용하는지 다시 익혀보고 싶다.

• 6월 21일 (화)

[55일차] AI 에이전트 - 추천시스템 llm

 

LLM과 LanceDB를 이용해 추천 시스템을 만들어봤다. 한 번 따라 해본 것만으로는 아직 감이 잘 오지 않았고, 다양한 예제를 직접 만들어보면서 익숙해져야 할 것 같다.

• 6월 22일 (수)

[56일차] AI 에이전트 - crewai

 

CrewAI를 사용해 여러 역할을 가진 에이전트를 만들어봤다. 에이전트마다 프롬프트를 어떻게 작성하느냐에 따라 결과가 달라지는 점이 인상적이었다. 나중에는 재미있는 프로젝트를 직접 만들어보고 싶다.

• 6월 23일 (목)

[57일차] AI 에이전트 - langGraph 기초

 

State, Node, Edge를 이용해 그래프를 구성하는 기본 흐름을 배웠다. START → Node → END 형태로 사용해보니 기본적인 흐름은 LangChain과 비슷했지만, 그래프 형태로 설계할 수 있어서 더 복잡한 분기나 다양한 흐름을 자유롭게 구성할 수 있다는 점을 알게 되었다.

• 6월 24일 (금)

[58일차] AI 에이전트 - langGraph (라우팅, 등)

 

라우팅, 메모리, 조건 분기 등을 배우면서 LangGraph가 조금 더 복잡한 AI 에이전트를 만들 때 많이 사용된다는 것을 알게 되었다. 내용이 많아서 한 번에 이해하기는 어려웠지만, 반복해서 사용하다 보면 익숙해질 것 같다.

 

📊 주간 회고

자동화 기초부터 LangGraph까지 다양한 내용을 빠르게 배운 한 주였다. 실습은 대부분 따라갔지만, 개념을 완전히 이해했다기보다는 전체적인 흐름을 익힌 수준인 것 같다. 앞으로는 진도만 따라가기보다 헷갈리는 부분을 하나씩 다시 정리하면서 공부해야겠다.

 

AI 에이전트의 다양한 구성 요소를 경험했고, 반복 실습을 통해 개념을 더 익혀야겠다는 점을 느낀 한 주였다.

 

🔍 KPT 회고

Keep (유지할 점)

• 실습 코드를 끝까지 직접 실행해본 것

Problem (보완할 점)

• LangGraph와 추천 시스템은 아직 전체 구조가 헷갈리는 점

Try (시도할 점)

 

• 헷갈리는 개념을 하나씩 다시 정리하기
• 간단한 AI 에이전트 프로젝트를 직접 만들어보며 복습하기
• LangGraph를 반복해서 사용하며 흐름에 익숙해지기