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AI Agent 엔지니어 부트캠프 TIL

AI Agent 엔지니어 부트캠프에서 배운 내용을 정리하는 저장소입니다.

이력서 → https://jjh7757.github.io/resume/

여기서 배운 것을 실제로 올려 운영 중인 서비스입니다.

두 서비스 모두 직접 구축한 배포 환경 위에서 git push 한 번으로 갱신됩니다.

학습 타임라인 (날짜 → 문서)

각 문서를 처음 커밋한 날짜 기준입니다.

날짜 다룬 문서
2026-07-23 Git 명령어 정리, MD 문법 사용 예시 모음, 기준선 작성
2026-07-24 AI와 함께 찾은 나의 강점
2026-07-26 AI 리터러시 & LLM 애플리케이션 입문, 프로젝트를 바라보는 방법, 기준선 작성 참고, 프로젝트 도구
2026-07-27 n8n, 프롬프트 엔지니어링, 구글 폼 3개 입력받으면 이메일 보내기
2026-07-28 Claude 기본, 커밋 잘 쓰는 법, 게임만들기 — Maze Relay
2026-07-29 API 실습 — 간단 사주 보기, API 기초
2026-07-30 내 자동화 봇 소개, AI Agent란 — 서비스 구조와 실행 환경
2026-07-31 URL 구조, HTTP 기초, HTTP 상태 코드
2026-08-01 금융투자봇 — KIS 모의투자 연동 텔레그램 AI 에이전트, 아침 자동화 봇 커스터마이징, 미니프로젝트 아이디어 초안
2026-08-02 한국투자증권 Open API 연동 가이드
2026-08-03 소프트웨어 종류, 컴퓨터 구조, 웹 서비스 구조, 맛집 추천 서비스 기준선, DB 설계, 화면 설계, 구현 정리
2026-08-04 웹 디자인 기초, 맛집 추천 서비스 구현 정리 업데이트 — 디자인 시스템 적용, 네이버/Gemini API 위치 기반 추천 추가, KIS 모의투자 텔레그램 에이전트 기획서 — 기준선~실행계획 17개 문서 (KIS-Agent-Notes), RSS 기초
2026-08-05 고객VOC분석Agent — VOC 자동 분류·긴급 알림 파이프라인 — Google Form 접수부터 Gemini 분류·중복 방지·검증 안전판·Discord 긴급 알림까지 무인 파이프라인 미니프로젝트
2026-08-06 금융뉴스브리핑Agent — 금융 뉴스 자동 브리핑 시스템 — RSS 수집·중복 차단·금융 키워드 필터·본문 추출·Gemini 요약/중요도 분류를 거쳐 매일 아침 디스코드로 브리핑하는 자동화 미니프로젝트
2026-08-08 왜샀어(WhyBuy) — 근거를 남겨야 완료되는 모의투자 서비스 — KIS 모의투자 API로 실제 매수·매도 주문을 내되 판단 근거를 강제하는 Next.js 웹 서비스. 초당 1건 레이트리밋 해결, 지정가 주문 도입에 따른 상태 모델 재설계, AI 해석 안전장치, 공유 모의계좌의 자본시장법상 리스크 검토까지 정리
2026-08-10 왜샀어 발표자료 — 왜샀어(WhyBuy) 프로젝트 발표용 pptx
2026-08-11 파이썬 기초 — 변수·자료형·연산자·입출력·조건문·리스트·반복문 7개 주제 정리
2026-08-12 Docker로 n8n 셀프호스팅하고 Telegram 웹훅 연동하기 — Windows Home + WSL2 + Docker Desktop 설치 트러블슈팅, ngrok으로 로컬 웹훅 공개, ngrok vs Cloudflare Tunnel 비교, 컨테이너 기반 배포 기초 — 이미지·레지스트리·배포 대상(Cloud Run/K8s/VM/PaaS)·Docker Compose 개념 정리, 왜샀어 Docker 배포 전환 기획서 — 서버리스에서 상주 프로세스로 옮겨 KIS 레이트리밋 큐 단일성·체결 확인 스케줄러 한계를 해소하는 이관 계획 (whybuy 저장소)
2026-08-13 파이썬 기초 문자열·집합과 튜플·딕셔너리·함수·모듈 5개 주제 추가 — 문자열 포매팅과 메서드, 집합 연산과 튜플, 딕셔너리 키-밸류 조작, 함수의 구조와 내장함수, math·random·collections·itertools 표준 모듈
2026-08-14 왜샀어 Docker 배포 전환 작업 로그 — Vercel에서 네이버클라우드 Micro Server(Docker 셀프호스팅)로 옮기는 실제 작업 기록 시작. 서버 업체 재선정(오라클 홈 리전 이슈로 네이버클라우드 전환), SSH·sshd 트러블슈팅, 스왑·Docker·ufw 구성, 도메인 연결과 Caddy HTTPS 발급, OAuth 리다이렉트 URI 등록까지
2026-08-15 왜샀어 Docker 배포 전환 작업 로그 이어서 진행 — 리버스 프록시 뒤에서 로그인 리다이렉트가 컨테이너 자체 hostname으로 새던 버그 추적·수정(Next.js standalone origin 이슈), 반복 재빌드 중 디스크 풀·SSH 연결 불안정 트러블슈팅, 로컬 Docker Desktop 복구. 로그인·조회·레이트리밋·분봉차트·재시작 내구성 검증(T2~T5, T7) 통과, whybuy 저장소에 Docker 배포 코드 반영
2026-08-16 다크패턴 스캐너 — 쇼핑몰 다크패턴 자동 진단 프로토타입 — 카운트다운 리셋 탐지(A/B/C 세 조건 재방문 비교)와 체크아웃 단계별 총액 추적을 Playwright로 구현, 정답을 아는 fixture 6종으로 자체 검증(8/8 통과, 오탐 0건). 경쟁 제품(Shopify StoreHQ, 카페24 Sentio5)이 관리자 API 설정값만 보는 것과 달리 실제 렌더링·상호작용을 검증하는 것이 차별점
2026-08-17 다크패턴 스캐너 — 실사이트 검증 및 보류 — 무신사·카페24 쇼케이스 브랜드(오롤리데이·쿤달) 등 실사이트 4곳에 스캐너를 돌려 실제 버그 4개(캐러셀 오탐·타이밍, select 직후 클릭 경합, open shadow DOM 위젯 사각지대)를 찾아 고쳤으나 다크패턴은 4연속 미발견. 표본이 "다크패턴이 없을 법한 곳"에 편중된 한계와 "셀러가 이 스캔에 돈을 낼 것인가"라는 미검증 수요 문제를 정리해 프로젝트 보류 결정 (기획서 9장)
2026-08-18 파이썬 기초 — 스코프 — 함수 내부/외부 변수 접근 범위, LEGB 규칙(Local·Enclosed·Global·Built-in), enclosed 스코프와 중첩 함수, global 키워드로 외부 값을 바꾸는 예외 상황과 실무에서 지양해야 하는 이유, 파이썬은 if/for에 block scope가 없다는 점 정리, 알고리즘 — 2차원 배열 인덱싱과 참조 함정, 델타 탐색으로 상하좌우 이웃 확인, 회문 판별 네 가지 방법(슬라이싱·반복·절반 비교·투 포인터), 카운팅·버블·선택 정렬 정리
2026-08-19 파이썬 기초 — 예외 처리 — try/except 기본 구조, 특정·다중 예외 처리, as로 예외 객체 참조, else/finally, raise로 예외 강제 발생, 사용자 정의 예외 클래스, 알고리즘 — 큐와 스택 — collections.deque가 list보다 양끝 삽입/삭제에 유리한 이유, 올바른 괄호(스택으로 여러 종류 괄호 짝 검사), 다리를 지나는 트럭(큐로 다리 위 상태 시뮬레이션), 알고리즘 — 나선형 배열 — 방향 벡터를 순환시켜 시계방향 나선을 채우고, 범위 이탈과 중복 방문을 함께 체크하는 방법, requests로 API 호출하기 — GET/POST/PATCH/PUT/DELETE 실습, params·headers 옵션, Timeout·HTTPError·RequestException 예외 처리, 나만의 채용 공고 — AI Agent 엔지니어 실제 채용 공고 5개(원티드랩·넥스트증권·피피에스·스케일아키텍처·모비니티)를 기술스택·자격요건·우대사항 기준으로 뽑아 현재 충족/단기 충족 가능/장기간 필요로 분류
2026-08-20 함수 — key와 람다, 콜스택 — max/sorted에 비교 기준 함수를 넘기는 key 인자와 람다(익명함수), 함수 호출이 스택처럼 쌓이고(push) 반환되며 빠지는(pop) 콜스택 동작, 환경변수와 .env 관리 — python-dotenv로 .env 읽기, 토큰을 코드에 직접 적지 않는 이유, .env.example로 필요한 키만 공유하는 관례, requests로 API 호출하기 — TMDB API 실전 예제 추가(Bearer 토큰 인증, 함수 내부에서는 raise만 하고 호출부에서 예외 처리, max(key=...)로 평점 최고 영화 찾기)
2026-08-21 클래스 — 인스턴스 변수와 클래스 변수의 공유·가리기(shadowing), 매직 메서드(__str__/__len__/__gt__)로 내장 함수·연산자와 연결하기, @property/setter로 유효성 검사가 붙은 접근자 만들기, @classmethod, 메서드에 데코레이터 적용하기, 클래스 상속 — 메서드 오버라이딩, super()로 부모 생성자·메서드 재사용, 다중 상속, requests로 API 호출하기 — 공공데이터포털 미세먼지 API 실전 예제 추가(서비스 키 unquote 디코딩, 504 에러 재시도 로직, 문자열 결측치('-') 비교 함정, 응답을 JSON 파일로 캐싱해 재사용하기, 리스트를 딕셔너리로 재구성해 조회 최적화)
2026-08-24 추상 클래스와 다형성 — 덕타이핑으로 상속 없이도 같은 인터페이스로 여러 객체 다루기, abc/abstractmethod로 자식이 반드시 구현해야 하는 메서드를 강제해 미구현을 인스턴스 생성 시점에 바로 에러로 잡기, 합성과 의존성 주입 — 상속(is-a) vs 합성(has-a), 로거·전원 공급 객체를 생성자로 주입해 구현체를 갈아 끼우는 패턴, 게임 캐릭터(직업·무기 합성)와 스마트홈 허브(프로토콜 호환성 체크) 실전 예제, 타입 힌트와 독스트링 — 변수·함수·클래스 타입 힌트, int | str 합집합 타입, 강제성 없는 힌트의 한계, 독스트링과 __doc__/help()
2026-08-25 합성과 의존성 주입에 자판기 실전 예제 추가 — 결제 성공/실패 판단을 Payment 구현체에 위임, "상품 없음"·"재고 없음"을 사용자 정의 예외로 표현해 발생 지점과 처리 지점 분리, 추가 문법 모음 — *args/**kwargs, 패킹·언패킹, 얕은/깊은 복사, with, __str__ vs __repr__, is vs ==, TypeVar 제네릭, Protocol로 런타임 강제 없이 덕 타이핑에 정적 타입 검사 더하기, 제너레이터(yield), Gemini API 실습 — Interactions API로 LLM 호출, input 세 가지 형태, 대화 맥락(수동 history vs store=True 서버 저장·분기), generation_config, ClientError/ServerError 처리, Gemini 구조화 출력 — Pydantic 모델로 JSON Schema 생성해 응답 형식 강제, model_validate_json()으로 파싱·검증 동시에 하기
2026-08-26 Gemini 함수 호출 — 모델은 실행 권한이 없고 function_call로 요청만 한다는 원칙, 도구 schema 작성, call_id로 호출과 결과 짝짓기, 여러 도구 중 모델이 스스로 선택, 반복 호출을 자동 처리하는 Agent loop와 최대 반복 횟수 제한, Gemini 내장 도구 — code_execution/google_search를 Gemini 서버가 직접 실행하는 방식과 커스텀 Function Calling의 차이, 두 종류를 한 tools 목록에 함께 등록하기, Gemini 스트리밍 응답 — SSE와 제너레이터로 이해하는 스트리밍 원리, step.delta 조각을 실시간 출력하며 이어붙여 전체 응답 재구성하기
2026-08-27 Gemini 멀티모달 입력 — 이미지·PDF·음성·동영상을 Base64/Files API/공개 URL로 전달하는 세 가지 방법과 각각이 적합한 상황, response_format으로 이미지 생성 요청하기, 비동기 기초 — 동기/비동기 차이, 이벤트 루프와 코루틴, async를 썼다고 자동으로 동시 실행되는 게 아니라는 점, asyncio.gather()로 여러 API 요청 동시 처리, Notebook과 .py 파일에서 await 사용법 차이, Gemini 비동기 요청 — 비동기가 한 요청의 속도가 아니라 여러 독립 요청의 전체 대기 시간을 줄이는 것이라는 점, client.aio로 비동기 클라이언트 만들기, 동시 요청 개수를 제한해야 하는 이유
2026-08-28 예산관리Agent — Gemini Function Calling 개인 예산 관리 Agent — 구글시트를 저장소로 삼아 거래 등록·검색·수정·삭제와 카테고리별 월 예산 조회를 Gemini Function Calling으로 구현. tool 함수와 호출부의 언패킹 방식 불일치 버그, additionalProperties: false로도 못 막는 LLM의 비결정적 인자 추가, 검색 결과 다건 시 되묻게 만드는 system_instruction, ValueError 메시지가 Agent를 거쳐 사용자에게 그대로 전달되도록 예외 처리 계층 정리, strptime이 0패딩 안 된 날짜도 통과시키는 허점 발견 등 트러블슈팅 정리
2026-09-01 프롬프트 엔지니어링 대폭 보강 — 퓨샷 설계 원칙(대표 예시·경계 사례·균형 분포), 역할 부여가 지식이 아니라 관점·우선순위를 바꾸는 효과, 프롬프트로 유도 vs 스키마로 강제하는 출력 형식, XML 태그의 한계(보안 장치 아님), 명시적 단계 분해와 검증 가능한 결과 요청, 프롬프트 체이닝, temperature, 긴 컨텍스트 구조화, 반복 평가 방법론, LangChain 기초 — ChatModel과 메시지, PromptTemplate/ChatPromptTemplate, LCEL(|)로 체인 연결, Runnable 인터페이스, RunnableLambda로 타입 변환, RunnablePassthrough로 context 주입, LangChain 실행과 안정성 — 토큰 모니터링, exponential backoff 재시도와 fallback 모델, 응답 캐싱, batch/stream과 asyncio.gather()의 역할 차이, LangChain 구조화 출력 — Output Parser 5종 비교, JSON 문법/schema/domain/policy 4단계 검증, with_structured_output() vs PydanticOutputParser, 실패 원인(provider/파싱/검증)별 재시도·fallback 전략, LangSmith 기초 — 환경변수만으로 자동 트레이싱, 태그·메타데이터로 실행 필터링, LangChain 메모리 — stateless 호출, InMemoryChatMessageHistory로 세션별 관리, trim_messages()로 context window 관리, short-term vs long-term memory
2026-09-02 LangChain Tool과 기본 Agent — @tool 데코레이터로 함수를 Tool로 바꾸기(docstring이 설명, 타입 힌트가 스키마), bind_tools()는 실행이 아니라 요청만 만든다는 점, Tool 호출 루프, TMDB 목록·상세 조회를 세션별 메모리와 엮은 실전 Agent, RAG 기초 — Document Loader/Text Splitter로 문서를 청크로 준비하기, embed_query vs embed_documents, 코사인 유사도로 직접 구현한 유사도 검색, 벡터 DB — 일반 DB와 다른 이유(ANN, HNSW/IVF), 메타데이터는 임베딩되지 않고 필터링에만 쓰인다는 점, Chroma로 저장·검색·필터링, 임베딩 모델을 바꾸면 벡터 DB를 재구축해야 하는 이유
2026-09-03 RAG 파이프라인 — 검색·포매팅·프롬프트·생성을 RunnablePassthrough.assign()과 딕셔너리 병렬 구성 두 가지 문법으로 체인 하나로 조합, retriever를 한 번만 호출해 답변과 출처를 함께 반환하기, 출처 번호도 LLM 생성이라 정확성이 보장되지 않는다는 주의점, RAG 검색 고도화 — 검색 문제는 알고리즘 이전에 문서 추출·청킹 품질부터 점검, MMR로 결과 다양성 확보(fetch_k/lambda_mult), 형태소 분석기를 붙인 BM25로 정확한 모델명 찾기, Metadata Filter는 관련성이 아니라 검색 범위를 강제하는 용도, EnsembleRetriever의 RRF로 벡터 검색과 BM25 결합, with_structured_output()으로 후보를 점수 매겨 재정렬(Re-ranking)하되 후보 본문을 신뢰할 수 없는 입력으로 다뤄야 하는 이유
2026-09-04 RAG 평가 — 검색 평가(Hit@k·Precision@k·Recall@k·MRR)와 답변 평가(인용 규칙 검사·RAGAS·LLM-as-Judge)를 분리해서 측정하는 이유, easy/medium/hard를 섞은 평가 데이터셋 설계, Faithfulness·Answer Relevancy 두 점수를 함께 읽는 법, 도메인 채점 기준(정확성·완전성·근거성·출처 정확성)을 직접 정의하는 LLM-as-Judge, File Hit과 Page Hit처럼 정답 단위를 무엇으로 잡을지에 따라 같은 검색 결과도 다르게 평가된다는 점
2026-09-07 RAG 실험 스크립트 — 실험 조건을 config(dataclass)로, 실행 시점 값은 CLI 인자로 분리해 청킹·검색 전략·k·hybrid_weights를 반복 비교하는 구조, golden set과 맞물리게 source(경로→파일명)·page_no(0→1 시작) 메타데이터를 로드 시점에 정규화해야 지표가 조용히 0이 되지 않는다는 점, 벡터스토어를 전략 수만큼 다시 만들지 않기, 한국어 BM25는 Kiwi 형태소 분석 + 품사 필터로 내용어만 남겨야 조사 차이에 일치가 깨지지 않는다는 점(BM25 최고 성능의 전제), Gemini 무료 티어 RPM 제한(연속 요청 시 5회 이후 429, 약 50초 뒤 복구) 발견과 재시도(지수 백오프)·쿼리 임베딩 캐싱·페이싱 3중 대응, 쿼리 캐싱을 넣은 순간 latency_ms가 실행 순서에 오염돼 전략 비교 지표로 무효가 된다는 점, 문항 35개 기준 MRR 차이의 통계적 유의성을 표본 크기로 판단하기, 부분집합 검사에서 공집합이 통과하는 경계를 bool(citations)로 막기, 인용 지표가 전부 1.0으로 포화되면 변별력이 없다는 뜻이라는 점, RAG 실험 스크립트 비교분석 — 같은 과제의 참고 구현과 내 구현을 과제 체크리스트(input 15항목·output 6범주) 기준으로 대조, EnsembleRetriever 반환값을 [:k]로 자르지 않아 Hybrid만 10위까지 훑고 나머지는 5위까지만 훑던 MRR 측정 비대칭 발견(지표 함수는 맞게 구현돼 있었고 틀린 건 비교 조건이었다는 점), 문항별 원자료를 계산해놓고 집계만 저장해 실패 원인 추적이 불가능해진 문제, RRF 융합 후보 풀 깊이(5+5 vs 20+20)가 hybrid_weights 스윕 결론에 미치는 영향, 쿼리 캐싱으로 처리량을 얻고 latency 측정 가능성을 잃은 트레이드오프, 단일 프로세스 vs 단계 분리 파이프라인, 규칙 기반 인용 검사 vs RAGAS(target_answer를 안 써서 정답성을 잴 수 없었던 설계), SHA-256 해시·case_id·validate_config·--dry-run으로 재현성과 조기 실패를 확보하는 방법
2026-09-09 LangGraph 기초 — 분기·루프·Reducer와 재시도 그래프 — Chain의 한계와 Chain/Workflow/Agent 스펙트럼, State·Node·Edge 3요소와 Reducer(add_messages vs operator.add), write→review→재작성 루프 실습에서 정답과 내 구현 비교(전체 이력 누적 vs 최신값만 유지, attempt를 반환 dict에 안 넣으면 KeyError 나는 함정, if문 vs 프롬프트로 분기 흡수), class로 llm을 갈아끼우는 구조(review는 항상 진짜 llm, write만 교체), 랭체인 내장 FakeListChatModel로 재시도 로직 테스트하기, LangGraph ReAct 에이전트 — ToolNode·tools_condition이 대신해주는 Tool 호출 반복 처리, Tool은 함수가 아니라 docstring/타입으로 만든 스키마로 노출된다는 점, 저수준(StateGraph 직접 조립) vs 고수준(create_agent) 비교, Local File Agent 실습에서 워크스페이스·확장자로 접근 범위를 제한한 이유, LangGraph 메모리와 상태 — Checkpointer(단기, thread_id)와 Store(장기, namespace/key) 역할 구분, get_state/get_state_history로 State 스냅샷 조회, namespace로 사용자별 데이터를 격리해야 하는 보안 이유, "invoke 한 번 = 상호작용 한 번"이 아니라는 착각 정리, trim_messages+RemoveMessage로 대화 요약하되 Checkpointer 저장소 원본은 지워지지 않는다는 점
2026-09-10 LangGraph RAG Agent — Retriever를 create_retriever_tool로 Tool화해서 검색 여부를 LLM이 스스로 판단하게 만들기, document_prompt/document_separator로 metadata·출처 노출과 문서 경계 제어, System Prompt만으로 개방형/제한형(문서 근거만 허용) 두 운영 모드 전환, Checkpointer 결합한 대화형 RAG, LangGraph 라우팅 — Deterministic/LLM/Semantic/Hybrid Routing 비교, LLM이 만든 confidence를 그대로 신뢰하면 안 되는 이유, Semantic Routing의 대표 문장·threshold는 실험으로 조정할 값이지 과신할 값이 아니라는 점, Flat vs Hierarchical Routing과 routing accuracy·fallback rate·unsafe routing rate 평가 기준, LangGraph 가드레일 — Input/Output Guardrail 계층 구조, 중요한 규칙은 LLM 판단이 아니라 코드로 강제해야 한다는 원칙, 프롬프트 인젝션 다층 방어, PII 노출 시 마스킹보다 retry_count 있는 재생성 루프가 자연스럽다는 점, input_schema/output_schema로 내부 State와 외부 계약 분리, LangGraph Reflection과 Evaluator-Optimizer — 자기 개선 루프 두 가지 비교(자연어 피드백 vs 구조화된 점수), "반복 = 항상 품질 향상"이 아니라는 한계, 좋은 루브릭과 나쁜 루브릭의 차이(측정 가능성), 같은 LLM이 생성·평가를 겸할 때의 자기 평가 편향
2026-09-11 LangGraph 병렬 처리 — 노드를 나란히 연결하면 자동 병렬 실행되는 Fan-out/Fan-in, operator.add reducer로 결과 누적, 완료 순서가 보장 안 되니 식별자로 정렬해야 한다는 점, Voting 패턴(여러 후보 생성 후 최선 선택), 그래프 대신 batch()가 더 간단한 경우, LangGraph Orchestrator-Worker — 고정 Fan-out과 달리 Send API로 실행 시점에 동적으로 Worker 수를 정하는 패턴, ReportState(전체 공유) vs WorkerState(작업 하나만), task_id로 병렬 완료 순서와 무관하게 재정렬하기, Rate Limiting(RPM/TPM/RPD)과 max_concurrency·asyncio.Semaphore로 동시 요청 제한하기, AWS 배포 환경 구축 — git push 하나로 빌드·배포가 끝나는 상시 서버를 AWS 단일 구성으로 구축. GitHub OIDC로 장기 액세스 키 없이 인증하고, Actions에서 arm64 빌드 → ECR → SSM Run Command로 EC2에 반영, Caddy가 HTTPS 자동 발급. 서버 사양 선택(오라클 가입 실패·프리티어 제도 변경·EC2 vs Lightsail)부터 트러블슈팅(GitHub의 sub 클레임이 ID를 포함하도록 바뀌어 AWS 콘솔 마법사가 만든 신뢰 정책과 매칭되지 않던 문제, 배포는 성공했는데 compose 변수 범위 때문에 워크플로가 실패하던 문제)까지 정리
2026-09-12 RAG 앱 배포 기록 — 전날 만든 AWS 배포 환경에 공공문서 RAG 서비스(rag-web)를 처음 올린 기록. 평가 CLI로 있던 RAG 코드에서 서빙에 필요한 부분만 떼어내 FastAPI로 감싸고, 인덱스를 백그라운드에서 구축(기동을 막으면 헬스체크 실패로 502)·fingerprint로 재사용 판단·볼륨 저장하도록 설계. 공개 URL이라 IP별 요청 제한 추가. 배포 절차 7단계 중 막힌 건 ECR 리전 하나뿐이었고, 이미지가 30MB에서 1.5GB로 커지면서 docker image prune -f가 태그 달린 이전 버전을 못 지우는 버그가 드러났다. 메모리 실측 667MB와 free의 available 읽는 법도 정리

목차

Claude실습

Github 실습

n8n 실습

프로그램 방법론

  • 프로젝트를 바라보는 방법 — 프로젝트/프로덕트/운영 구분, WBS, 마일스톤
  • 기준선 작성 — v0.1~v1.0 버전별 프로젝트 기준선(목적·도메인·데이터·이벤트·아키텍처·MVP·완료 기준) 12개 항목
  • 기준선 작성 참고 — 도메인·데이터·이벤트·네이밍 컨벤션·아키텍처·방법론(Waterfall/Agile)·MVP 개념 정리
  • 프로젝트 도구 — Obsidian, Notion, Jira, GitHub 역할 구분
  • 미니프로젝트 아이디어 초안 — 금융투자봇을 리스크 경고·알림·리포트 기능으로 확장한 최종 아이디어
  • 나만의 채용 공고 — AI Agent 엔지니어 실제 채용 공고 5개를 기술스택·자격요건·우대사항 기준으로 뽑아 현재 충족/단기 충족 가능/장기간 필요 3단계로 분류

Vercel 실습

AWS 배포환경

  • AWS 배포 환경 구축 계획 — 만든 걸 바로 올릴 수 있는 상시 배포 서버. 서버에서 빌드하지 않고, GitHub에 장기 키를 두지 않고, 포트 22를 열지 않는 구조. 비용·가드레일·단계별 체크리스트
  • 구축 기록 — 서버 선택 의사결정(네이버 1GB 한계 → 오라클 가입 실패 → 프리티어 제도 변경 확인 → EC2 확정)과 트러블슈팅 2건(OIDC sub 클레임의 ID 형식, deploy-app의 compose 변수 범위)
  • 단계별 절차 — 0. 계정과 가드레일 · 1. 네트워크와 인스턴스 · 2. 서버 초기 세팅 · 3. 배포 파이프라인 · 4. 도메인과 HTTPS
  • 새 앱을 올릴 때 해야 할 일 — 환경이 갖춰진 뒤 프로젝트 하나를 올릴 때마다 밟는 7단계(ECR·IAM 신뢰 정책·저장소·서버 compose·DNS·Caddy·push)와 체크리스트. 포트를 세 군데서 맞춰야 한다는 점, arm64 빌드, RAM 2GB에서 앱 2~3개가 한계라는 실질 제약, 증상별 확인 지점까지 정리
  • RAG 앱 배포 기록 — 이 환경에 앱을 처음 올린 기록. 평가 스크립트를 서비스로 옮기며 정한 것(인덱스 백그라운드 구축·볼륨 재사용·질의 직렬화·요청 제한), 작은 앱으로만 검증한 파이프라인이 1.5GB 이미지에서 처음 깨진 지점, 메모리 실측치
  • 재사용 템플릿 — 서버 초기 세팅 스크립트, Caddy·앱 compose, Actions 워크플로, IAM 정책 3종 (검증용 테스트 앱 저장소: jjh7757/deploy-test)

다크패턴스캐너 (보류)

예산관리Agent

  • 예산관리Agent — Gemini Function Calling 개인 예산 관리 Agent — 자연어로 수입/지출을 기록하고 예산을 관리하는 CLI 에이전트. 구글시트(gspread)를 저장소로 쓰고, Gemini Function Calling으로 거래 등록·검색·수정·삭제·예산 조회를 tool로 노출. 8가지 트러블슈팅(언패킹 방식 불일치, 스키마 제약의 한계, 검색 다건 시 되묻기, 예외 메시지 전달, 날짜 검증 허점, 빈 행 방어 등) 정리

KIS-Agent-Notes (KIS 모의투자 텔레그램 에이전트 기획)

금융투자봇 아이디어를 5일 개인 프로젝트로 구체화한 기획서. 기준선 작성의 12개 항목 템플릿을 그대로 적용해 기준선부터 실행계획까지 정리.

CS지식

  • AI 리터러시 & LLM 애플리케이션 입문
  • 프롬프트 엔지니어링 — 좋은 프롬프트 4요소, 하네스/컨텍스트 엔지니어링, Claude Code 스킬 추가하는 방법, CoT·ReAct·Tree-of-Thought, 퓨샷 설계 원칙, 역할 부여, 출력 형식 지정, XML 태그, 프롬프트 체이닝, temperature, 긴 컨텍스트 처리, 프롬프트 반복 평가
  • URL 구조 — scheme/authority/path/query/fragment 등 URL 구성 요소 정리
  • HTTP 기초 — 요청/응답 구조, 메서드, 상태 코드, 무상태 특징 정리
  • HTTP 상태 코드 — 1XX~5XX 분류와 리다이렉션 개념 정리
  • API 기초 — API 개념, REST API, API 키/인증 정리
  • AI Agent란 — 서비스 구조와 실행 환경 — Client/Agent/Server/DB/Cloud 구조와 클라우드가 필요한 이유
  • 소프트웨어 종류 — 웹/모바일/데스크탑 분류와 FE·BE, Android·iOS, 크로스플랫폼(Flutter, React Native) 정리
  • 컴퓨터 구조 — CPU·MB·RAM·SSD/HDD 하드웨어 구성과 프로그램·프로세스·스레드 관계 정리
  • 웹 서비스 구조 — Client-Server(FE/BE) 구조, HTTP(요청/응답)와 API 통신 정리
  • 웹 디자인 기초 — 화면 설계 전 방향을 잡는 무드보드(Pinterest 활용법·AI로 디자인 시스템/프로토타입 뽑는 프롬프트 예시 포함), 미디어 쿼리·뷰포트 기반 반응형 웹과 모바일 퍼스트 전략 비교
  • RSS 기초 — RSS 동작 방식과 예시 구조, 알고리즘 없이 구독하는 장점, 웹훅과의 pull/push 차이
  • 파이썬 기초 — 변수·자료형·연산자·입출력·조건문·리스트·반복문·문자열·집합과 튜플·딕셔너리·함수·모듈·스코프·예외 처리·클래스·클래스 상속·추상 클래스와 다형성·합성과 의존성 주입·타입 힌트와 독스트링·추가 문법 모음·비동기 기초 21개 주제 정리
  • 컨테이너 기반 배포 기초 — 컨테이너 vs VM, Dockerfile·이미지·레지스트리 흐름, 배포 대상(관리형 컨테이너 서비스/쿠버네티스/VM/PaaS) 비교, Docker Compose
  • 알고리즘 — 2차원 배열과 참조 함정, 델타 탐색으로 상하좌우 이웃 확인, 회문 판별 네 가지 방법, 카운팅·버블·선택 정렬, 큐와 스택(deque), 나선형 배열 6개 주제 정리
  • requests로 API 호출하기 — GET/POST/PATCH/PUT/DELETE 메서드별 사용법, params·headers 옵션, Timeout·HTTPError 예외 처리, TMDB 인증 API·공공데이터 미세먼지 API 실전 예제
  • 환경변수와 .env 관리 — python-dotenv로 .env 읽기, .env를 커밋하지 않고 .env.example만 공유하는 이유
  • Gemini API 실습 — Interactions API 기본 흐름, input의 문자열/Content 배열/Step 배열, system_instruction, 수동 history vs store=True+previous_interaction_id 대화 이어가기·분기, generation_config, ClientError/ServerError 처리
  • Gemini 구조화 출력 — Pydantic 모델로 JSON Schema 생성, response_format으로 응답 형식 강제, model_validate_json()으로 파싱과 검증 함께 하기
  • Gemini 함수 호출 — 도구 schema 정의, function_call/function_result 왕복, 여러 도구 중 모델이 스스로 선택, 반복 호출을 처리하는 Agent loop
  • Gemini 내장 도구 — code_execution/google_search를 Gemini 서버가 직접 실행, 커스텀 함수와 함께 등록해 쓰기
  • Gemini 스트리밍 응답 — SSE와 제너레이터로 이해하는 스트리밍 원리, step.delta 조각을 모아 전체 응답 재구성하기
  • Gemini 멀티모달 입력 — 이미지·PDF·음성·동영상을 Base64/Files API/공개 URL로 전달, 이미지 생성
  • Gemini 비동기 요청 — client.aio로 비동기 클라이언트 만들기, 독립적인 여러 LLM 요청을 asyncio.gather()로 동시 처리, 동시 요청 개수 제한 필요성
  • LangChain 기초 — LangChain 생태계, ChatModel과 메시지, PromptTemplate/ChatPromptTemplate, LCEL(|)과 Runnable, RunnableLambda·RunnablePassthrough
  • LangChain 실행과 안정성 — 토큰 모니터링, max_retries/with_fallbacks(), LLM 응답 캐싱, invoke/batch/stream과 asyncio.gather()의 차이
  • LangChain 구조화 출력 — Output Parser 종류 비교, JSON 4단계 검증, with_structured_output() vs PydanticOutputParser, 실패 원인별 재시도·fallback
  • LangSmith 기초 — 환경변수만으로 자동 트레이싱, 태그·메타데이터로 실행 구분, 선택적 추적
  • LangChain 메모리 — stateless 호출과 수동 히스토리, InMemoryChatMessageHistory, trim_messages()로 context window 관리, short-term vs long-term memory
  • LangChain Tool과 기본 Agent — @tool 데코레이터, bind_tools(), Tool 호출 루프, TMDB 영화 조회 Agent 실전 예제
  • RAG 기초 — Document Loader, Text Splitter(청크 크기·overlap), 임베딩(embed_query/embed_documents), 코사인 유사도
  • 벡터 DB — ANN(HNSW/IVF), 메타데이터 필터링, Chroma 실습(저장·검색·Retriever), 임베딩 모델 변경 시 재구축 필요성
  • RAG 파이프라인 — 검색·포매팅·프롬프트·생성을 RunnablePassthrough.assign()/딕셔너리 병렬 구성으로 체인 하나로 엮기, Inline Citation/Source List로 출처 표시
  • RAG 검색 고도화 — MMR로 결과 다양성 확보, BM25로 정확한 키워드 검색, Metadata Filter로 검색 범위 강제, Hybrid Search(RRF), LLM 기반 Re-ranking
  • RAG 평가 — 검색 평가(Hit@k/Precision@k/Recall@k/MRR)와 답변 평가(인용 검사/RAGAS/LLM-as-Judge) 분리, Faithfulness·Answer Relevancy 조합 해석, 도메인 특화 LLM-as-Judge 설계, File Hit vs Page Hit
  • RAG 실험 스크립트 — config/CLI 분리로 청킹·검색 전략·k·hybrid_weights 반복 비교, golden set 대조를 위한 메타데이터 정규화(source/page_no), 한국어 BM25의 Kiwi 토크나이저 + 품사 필터, Gemini 무료 티어 RPM 제한 실측(연속 요청 5회 이후 429)과 재시도·쿼리 임베딩 캐싱·페이싱 대응, 캐싱이 latency_ms를 비교 불가능하게 만드는 트레이드오프, 표본 크기 대비 MRR 차이의 통계적 유의성 판단, 포화된(전부 1.0) 지표는 변별력이 없다는 점
  • RAG 실험 스크립트 비교분석 — 같은 과제의 참고 구현과 input(15항목)·output(6범주) 목록 대조, EnsembleRetriever를 [:k]로 자르지 않아 생긴 Hybrid MRR 측정 비대칭, 문항별 원자료 보존과 실패 분석(retrieval_misses.jsonl), RRF 융합 후보 풀 깊이, 단계 분리 파이프라인, 규칙 기반 인용 검사 vs RAGAS, run.json 해시·case_id·validate_config·--dry-run으로 확보하는 재현성
  • LangGraph 기초 — Chain/Workflow/Agent 스펙트럼, State·Node·Edge, Reducer(add_messages/operator.add), 재작성 루프 실습에서 정답과 내 구현 비교, class로 llm 갈아끼우기, 랭체인 내장 FakeListChatModel로 테스트하기
  • LangGraph ReAct 에이전트 — ToolNode/tools_condition으로 Tool 호출 반복 자동화, Tool 스키마는 docstring이 결정한다는 점, 저수준 조립 vs create_agent(), Local File Agent 실습(워크스페이스·확장자 제한)
  • LangGraph 메모리와 상태 — Checkpointer(단기, thread_id) vs Store(장기, namespace/key) 구분, get_state/get_state_history, 사용자별 namespace 격리, trim_messages+RemoveMessage로 대화 요약하기
  • LangGraph RAG Agent — Retriever를 create_retriever_tool로 Tool화, document_prompt/document_separator, 개방형/제한형 System Prompt, Checkpointer 결합한 대화형 RAG
  • LangGraph 라우팅 — Deterministic/LLM/Semantic/Hybrid Routing, Flat vs Hierarchical Routing, routing accuracy·fallback rate·unsafe routing rate 평가 기준
  • LangGraph 가드레일 — Input/Output Guardrail 계층, 프롬프트 인젝션 다층 방어, PII 재생성 루프, input_schema/output_schema로 내부 State 숨기기
  • LangGraph Reflection과 Evaluator-Optimizer — 자연어 피드백 루프 vs 구조화된 점수 루프, 루브릭 설계, 자기 평가 편향
  • LangGraph 병렬 처리 — Fan-out/Fan-in, operator.add reducer, 결과 순서 정렬, Voting 패턴, 그래프 대신 batch() 쓰는 기준
  • LangGraph Orchestrator-Worker — Send API로 실행 시점에 Worker 수를 동적으로 정하기, ReportState vs WorkerState, task_id 재정렬, Rate Limiting과 max_concurrency

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