연구자를 위한 AI 에이전트 워크플로우 원데이 과정 대표 이미지
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진행방식
온라인 라이브 세미나
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일정
2026.12.09 09:30 ~ 17:30
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신청상태
등록가능
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참가비
363,000원
입금 후 관리자 확인
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접속방식
PC/모바일 웹 접속
6
문의
help@seminarhub.co.kr

세미나 소개

행사명
연구자를 위한 AI 에이전트 워크플로우 원데이 과정
- AI로 문헌조사부터 데이터 분석·연구 결과물 작성까지
일시
2026년 12월 09일(수), 09:30~17:30
장소
여의도 FKI타워 컨퍼런스센터 2층 토파즈홀
주최
세미나허브
대상연구개발·기술기획·담당 실무자
(프로그래밍 경험 불필요)
준비물노트북(Windows 또는 macOS)
Claude Pro 구독
결과물논문 또는 연구 보고서 한 편과 저장소
시뮬레이터, 요청문 서식, 리뷰어 설정
01이런 적, 없으셨습니까02이 과정의 목표03커리큘럼04에이전트 활용 기법05강사소개06등록안내07교육 준비사항08자주 묻는 질문
01이런 적, 없으셨습니까
처음 한 번은 다 잘 됩니다. 문제는 조건을 바꿔 다시 돌릴 때입니다.
연구자라면 한 번쯤 겪어 본 여섯 장면입니다.
1조건 하나 바꿨더니 그림 5장·표 3개·본문 10곳을 같이 고쳐야 했다
230분에 8번 돌린 실험, 표의 숫자가 어느 조건이었는지 모른다
3반년 뒤 심사의견 “그림 3 다시”, 그 코드와 설정을 못 찾았다
4숫자가 서로 맞길래 통과시켰는데, 말이 안 되는 결과였다
5에이전트가 쏟아낸 결과를 다 못 읽고 첫 번째 것을 썼다
6아침에 정한 단위·파일명 규칙을 오후의 에이전트가 어겼다
여섯 장면의 공통점
무너지는 곳은 모델도 코드도 아닌, 작업과 작업을 이어 붙이는 자리입니다.
수치와 본문 사이, 실험과 기록 사이, 지금과 반년 뒤 사이. 에이전트가 며칠 걸리던 일을 몇 분으로 줄이면서, 원래 있던 틈이 하루 안에 드러납니다. 이 과정은 그 여섯 자리를 막는 방법을 하나씩 익힙니다.
02이 과정의 목표
결과 하나를 잘 뽑는 법이 아니라, 연구 전체를 다시 돌릴 수 있게 만드는 법
에이전트에게 한 번 시켜 결과를 받는 일은 반나절이면 익힙니다. 이 과정은 그다음을 다룹니다. 조건이 바뀌고 심사자가 물어도 전부 다시 돌릴 수 있는 연구입니다.
교수의 연구용 스킬, 그대로
보고서 양식 등록·수치-원고 연동·그림 검수·리뷰어 에이전트를 규칙 파일로 받아 다음 날 자기 연구에 바로 씁니다. 문헌 조사 요청문, 성적표 비교, 되돌려 보내기 같은 노하우도 함께 익힙니다.
다시 돌아가는 연구 한 편
공개 데이터로 논문 형식 원고를 끝까지 완성합니다. 반년 뒤 “그림 3을 이 조건으로 다시”라는 요청에도 코드와 설정을 꺼내 다시 돌릴 수 있습니다. 전부 자기 노트북에 저장됩니다.
에이전트 사용법은 덤
처음 쓰는 분도 괜찮습니다. 규칙 파일·스킬·서브에이전트⁠·MCP·대화방 운영을 필요한 순간에 직접 써 보며 익힙니다.
03커리큘럼
오전에 한 바퀴 돌고, 오후에 논문 또는 연구 보고서를 씁니다
오전에는 명령줄 에이전트 하나로 데이터 분석을 한 바퀴 돌고, 점심 뒤에는 그 에이전트가 왜 그렇게 굴었는지 원리를 봅니다. 오후에는 협업 에이전트 플랫폼에서 에이전트를 차례로 운영해 논문 또는 연구 보고서를 씁니다. 오전과 오후 모두 “분석해 줘”로 시작하지 않고, 결정 시뮬레이터를 먼저 세운 뒤 그것이 요구하는 예측 모델을 만듭니다.
하루 동안 익히는 연구 여섯 단계
STEP 01
문제 정의·문헌
문헌 조사 지시서로 근거 모으기, 지표와 방법 고르기
STEP 02
데이터 탐색
그림 다섯 장 그리고 읽기, 그림을 근거로 질문 다듬기
STEP 03
모델링
비교 기준과 모델 성적표, 첫 결과 되돌려 보내기
STEP 04
시뮬레이터·최적화
예측을 넣어 결정을 돌리는 시뮬레이터, 조건 격자
STEP 05
검증·한계
검증 구간 나누기, 말이 안 되는 결과 의심하기
STEP 06
보고서·리뷰
보고서 양식·수치-원고 연동·그림 검수·리뷰어 에이전트

[행사 정보]
일시: 2026-12-09 09:30 ~ 17:30
장소: 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터 2층 토파즈홀
주최: 세미나허브

※ 이 행사는 세미나허브에서 운영하는 외부 행사입니다. 신청은 원래 행사 페이지에서 진행됩니다.
출처: 세미나허브 https://seminarhub.co.kr/product/item.php?it_id=1790139925

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시간
강의명
소속(직책)
강사명
사진
09:30 ~ 10:20
[Phase 01] 클로드를 '대화하는 AI'에서 '연구하는 에이전트'로“내 컴퓨터에서 직접 읽고, 쓰고, 돌린다” - 연구 여섯 단계와 에이전트가 개입하는 지점 — 오늘 하루의 지도 - 에이전트가 파일을 읽고, 코드를 쓰고, 실행하는 구조의 이해 - 시연: 데이터 폴더만 열어 주면 에이전트가 스스로 분석 코드를 짜고 실행하는 장면 - 실습: 설치 점검 → 명령줄 에이전트 첫 대화 → 연구 데이터 폴더 연결 - 실습 결과물: 개인 연구 실습 환
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10:20 ~ 11:15
[Phase 02] 검색을 넘어, 연구를 맡기는 문헌 조사와 데이터 탐색“출처까지 직접 열어 확인한다” - 검색형 지시와 연구형 요청문의 차이 — 목표·찾을 것·출력 형식·출처 강제·제외 조건 - 그림을 근거로 연구 질문을 고쳐 나가는 탐색적 분석의 원리 - 시연: 같은 주제를 검색형·연구형으로 나란히 지시해 결과 비교 - 실습: 문헌 조사 지시서 작성 → 지표와 분석 방법 고르기 - 실습: 탐색 그림 5장 생성 → 에이전트에게 그림 읽히기 →
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11:15 ~ 12:30
[Phase 03] 예측 모델링과 검증 루프, 그리고 첫 초안“첫 성적표는 되돌려 보낸다” - “분석해 줘”가 아니라, 결정 시뮬레이터를 먼저 세우고 그것이 요구하는 모델을 만드는 설계 순서 - 비교 기준 모델·검증 구간·성적표 양식은 사람이 정한다 — 그 이유 - 시연: 첫 성적표의 이상한 곳에 “왜”를 묻고 다시 맡기는 되돌려 보내기 - 실습: 모델 3종 성적표 비교 → 검증 구간 나누기 → 되돌려 보내기 - 실습: 예측을 넣어 결정을 돌리
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12:30 ~ 13:30
점심식사
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13:30 ~ 14:30
[Phase 04] 연구자가 알아야 할 LLM 에이전트의 작동 원리“오후의 에이전트는 왜 아침의 규칙을 잊는가” - 신경망은 무엇을 배우고 언제 외워 버리는가 — 실험으로 확인 - 무상태성 · 컨텍스트 윈도우 · 컴팩션 — 에이전트가 기억을 잃는 구조 - 하네스와 도구 사용, 스킬(규칙 파일)과 MCP가 필요한 이유 - 시연: 오전 실습에서 규칙이 어긋난 장면을 원리로 다시 보기 - 핵심 정리: 무엇을 대화로 시키고, 무엇을 파일로 박아 둘 것
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14:30 ~ 16:20
[Phase 05] 에이전트 연구팀 구성하기 — 연구소 모드“사람은 계획하고, 판단하고, 검수만 한다” - 연구를 총괄·예측·제어·원고 네 갈래로 나눠 전담 에이전트에게 맡기는 멀티 에이전트 협업 구조 - 에이전트 사이의 인계, 실험 일지와 소프로젝트로 “어느 조건의 결과인지” 잃지 않는 법 - 시연: 강사가 실제로 돌리는 연구 — 4개의 전담 에이전트가 논문 또는 연구보고서 한 편으로 이어지는 흐름 - 실습: 총괄 에이전트 — 협업 플랫폼 연
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16:20 ~ 17:15
[Phase 06] 연구 결과물을 완성하는 4개의 스킬 — 원고 에이전트“숫자가 어긋나면 원고가 만들어지지 않는다” - 스킬 4개: 보고서 양식 등록 · 수치–원고 연동 · 그림 검수 · 리뷰어 에이전트 — 교수가 실제로 쓰는 스킬 그대로 - 숫자가 맞는지가 아니라 말이 되는지를 따지는 결과 의심, 저장소 태그로 반년 뒤에도 되살리는 구조 - 시연: 조건 하나를 바꾸자 그림·표·본문이 한 번에 다시 만들어지는 장면 - 실습: 원고 에이전트 —
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17:15 ~ 17:30
Wrap-up
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담당자 안내

세미나허브
연락처 02-2088-6488
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