ai-orchestration
CHAPTER 24 / 59
읽기 약 2분
FUNCTION
AI Orchestration 최종 미션
핵심 개념
AI Orchestration 입문 트랙 최종 미션. 지금까지 배운 LLM API · 프롬프트 · 도구 · RAG · 에이전트 · LangGraph · 자동화를 한 프로젝트로 결합합니다.
코드 분석
최종 미션 — '학습 큐레이터' 봇목표: 매일 내 관심 주제 최신 글을 자동 수집·요약·발송1. 입력: Notion DB에서 관심 주제 읽기2. 검색 (도구 호출): web search API tool3. RAG: 검색 결과 → 임베딩 → 벡터 DB4. 추론 (Opus 4.7): 상위 N개 글 요약 + 우선순위5. 출력: Slack/Email로 발송6. 자동화: Vercel Cron 매일 9시7. 모니터링: LangSmith trace + 비용AI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'AI Orchestration 최종 미션'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 무료 모델 + GitHub Actions로 일일 학습 큐레이터 봇을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'AI Orchestration 최종 미션'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Sonnet 4.6 + Supabase + Vercel Cron으로 운영 가능한 큐레이터을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'AI Orchestration 최종 미션'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Opus 4.7 + LangGraph + Pinecone + LangSmith production 학습 큐레이터을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'AI Orchestration 최종 미션' 3단계 스택 비교: Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP). 각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
AI Orchestration 최종 미션은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.AI Orchestration의 가치는 단일 기능이 아니라 LLM·도구·검색·자동화를 하나의 흐름으로 묶을 때 드러납니다
2.최종 미션을 끝내면 RAG·에이전트·자동화·모니터링까지 production 수준의 작은 시스템 1개를 갖게 됩니다
3.다음 챕터(626~)에서 LangChain·LangGraph 심화로 들어가 더 큰 시스템을 다룹니다
공유하기
진행도 24 / 59