ai-orchestration
CHAPTER 4 / 49
읽기 약 2분
SYNTAX
AI Orchestration 전체 챕터 안내
핵심 개념
AI Orchestration 트랙 전체 49챕터(소개 4 + 본편 45) 로드맵과 추천 학습 순서.
본문
이 트랙은 기초 → 중급 → 심화 순서로 구성되어 있습니다. 총 49챕터(소개 4 + 본편 45)로 AI Orchestration을 완전 정복합니다.
📚 AI Orchestration 트랙 전체 챕터 안내
🎯 소개 (CH.1~4)
| CH | 제목 | 핵심 |
|---|---|---|
| 01 | 자본별 AI 자동화 전략 | Level 1/2/3 인프라·팀 구성 |
| 02 | 서비스별 AI 팀 구성 | 콘텐츠·SaaS·쇼핑몰 팀 |
| 03 | 페르소나 부여 & MD 프로토콜 설계 | 5요소 + AGENTS.md |
| 04 | AI Orchestration 전체 챕터 안내 | 이 페이지 |
🟢 기초·LLM·LangChain (CH.5~14)
| CH | 제목 |
|---|---|
| 05 | AI Orchestration이란 |
| 06 | LLM API 기초 (OpenAI/Claude) |
| 07 | 프롬프트 엔지니어링 심화 |
| 08 | 에이전트 설계 패턴 |
| 09 | LangChain 입문 |
| 10 | LLM API 기초 — OpenAI 연동 |
| 11 | LLM API 기초 — Anthropic Claude 연동 |
| 12 | 스트리밍 응답 구현 |
| 13 | 프롬프트 엔지니어링 심화 |
| 14 | 시스템 프롬프트 설계 |
🟡 RAG·에이전트·LangGraph (CH.15~24)
| CH | 제목 |
|---|---|
| 15 | 토큰 관리 & 비용 최적화 |
| 16 | 멀티턴 대화 구현 |
| 17 | 함수 호출 (Function Calling) |
| 18 | LangChain 기초 |
| 19 | RAG (검색 증강 생성) 구현 |
| 20 | 에이전트 설계 패턴 |
| 21 | LangGraph 워크플로우 |
| 22 | 벡터 DB 연동 (Pinecone/Supabase) |
| 23 | AI 자동화 파이프라인 |
| 24 | AI Orchestration 최종 미션 |
🔵 LangChain 응용 (CH.25~34)
| CH | 제목 |
|---|---|
| 25 | LangChain 체인 구성 |
| 26 | LangChain 프롬프트 템플릿 |
| 27 | LangChain 메모리 |
| 28 | LangChain 에이전트 |
| 29 | LangChain 툴 & 도구 연동 |
| 30 | LangGraph 상태머신 기초 |
| 31 | LangGraph 조건분기 |
| 32 | LangGraph 병렬처리 |
| 33 | LangGraph 에러처리 |
| 34 | LangGraph 배포 |
🔴 멀티에이전트·n8n (CH.35~49)
| CH | 제목 |
|---|---|
| 35 | CrewAI 역할 정의 |
| 36 | CrewAI 태스크 설계 |
| 37 | CrewAI 크루 구성 |
| 38 | CrewAI 실행 & 모니터링 |
| 39 | CrewAI 디버깅 |
| 40 | AutoGen ConversableAgent |
| 41 | AutoGen GroupChat |
| 42 | AutoGen 코드실행 에이전트 |
| 43 | AutoGen 인간참여 (Human-in-the-loop) |
| 44 | AutoGen 실전 파이프라인 |
| 45 | n8n 설치 & 기초 |
| 46 | n8n 워크플로우 설계 |
| 47 | n8n 트리거 & 이벤트 |
| 48 | n8n AI 노드 연동 |
| 49 | n8n 배포 & 운영 |
💡 추천 학습 순서: 소개 4챕터(자본/팀/MD 프로토콜)로 개념을 다진 후 CH.5부터 순서대로.
⚠️ 선수 과목: Python 기초 트랙 (ref/함수/클래스) + AI 마인드셋 트랙 권장
⏱️ 예상 소요 시간: 챕터당 2030분 (코드 실습 포함), 전체 약 1520시간
🎯 이 트랙을 마치면: RAG·에이전트·멀티에이전트 시스템을 독립적으로 설계·구현할 수 있는 능력
💻 학습 로드맵 코드
// AI Orchestration 학습 로드맵 시각화
const roadmap = {
intro: {
chapters: 4,
topics: ['자본별 전략', '서비스별 팀', '페르소나·MD', '전체 목차'],
estimated: '2시간'
},
foundation: {
chapters: 10,
topics: ['LLM API', 'LangChain', '프롬프트 엔지니어링', '메모리'],
estimated: '4시간',
prereqs: ['Python 기초', 'AI 마인드셋']
},
intermediate: {
chapters: 10,
topics: ['RAG', '에이전트', 'LangGraph', '벡터 DB'],
estimated: '5시간'
},
advanced: {
chapters: 10,
topics: ['LangChain 응용', '체인 설계', '툴 통합'],
estimated: '4시간'
},
expert: {
chapters: 15,
topics: ['CrewAI', 'AutoGen', 'n8n', '멀티에이전트 협업'],
estimated: '5시간'
}
};
const totalChapters = Object.values(roadmap).reduce((sum, p) => sum + p.chapters, 0);
console.log(`총 ${totalChapters}챕터 (소개 4 + 본편 45)`);AI 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 49챕터 전체를 0원으로 학습하려 해. HuggingFace+Dify+n8n 무료 도구로 각 챕터를 실습 가능한 30일 무자본 학습 플랜을 짜줘.
소자본 모델
Claude API + Cursor $20/mo + Make.com — 월 10~30만원
49챕터 학습 후 월 20만원으로 만들 수 있는 실전 AI 오케스트레이션 서비스 5개를 Claude API+Pinecone+Make.com 스택으로 설계해줘.
프로덕션 모델
Claude Opus + CrewAI + LangGraph — 월 100만원+
49챕터 학습을 팀 프로젝트로 확장하려 해. CrewAI 학습 에이전트 팀이 자동으로 각 챕터 → 실습 코드 → 포트폴리오까지 만드는 아키텍처를 설계해줘.
스택 프롬프트
0원→$20/mo→$100/mo 단계별 스택 비교
AI Orchestration 49챕터 중 자본 단계별로 필수/선택/심화로 분류해줘. 0원·20만원·100만원 단계에서 우선 학습할 챕터 우선순위 매트릭스로.
⭐ 이것만 기억하세요
AI Orchestration 전체 챕터 안내는 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.AI Orch 트랙: 소개 4(자본·팀·MD·목차) + 기초 10 + 중급 10 + 심화 10 + 전문가 15 = 총 49챕터
2.Python 기초 + AI 마인드셋 트랙 선수강 권장 — 없으면 중급 이상에서 막힘
3.전체 학습 시간 약 15~20시간 — 하루 1~2챕터씩 2주 완주 가능
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진행도 4 / 49