2026 AI 에이전트 0에서 1까지 시스템 코스: 플랫폼 등록, 기본 구성 요소, 자동화 워크플로, 지식베이스 구축



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🕒최근 업데이트: 2026.09.19.
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👥예비 창업자 / 1인 미디어 크리에이터 / 직구·역직구 이커머스 셀러 / 부업 희망자

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2026 AI 에이전트 0에서 1까지 시스템 코스

강좌 소개

많은 사람들이 AI 에이전트를 쓰고 싶어 하지만 로직을 이해하지 못해 막히고, 남의을 그대로 쓰기만 하며 자신의 니즈에 맞춰 워크플로를 커스터마이즈할 수 없다. 에이전트를 진정으로 마스터하려면 단순한 프롬프트를 넘어 노드, 변수, 루프, 지식베이스 등 핵심 구성 요소를 속속들이 이해해야 한다.

이 2026 AI 에이전트 0에서 1까지 시스템 코스는 제로 베이스 학습자를 대상으로 단계별로 에이전트의 완전한 지식 체계를 설명한다. 플랫폼 등록과 화면 인식부터 시작해 스마트 클리핑 플러그인 설정, 오래된 사진 복원 완전 워크플로를 포함한다.

대형 모델 기본 개념, 프롬프트 지시 로직, 노드/플러그인/변수, Tokens/적분 소비 규칙, 변수 분류, JSON과 배열을 깊이 있게 다룬다.

심화 모듈에서는 선택기, 루프, 배치 처리, 변수 집계, 멀티미디어 기능(음성 합성, 이미지 생성, AI 영상 생성, 텍스트 클리닝)을 중점 학습한다.

또한 대형 모델 플러그인 설정, 모델 선정, 커스텀 스킬, 시각 식별, RAG 지식베이스 원리를 상세히 설명한다.

전 과정 이론과 실습을 병행하며, 각 지식 포인트에 데모를 제공하고 최소 구성 요소부터 완전 프로젝트까지 단계적으로 구축한다.

적합 대상

AI 애호가, 자신의 에이전트를 직접 구축하고 싶은 사람

자기 미디어 창작자, 자동화 클리핑·이미지 영상 생성 워크플로를 구축하고 싶은 사람

부업·콘텐츠 운영 종사자, AI로 텍스트·소재를 배치 처리하고 싶은 사람

RAG 지식베이스를 배워 AI가 자신의 문서를 읽게 하고 싶은 학습자

제로 베이스 입문자, AI 워크플로·노드 자동화를 체계적으로 배우고 싶은 학습자

학습 성과

대형 모델·에이전트 원리를 이해, Token·적분 비용 로직을 파악

노드, 변수, JSON, 루프, 배치 처리를 능숙히 활용, 자동화 프로세스 구축

스마트 클리핑 플러그인 설정, 옛 사진 복원, AI 이미지 영상 생성 구현

모델 선정, 플러그인·스킬 설정, 이미지 영상 시각 이해 능력 해금

RAG 지식베이스 원리를 마스터, 독립적으로 지식베이스 생성

완전한 프로젝트 능력 보유, 각종 AI 자동화 워크플로 맞춤 제작 가능

강좌 내용

001_1.1 스마트 클리핑 플러그인 추가 가이드

002_1.2 스마트 클리핑 어시스턴트 설정 완전 가이드

003_1.3 스마트 클리핑: 원리 분해와 실전 사례

004_2.1 계정 등록과 인터페이스 소개

005_2.2 옛 사진 복원 워크플로

006_3.1 대형 모델: 지능 시대의 슈퍼 브레인

007_3.2 프롬프트: 사장처럼 에이전트에 지시 내리기

008_3.3 노드: 자동화 프로세스의 블록

009_3.4 플러그인: 에이전트 초능력의 무한 확장

010_3.5 변수: 에이전트에 '기억' 부여

011_3.6 Tokens: 모델의 '글자수'와 비용 이해

012_3.7 적분: 플랫폼 자원 효율적 활용

013_4.1 변수 유형: 텍스트, 숫자, 불리언

014_4.2 JSON: 지능 세계의 공용어

015_4.3 JSON 배열: 다중 데이터 그룹 배치 처리

016_4.4 실전: JSON으로 입출력 규범화

017_5.1 선택기: 에이전트의 지능 분기 교차로

018_5.2 루프: 에이전트에게 반복 작업 시키기

019_5.3 배치 처리: 대규모 동시 처리의 비기

020_5.4 루프와 배치 처리의 차이

021_5.5 변수 집계: 다중 데이터의 합류

022_5.6 음성 합성: 영상에 지능 내레이션 달기

023_5.7 이미지 생성: 전용 표지와 삽화 커스텀

024_5.8 영상 생성: 텍스트에서 영상으로의 마법

025_5.9 텍스트 처리: 데이터 클리닝과 포맷팅

026_6.1 대형 모델 플러그인 기능 소개

027_6.2 모델 설정: 시나리오에 맞는 '브레인' 선택

028_6.3 스킬 설정: 모델에 전용 능력 추가

029_6.4 시각 이해: 에이전트가 이미지와 영상 이해하기

030_6.5 프롬프트 심화: 대형 모델 출력 최적화

031_7.1 워크플로 조작 팁

032_7.2 역사 인물의 일생-상

033_7.3 역사 인물의 일생-중

034_7.4 역사 인물의 일생-하

035_8.1 지식베이스 RAG 원리 강의

036_8.2 지식베이스 생성 및 사용

누구에게 적합

제로 베이스 초보, 지능 시대 기회를 잡고 싶지만 입문을 모르는 일반인. 코드 불필요, 기술 지식 불필요, 컴퓨터만 할 수 있으면 OK.

부업 원하는 자기 미디어인, 숏폼 크리에이터. 수강 후 워크플로를 직접 구축해 영상, 더빙, 삽화를 배치 생성, 효율 2배, 한 사람이 팀 하나.

전환하고 싶지만 어디서 시작할지 모르는 직장인. 대체되고 싶지 않고, 새 스킬로 경쟁력 높이고 싶다면 이 강좌가 첫걸음.

약간의 기초는 있지만 지식이 파편적이고 체계화되지 않았다고 느끼는 사람. 이 강좌가 흩어진 지식을 한 선으로 꿰어, 자신만의 설계 방법론 형성.

수강 성과

직접 에이전트를 설계·발행

자신의 워크플로를 독립 설계 가능. 실제 수요에 직면하면 직접 분해·설계·구축, 템플릿·튜토리얼 찾아다닐 필요 없음.

Coze 플랫폼의 모든 핵심 기능을 능숙히 마스터.

완전한 실전 포트폴리오 보유. 옛 사진 복원, 역사 인물 영상, 지능 지식베이스, 각각이 전시· 가능한 성과로 면접, 수주, 계정 운영에 활용 가능.

학습 보조 자료

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