2026 에이전트 0에서 1까지 체계적 학습 과정, 플랫폼 등록, 기본 컴포넌트부터 자동화 워크플로, 지식베이스 구축까지 직접 따라 하며 사용자 정의 에이전트 개발을 배웁니다

📅 발표 시간:
2026년 09월 19일

📚 과정 유형:
AI 에이전트 개발 실전

👥 대상:
AI 애호가, 자기미디어 크리에이터, 부업 종사자, 직장 전환자

많은 사람이 AI 에이전트를 시작하고 싶어 하지만, 논리를 이해하지 못해 막히고, 남이 만든 완성품을 그대로 쓰기만 하며, 자신의 필요에 맞게 워크플로를 사용자 정의하지 못하고, 복잡한 데이터 처리나 다단계 자동화 작업을 만나면 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다. 진정으로 에이전트를 마스터하려면 단순한 프롬프트 수준에 머물지 말고, 노드, 변수, 루프, 지식베이스 같은 핵심 컴포넌트를 완전히 이해해야 합니다. 이 2026 에이전트 0에서 1까지 체계적 과정은 제로 기초 학습자를 대상으로, 에이전트의 완전한 지식 체계를 단계적으로 설명합니다. 과정은 플랫폼 등록과 인터페이스 인식부터 시작해, 먼저 스마트 편집 플러그인 구성을 실습하고, 스마트 편집의 논리를 분해하며 실전 사례를 함께 제공합니다. 또한 오래된 사진 복원 전체 워크플로를 포함해 AI 자동화의 효과를 빠르게 체감할 수 있습니다.

과정은 대규모 모델의 기본 개념을 깊이 설명하고, 프롬프트 전달 논리를 이해하며, 자동화 흐름을 구축하는 핵심 단위인 노드, 플러그인, 변수를 알려주고, Tokens, 포인트 소모 규칙을 이해하며, 사용 비용을 합리적으로 통제하는 방법을 배웁니다. 이후 코드화 기초를 깊이 들어가 변수 분류, JSON과 배열을 학습하고, JSON을 활용해 에이전트의 입력과 출력을 규범화하며, 구조화된 데이터 전달을 구현합니다.

고급 모듈은 선택기, 루프, 배치 처리, 변수 집계를 중점 학습해 에이전트가 분기 판단, 반복 작업, 대량 데이터 처리를 자동으로 완료하도록 합니다. 동시에 멀티미디어 기능인 음성 합성, 이미지 생성, AI 비디오 생성, 텍스트 정제 처리를 다루며, 이를 바로 커버, 삽화, 비디오 내레이션 제작에 사용해 콘텐츠 생산 체인을 연결합니다.

또한 대규모 모델 플러그인 구성, 모델 선택, 사용자 정의 스킬, 시각적 이미지 인식 능력 및 고급 프롬프트 최적화를 학습합니다. 전체 워크플로 실전 기술을 습득하고, 역사 인물 특집을 종합 실전 프로젝트로 삼아 앞서 배운 모든 것을 연결해 실현합니다. 마지막으로 RAG 지식베이스의 원리를 자세히 설명하고, 직접 전용 지식베이스를 생성하고 연결해 에이전트가 비공개 자료를 읽고 전용 지식 질의응답을 구현하도록 합니다.

전 과정은 이론과 실습을 함께 구성하며, 모든 지식 포인트에 시연이 포함되고, 최소 컴포넌트부터 완전한 프로젝트까지 단계적으로 구축합니다. 학습 후에는 자신만의 AI 자동화 워크플로를 독립적으로 설계할 수 있으며, 콘텐츠 편집, 이미지와 비디오 생산, 비공개 자료 질의응답, 각종 반복 작업의 대량 처리에 활용할 수 있습니다. 코드를 작성할 필요도, 기술을 이해할 필요도 없이 컴퓨터만 사용할 줄 알면 따라 할 수 있어, 진정으로 한 사람이 한 팀의 업무 효율 향상을 실현합니다.

이 과정을 마치면 자신만의 워크플로를 독립적으로 설계할 수 있고, 실제 요구를 만나면 스스로 분해하고 설계하며 자동화 흐름을 구축할 수 있습니다. Coze 플랫폼의 모든 핵심 기능을 능숙하게 다루며, 노드부터 플러그인, 모델 구성부터 지식베이스까지 모든 기능을 완전히 이해합니다. 오래된 사진 복원, 역사 인물 비디오, 스마트 지식베이스 등 가능하고 실현 가능한 성과를 포함한 완전한 실전 작품집을 갖추게 되어, 지능형 사고를 형성하고 장기적 경쟁력을 구축합니다.

[스마트 편집편]