에이전트로 쌀먹하기: AI Transformation으로 실무 효율화하기

사이프(SIPE) 5기 | 1차 미션

미션 주제

반복되는 업무를 AI 에이전트 팀으로 어디까지 자동화할 수 있는지 직접 실험하고, 실제 사내 업무에도 적용 가능한 수준까지 발전시켜봅시다.

미션 목적

이 미션은 AI Transformation 관점에서 실제 개발/업무 환경의 반복 작업을 분석하고, 이를 보조하거나 자동화할 수 있는 AI 에이전트 팀을 직접 설계·구현해보는 것을 목표로 합니다.

단순히 챗봇 하나를 만드는 것이 아니라,

기획 → 개발 → 테스트 → 문서화 → 배포/운영으로 이어지는 실제 실무 흐름 안에서 각 역할에 맞는 에이전트를 만들고, 이를 유기적으로 연결해보며 실무 생산성을 높일 수 있는 협업 방식과 자동화 구조를 직접 검증해보려 합니다.

에이전트 예시

에이전트	설명
요구사항 정리 에이전트	요구사항을 구조화하고 정리
코드 생성 / 리팩토링 보조 에이전트	코드 작성 및 개선 보조
테스트 코드 작성 에이전트	테스트 코드 자동 생성
PR 리뷰 보조 에이전트	Pull Request 코드 리뷰 보조
문서화 에이전트	코드 및 프로젝트 문서 자동 생성
장애 분석 / 로그 요약 에이전트	장애 로그 분석 및 요약
배포 체크리스트 점검 에이전트	배포 전 체크리스트 자동 점검
운영 이슈 분류 및 대응 가이드 에이전트	운영 이슈 자동 분류 및 대응 가이드 제공
비즈니스 구조 개선 에이전트	사내 비효율적인 비즈니스 구조를 AI로 대체

미션 대상

• AI를 단순히 체험하는 수준이 아니라, 실제 서비스나 업무 플로우에 녹여보고 싶은 분
• 실무 개발 생산성 개선에 관심 있는 분
• 에이전트 / 자동화 / LLM Ops를 함께 실험해보고 싶은 분
• 단순 데모가 아니라 현업에 적용 가능한 결과물을 만들어보고 싶은 분
• AI 경험이 많지 않더라도 문제 정의, 설계, 구현, 테스트, 문서화 등 다양한 방식으로 기여해보고 싶은 분

주차별 계획

주차	내용
1주차	비효율적인 실무 업무 사례 수집 및 문제 정의
2주차	에이전트 역할 분리, 워크플로우 및 기술 스택 설계
3주차	핵심 에이전트 1~2개 구현 및 기본 동작 검증
4주차	멀티 에이전트 연결 및 외부 도구 연동
5주차 이후	실무 시나리오 기반 테스트, 개선, 데모, 회고

예상 난이도

중급 ~ 고급

프로젝트 구조

.
├── README.md
├── 손재명/
│   ├── week_1/
│   │   └── 문제정의.md
│   ├── week_2/
│   ├── week_3/
│   ├── week_4/
│   └── week_5/
├── 송재룡/
│   ├── week_1/
│   │   └── 문제정의.md
│   ├── week_2/
│   │   ├── 워크플로우_설계.md
│   │   ├── 에이전트_역할_설계.md
│   │   └── 기술스택_설계.md
│   └── week_3/
│       └── 핵심_에이전트_구현.md
├── (팀원2)/
│   ├── week_1/
│   ├── week_2/
│   ├── week_3/
│   ├── week_4/
│   └── week_5/
└── ...

시작하기

추후 기술 스택 확정 후 업데이트 예정

팀원

이름	역할
송재룡	한국 시장 장전 리서치 agent 설계 및 구현

라이선스

MIT License