AI 에이전트 학습의 무게중심이 바뀌고 있습니다. 이제 핵심은 프롬프트 문장을 잘 쓰는 법만이 아니라, 에이전트가 작업을 계획하고, 도구를 호출하고, 실패를 복구하며, 결과를 평가하는 흐름을 직접 다뤄 보는 것입니다.
Dair.ai가 공개한 신규 AI Agent Labs 4개도 이 변화와 맞닿아 있습니다. 새 랩의 주제는 Agent Skills, Agentic Image Generation, 30 Days of Hermes Agents, Prompt Engineering with Agents입니다.2 이름만 보면 개별 기술 목록처럼 보이지만, 실제로는 에이전트를 “대화형 인터페이스”가 아니라 “작업 실행 시스템”으로 이해하게 만드는 구성에 가깝습니다.
에이전트 학습은 프롬프트에서 실행 구조로 이동한다
에이전트는 단순히 답변을 생성하는 모델이 아닙니다. 계획하고, 도구를 쓰고, 기억을 관리하며, 작업을 반복 수행하는 시스템입니다.1 따라서 에이전트를 제대로 배우려면 “무슨 프롬프트를 넣을 것인가”에서 한 걸음 더 나아가야 합니다.
Dair.ai는 기존에도 프롬프트 엔지니어링, RAG, AI 에이전트 관련 교육 자료를 제공해 왔습니다.3 이번 랩의 의미는 그 연장선에서 더 실습적인 방향을 강화했다는 점입니다. 좋은 프롬프트 예제를 보는 것보다, 실제 작업 환경에서 에이전트가 어디서 막히고 어떻게 수정되는지를 경험하게 만드는 데 초점이 있습니다.
예를 들어 30 Days of Hermes Agents 과정은 일반적인 채팅 입력창이 아니라 터미널에서 Hermes Agent와 상호작용하며 작업을 수행합니다.4 학습자는 명령어, 새 세션, 되돌리기, 모델 선택 같은 기능을 다루며 지식 관리 시스템을 만들어 갑니다.4 이는 에이전트를 앱 안의 챗봇이 아니라 개발 환경과 연결된 실행자로 바라보게 합니다.
좋은 에이전트 설계의 기준은 “개수”가 아니라 “책임 경계”다
에이전트를 배우다 보면 자연스럽게 멀티 에이전트 구성으로 관심이 확장됩니다. 하지만 여러 에이전트를 붙인다고 자동으로 좋은 시스템이 되는 것은 아닙니다. 중요한 것은 각 에이전트가 어떤 책임을 맡고, 어떤 도구와 지식을 다루며, 어디까지 작업을 위임받는지입니다.
Microsoft Copilot Studio의 멀티 에이전트 랩은 이 판단 기준을 잘 보여줍니다. 이 랩은 300 수준의 메이커 대상 실습이며, 예상 소요 시간은 30분입니다.5 여기서 다루는 핵심은 연결 에이전트와 자식 에이전트 구성의 차이입니다.5
자식 에이전트는 공통 도구, 지식, 지시사항을 하나의 논리적 그룹으로 묶는 데 사용됩니다.5 반면 연결 에이전트는 외부 에이전트를 Copilot Studio의 다른 에이전트에 연결하는 구성입니다.5 즉 멀티 에이전트 설계의 본질은 에이전트를 많이 만드는 것이 아니라, 도구·토픽·지식을 문맥화된 단위로 묶어 오케스트레이션이 안정되도록 만드는 데 있습니다.5
이 관점에서 보면 Dair.ai의 신규 랩도 단순한 기능 체험이 아닙니다. Agent Skills는 에이전트가 수행해야 할 능력을, Prompt Engineering with Agents는 에이전트 환경에서 프롬프트가 어떤 역할을 하는지를, Agentic Image Generation은 생성 작업을 에이전트 흐름 안에서 어떻게 다룰지를 학습하게 하는 주제로 볼 수 있습니다.2
모델보다 중요한 것은 운영 방식이다
Dair.ai는 신규 랩에서 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 모델을 사용한다고 밝혔습니다.2 모델 선택은 중요합니다. 다만 에이전트 학습에서 더 중요한 질문은 “어떤 모델인가”에서 끝나지 않습니다.
실제로 봐야 할 것은 다음과 같습니다.
에이전트가 언제 도구를 호출하는가
작업을 어떤 단위로 나누는가
하위 작업을 어떤 에이전트나 기능에 위임하는가
실패했을 때 어떻게 되돌리고 수정하는가
결과를 어떤 기준으로 평가하는가
Dair.ai의 Advanced AI Agents 과정이 라우팅, 병렬화, 멀티 에이전트, 평가, 관측 가능성, 배포까지 다룬다는 점도 같은 흐름을 보여줍니다.6 에이전트 개발은 이제 데모를 만드는 수준을 넘어, 운영 가능한 시스템을 설계하는 문제로 이동하고 있습니다.
실습형 랩에서 얻어야 할 것
Dair.ai AI Agent Labs의 실용적 가치는 특정 도구 하나를 익히는 데만 있지 않습니다. 더 중요한 것은 에이전트 시스템을 바라보는 사고방식을 훈련하는 것입니다.
프롬프트 예제를 모으는 것만으로는 충분하지 않습니다. 하나의 작업을 계획, 도구 사용, 위임, 평가로 나눠 보고, 그 과정에서 실패를 직접 확인해야 합니다. 그래야 에이전트를 “말을 잘하는 모델”이 아니라 “작업을 수행하는 구조”로 설계할 수 있습니다.
결론은 명확합니다. AI 에이전트를 배우려면 작은 랩을 끝까지 실행해 보는 경험이 필요합니다. Dair.ai의 신규 AI Agent Labs는 그 출발점으로 볼 수 있습니다. 핵심은 최신 모델을 써 보는 데서 멈추지 않고, 에이전트가 실제로 어떻게 일하고 어디서 무너지는지까지 확인하는 것입니다.
참고
1AI Agents | dair-ai/Prompt-Engineering-Guide | DeepWiki
2Dair.ai Launches Four Hands-On Labs for Building AI Agents
5Using Multi-Agent in Copilot Studio - Microsoft Copilot Agents Labs
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