AI프렌즈 빌드캠프 · AI-NATIVE RESEARCH
연구 한 사이클을 LLM 에이전트 위에 얹는 5가지 방법. Claude Code · Codex CLI 위에 OMC · OMX 하네스를 얹어, 연구 주제 수립부터 최종 게재까지의 전체 사이클을 다시 설계합니다.
수강 신청 ›THE MISSION
단순 LLM 호출과 '하네스'는 다릅니다. 문제 정의부터 RQ 수립, 문헌 조사, 실험, 작성, 리뷰, 리부탈까지 — 연구 사이클의 어느 지점에 무엇을 얹어야 하는지 큰 그림을 그리고, 사람이 차지할 자리를 본인 도메인 기준으로 가늠합니다.
HOW IT WORKS
단순 호출과 하네스의 차이, 연구 사이클 위의 개입 지점, 멀티 에이전트 구조, 그리고 매직 키워드별 자동화 루프 — 강의에서 다루는 네 가지 그림.
FOR WHOM
다음 중 하나라도 해당되면 이 강의를 놓치지 마세요.
연구가 어떻게 시작되고 어떻게 끝나는지 한 번 통째로 보고 들어가고 싶은 분.
본인 연구를 굴리고 있지만 한 사이클이 너무 길고, LLM · 에이전트로 어디까지 줄일 수 있을지 궁금한 분.
Claude Code · Codex CLI는 일상에서 쓰지만, 그 위에 얹는 OMC · OMX 하네스나 ralph · autopilot 같은 자동화 루프는 들어본 적 없는 분.
OUTCOMES
단순 LLM 호출과 '하네스'의 차이가 무엇인지, 연구 사이클 어느 지점에 무엇을 얹어야 하는지에 대한 큰 그림.
문헌을 ralph로 한 번에 훑고, 거기서 떠오른 직관을 deep-interview 핑퐁으로 연구 질문 한 줄까지 좁혀가는 패턴.
구현 · 리뷰 · 논문 초안 작성을 ralph · autopilot에 위임하는 비동기 워크플로우 설계.
ACL에 실제로 게재된 사례 한 편을 풀 사이클로 따라 굴려보며, 본인 도메인에 이식하는 감각.
CURRICULUM · 5 LECTURES
연구 사이클을 따라 흐르는 다섯 개의 강의.
ON COURSE MATERIALS · 강의 재료에 대하여
본 강의에서 사용하는 OMC(Oh My Claude) · OMX(Oh My Codex)는 외부 오픈소스 프로젝트이며, 본 강의의 산출물이 아닙니다. 잘 짜여진 하네스에서 흔히 구현되는 패턴들을 소개하기에 좋은 예시이기에 강의 재료로 사용했으며, 동일 원리는 OMO · Ouroboros 등 다른 하네스에서도 작동합니다.
INSTRUCTOR
“연구의 사이클을 LLM · 하네스 위에 얹어보고, 그 위에서 사람이 어느 자리를 차지할지 본인 도메인 기준으로 직접 가늠합니다.”
ETRI Language Intelligence Lab · Autonomous Agent R&D · LinkedIn · Google Scholar
REQUIREMENTS
macOS · Linux · WSL 중 하나의 터미널 환경.
ChatGPT Plus · Claude Pro 등급 이상의 유료 구독 1개 이상.
FAQ
단순 LLM 호출에 자동화 루프 · 에이전트 협업 · 검증 단계를 얹은 실행 계층입니다. 1강에서 단순 호출과 하네스의 차이를 맛본 뒤, 2강에서 OMC · OMX를 본격적으로 다룹니다.
네. 1강에서 연구 한 사이클이 어떤 단계로 굴러가는지 통째로 짚고 들어가므로, 연구가 처음인 학부 고학년도 흐름을 따라올 수 있습니다.
괜찮습니다. 2강에서 설치부터 첫 세션까지 핸즈온으로 함께 진행합니다. 터미널 환경과 유료 구독 1개만 준비되어 있으면 됩니다.
OMO · Ouroboros 등 다른 하네스도 존재하지만, 본 강의는 OMC · OMX를 기준으로 진행합니다. 한 하네스를 깊게 익히면 다른 하네스로의 이식은 어렵지 않습니다.
오프라인 워크숍은 6월 20일(토) 대전에서 진행됩니다. 장소는 추후 안내드립니다. 신청페이지에서 옵션으로 오프라인 참여를 위한 결제가 가능합니다.
ENROLL NOW
연구 한 사이클을 LLM · 하네스 위에 얹어보고, 그 위에서 사람이 어느 자리를 차지할지 직접 가늠하세요.
수강 신청 ›영상 5강 · 약 2시간 · 오프라인 워크숍 6월 20일(토) 대전 (장소 추후 안내)