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<img src="https://raw.githubusercontent.com/KeWang0622/agent-zero-to-hero/HEAD/assets/hero-course.png" alt="agent-zero-to-hero" width="100%">
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에이전트 제로에서 히어로까지 (Agent Zero to Hero)
처음부터 에이전트 하네스(agent harness)를 구축합니다. 작동 여부를 판단하는 방법을 배웁니다.
소스 기반의 Python 강좌입니다: 20개의 기초 레슨, 새로운 Responses API 실습, 그리고 세 가지 신뢰성 설계 레슨으로 구성되어 있습니다. 에이전트 프레임워크 의존성이 없습니다. 각 단계는 다른 것을 추가하기 전에 작은 메커니즘을 눈에 보이게 만듭니다.
2026년 10월 판 · 소스 확인일 2026-10-26. 변경된 내용은 필드 가이드(field guide)에서, 이번 개정판에 대한 업데이트 사항은 업데이트 노트(update notes)에서, 또는 중국어 업데이트 설명에서 확인하십시오.
원래 강좌의 강점은 하나의 모델 호출에서 사용 가능한 코딩 하네스로 점진적으로 발전한다는 것입니다. 이번 판 역시 그 진행 과정을 유지하며 경계를 명확히 합니다: 성공적인 데모가 품질 평가를 의미하지 않으며, 전사(transcript)가 내구성 있는 실행을 의미하지 않고, 프롬프트가 접근 제어 메커니즘을 의미하지 않습니다.
오프라인 시작하기 (start offline)
Python 3.10 이상이 필요합니다. 리포지토리 루트에서 다음 명령어를 실행하십시오:
python3 --version
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
...
테스트는 모의 객체(mocks)와 로컬 MCP subprocess를 사용합니다. API 키가 필요하지 않습니다. 검증 기록(validation record)에는 이번 업데이트에 테스트된 환경이 기록되어 있으며, 이는 라이브 모델 품질이나 계정 접근을 인증하는 것은 아닙니다.
선택적 라이브 기초 데모를 위한 명령어:
export ANTHROPIC_API_KEY='your-key'
python -m chapters.ch00_welcome "what is 17 * 23?"
새로운 Responses 실습을 위해 사용 가능한 호환 모델을 명시적으로 설정하십시오:
export OPENAI_API_KEY='your-key'
export OPENAI_MODEL='your-supported-model-id'
python -m chapters.ch17b_responses
라이브 호출에는 제공업체 비용이 발생합니다. 최종 프로젝트를 사용하기 전에 권한 경계(permission boundary)를 읽어보세요: agent.py는 자신의 프로세스 접근 권한으로 파일을 읽고 셸을 실행할 수 있습니다. 실험에는 검사 가능하고 일회용인 작업 공간을 사용하세요.
루프가 시작입니다
for step in range(step_budget):
response = call_model(context, tools)
...
공통 아이디어는 모델 → 도구 → 관찰 결과 → 모델입니다. 유용한 하네스(harness)는 또한 상태(state), 권한(permissions), 제한(limits), 복구(recovery), 그리고 완료 증거를 소유합니다. 상용 코딩 에이전트는 이 개요보다 훨씬 많은 것을 포함하고 있습니다.
flowchart LR
U[태스크 및 수락 기준] --> C[컨텍스트 구축]
C --> M[모델 호출]
...
읽기 경로 선택
| 독자 | 시작 지점 | 결과 |
|---|
| 에이전트가 처음이고 Python에 익숙함 | 00 → 05, 그리고 06 → 10 | 도구 루프 설명 및 디버깅 |
| ... | | |
기초: 검사, 실행, 오류 발생, 설명
기초 레슨에서는 Python과 Markdown 파일을 페어링했습니다. 역사적인 API/프로토콜 예시는 관련 부분에 레이블이 지정되어 있으며, 라이브 실행 전에 모델 가용성과 가격을 확인해야 합니다.
| # | 챕터 | 학습 내용 |
|---|
| 00 | welcome | 30줄로 완성되는 작동 에이전트. 전체 구조를 5분 만에 파악하세요. |
| ... | | |
새로운 내용: 작동하는 데모에서 평가된 시스템으로
| 챕터 | 형식 | 시연할 수 있어야 하는 것 |
|---|
| 17b — Responses | Python + 오프라인 프로토콜 테스트 | 연속성 및 호출 ID 보존; 불완전한 응답 거부 |
| ... | | |
| 세 가지 설계 레슨은 구축할 확장 기능을 설명합니다. 이들이 프로덕션 서브시스템이 이미 CLI에 구현되어 있음을 의미하지는 않습니다. | | |
실제로 통합된 것은 무엇인가요?
| Capability | Standalone lesson | agent.py |
|---|
| Model/tool loop, local file tools, streaming | 00–08, 15–16 | Yes, Anthropic only |
| ... | | |
문서화 지도 (documentation map)
비용 및 성능은 표지에 인쇄된 약속이 아니라 구성(configuration)의 측정 가능한 속성입니다. 실행을 비교할 때는 모델 ID, SDK, 작업(task), 재시도 횟수(retries), 캐시 사용량(cache use), 그리고 출력 크기(output size)를 기록하십시오. 원래의 삽화와 홍보 자료는 역사적 과정 자산으로 보존됩니다. 여기에 포함된 수치나 가격 슬로건은 이 판보다 앞설 수 있습니다.
과정 소개 (about the course)
작성자: Ke Wang. GuiGui 🐢가 과정 마스코트를 맡고 있습니다. 본 과정은 Karpathy의 micrograd와 같은 읽기 쉬운 교육용 저장소, 그리고 에이전트 생태계 전반의 공개 문서 및 구현체에서 영감을 받았습니다.
MIT 라이선스입니다. LICENSE를 참조하십시오. 기여는 작고 검사 가능한(inspectable) 교훈을 보존해야 합니다. CONTRIBUTING.md를 읽어보십시오.