AI 프로그래밍 도구 업데이트가 빠르지만, 온라인 튜토리얼은 프롬프트 작성법에만 머물고 에이전트를 활용한 엔지니어링 방법론을 체계적으로 다루는

AI programming tools의 업데이트 속도가 매우 빨라지고 있지만, 대부분의 온라인 튜토리얼은 단순히 프롬프트를 작성하는 방법에 그치며, Agents를 엔지니어링에 활용하는 방법을 체계적으로 설명하는 사람은 거의 없습니다.

University of Michigan에서는 이번 학기에 "Applied Agent Software Engineering"이라는 강좌를 개설했으며, 모든 강의 자료가 GitHub에서 오픈 소스화되어 공개되었습니다. 각 강의마다 PDF와 PPT 파일이 제공됩니다.

강의는 대규모 모델(large models)이 코드를 작성하는 방법부터 시작하여, Context, Model, Prompt라는 세 가지 핵심 요소들을 다루고, 이후 Specification-driven development, Agent orchestration, 승인 절차(approval), 그리고 종료 조건(stopping conditions)에 이르기까지 진행됩니다.

GitHub:
http://github.com/eecs498-aase/materials

현재 Lecture 14까지 업데이트되었으며, 5개의 실습 세션이 함께 제공되고 있습니다. 각 강의실 데모에서 사용된 코드베이스도 공개되어 있어, 리셋 스크립트만 실행하면 깨끗한 실습 환경을 갖출 수 있습니다.

Lecture 10에서는 Google 팀이 요약한 "elephant and goldfish" 방법을 5가지 기술로 발전시켰습니다. 장기 기억(long-term memory)을 가진 코끼리가 설계 문서를 작성하는 것을 돕고, 기억력이 없는 금붕어가 그 문서를 처음부터 검토합니다.

만약 새로운 세션이 문서를 이해하지 못한다면, 이는 채팅의 Context에 의존하고 있다는 의미입니다. 이러한 테스트 접근 방식은 매우 실용적이라고 생각됩니다.