AI 실무 · CLI · 멀티에이전트 교육과정

AI를 사용하는 것에서 끝나지 않고, AI에게 일을 맡기고 나만의 AI팀을 만드는 과정

초보자부터 실무자까지 · LEVEL 0~7 단계별 교육

교육 목표

이 교육은 네 단계의 변화를 만듭니다.

AI를 전혀 모르는 사람

→ AI를 사용할 줄 아는 사람

→ AI에게 실제 업무를 맡기는 사람

→ 나만의 AI팀을 만들어 운영하는 사람

MyToolly 교육과정은 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 생성형 AI의 기본 사용법부터 프롬프트, CLI, 단독 AI 세션, 멀티에이전트, 하네스 엔진 제작까지 단계적으로 이어지는 실무 중심 교육과정입니다.

처음 AI를 사용하는 초보자는 기초부터 시작할 수 있으며, 이미 AI나 CLI를 사용하고 있는 분은 자신의 수준에 맞는 과정부터 선택할 수 있습니다.

최종 목표는 단순히 AI 기능을 많이 아는 것이 아닙니다.

AI에게 실제 업무를 맡기고, 여러 AI의 역할을 나누어 자신만의 AI팀을 설계하고 운영할 수 있는 능력을 만드는 것이 목표입니다.

교육 운영 기준

모든 정규 교육은 3인 이상 모집 시 개강합니다.

• 과정별 최소 3인 이상 신청 시 개강
• 3인 미만인 경우 신청을 먼저 접수하고 모집 인원 충족 후 일정 확정
• 과정별 개별 신청 가능
• 자신의 수준에 맞는 과정부터 신청 가능
• 실습 중심 교육
• CLI 이상 과정은 개인 노트북 지참 필수
• Windows 사용자는 Windows 11 + WSL 환경 권장
• 교육시간은 실제 강의 및 실습시간 기준
• 휴게시간 및 식사시간은 교육시간에서 제외
• 기업 및 단체 교육 별도 협의
• 1:1 교육 및 컨설팅 별도 협의
• 교육 장소는 과정 및 인원에 따라 별도 안내

전체 교육 로드맵

LEVEL 0 입문부터 LEVEL 7 하네스 엔진 제작까지

– 0

LEVEL 0

AI 입문 세미나

– 1

LEVEL 1

ChatGPT / Gemini / Claude 실무

– 2

LEVEL 2

프롬프트 / 메타 프롬프트

– 3

LEVEL 3

Codex CLI / Claude CLI / Gemini CLI

– 4

LEVEL 4

AI CLI 중급 통합

– 5

LEVEL 5

단독 AI 세션 실전

– 6

LEVEL 6

멀티에이전트 고급

– 7

LEVEL 7

멀티에이전트 하네스 엔진 제작

과정별 한눈에 보기

LEVEL	교육과정	교육시간	교육비	개강조건
LEVEL 0	AI 입문 세미나	2시간	3만~5만 원	3인 이상
LEVEL 1	ChatGPT 실무	3시간	10만 원	3인 이상
LEVEL 1	Gemini 실무	3시간	10만 원	3인 이상
LEVEL 1	Claude 실무	3시간	10만 원	3인 이상
LEVEL 2	프롬프트 실무	4시간	15만 원	3인 이상
LEVEL 2	메타 프롬프트	4시간	15만 원	3인 이상
LEVEL 3	Codex CLI	6시간	30만 원	3인 이상
LEVEL 3	Claude CLI	6시간	30만 원	3인 이상
LEVEL 3	Gemini CLI	6시간	30만 원	3인 이상
LEVEL 4	AI CLI 중급 통합	8시간	50만 원	3인 이상
LEVEL 5	단독 AI 세션 실전	8시간	50만 원	3인 이상
LEVEL 6	멀티에이전트 고급	16시간	150만 원	3인 이상
LEVEL 7	멀티에이전트 하네스 엔진 제작	24시간	200만 원	3인 이상

과정별 상세 안내

각 과정을 클릭하면 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

0 AI 입문 세미나

2시간

3만~5만 원 과정 소개

AI, 지금 어디까지 할 수 있을까?

AI를 처음 접하거나 ChatGPT 정도만 사용해 본 분들을 위한 입문 과정입니다. 복잡한 기술 설명보다는 AI를 실제 업무와 사업에서 어떻게 활용할 수 있는지 쉽게 이해하는 것을 목표로 합니다.

주요 내용

• 생성형 AI란 무엇인가
• LLM이란 무엇인가
• ChatGPT란 무엇인가
• Claude란 무엇인가
• Gemini란 무엇인가
• AI 모델별 차이
• 무료 모델과 유료 모델
• 프롬프트란 무엇인가
• AI에게 일을 잘 시키는 방법
• 문서 작성
• 자료 조사 및 분석
• 콘텐츠 제작
• 이미지 제작
• AI 코딩
• 업무 자동화
• GUI와 CLI의 차이
• AI Agent란 무엇인가
• 단독 Agent와 Multi Agent
• 멀티에이전트 활용 사례
• MyToolly 멀티에이전트 시연

교육 목표

“AI가 무엇인지 아는 것을 넘어 내 업무에서 무엇을 AI에게 맡길 수 있는지 이해합니다.”

1 생성형 AI 실무 과정

ChatGPT · Gemini · Claude 각 3시간

각 10만 원 ChatGPT ChatGPT 실무 과정 주요 내용

• ChatGPT 가입
• 기본 환경 설정
• 무료 / 유료 플랜 이해
• 모델 선택 방법
• 기본 채팅 사용법
• 질문하는 방법
• 파일 업로드
• 문서 분석
• 자료 요약
• 보고서 작성
• 기획안 작성
• 이메일 및 문서 작성
• 웹 검색 활용
• 이미지 활용
• 프로젝트별 대화 관리
• 반복 업무 활용
• 실무 프롬프트 활용
• 자신의 업무에 ChatGPT 적용하기

실습

실제 자신의 업무 하나를 선정해 ChatGPT를 이용해 결과물을 만들어봅니다.

Gemini Gemini 실무 과정 주요 내용

• Gemini 시작하기
• Google 계정 연결
• 기본 환경 설정
• Gemini 모델 이해
• 기본 프롬프트
• 문서 분석
• 자료 조사
• 이미지 및 멀티모달 활용
• Google 서비스 활용
• 업무별 활용 방법
• ChatGPT와 Gemini 비교
• 업무에 따른 모델 선택

실습

같은 업무를 ChatGPT와 Gemini에서 실행해 결과 차이를 비교합니다.

Claude Claude 실무 과정 주요 내용

• Claude 시작하기
• 기본 환경 설정
• 모델 이해
• 기본 프롬프트
• 긴 문서 처리
• 파일 분석
• 문서 작성
• 기획
• 글쓰기
• 자료 정리
• 프로젝트 단위 활용
• 개발 업무 활용
• ChatGPT / Gemini / Claude 비교
• 업무별 AI 선택

실습

실제 업무 자료를 Claude에게 맡기고 결과를 검토하고 수정해봅니다.

2 프롬프트 실무 과정

프롬프트 · 메타 프롬프트 각 4시간

각 15만 원 2-1 프롬프트 실무 주요 내용

• 프롬프트의 기본 원리
• 역할 지정
• 목표 지정
• 작업 범위 지정
• 입력 정보
• Context
• 제약조건 설정
• 출력 형식 지정
• 예제 제공
• 단계별 작업 지시
• 반복 작업 프롬프트
• 결과 검수
• 프롬프트 수정
• 결과 개선 방법

실무 분야

• 기획
• 마케팅
• 영업
• 보고서
• 리서치
• 분석
• 콘텐츠
• 개발
• 업무 자동화

2-2 메타 프롬프트 과정 소개

프롬프트를 직접 하나씩 만드는 것을 넘어 AI에게 좋은 프롬프트 자체를 설계하게 만드는 방법을 배웁니다.

주요 내용

• 메타 프롬프트란 무엇인가
• 목적 분석
• 역할 자동 생성
• 작업 절차 생성
• 필요한 질문 자동 생성
• 결과 형식 설계
• 검수 기준 생성
• 반복 개선
• 자기 검증
• 시스템 프롬프트
• Agent Prompt
• 업무별 Prompt Template

최종 실습

자신의 업무에서 반복적으로 사용할 수 있는 개인용 메타 프롬프트 시스템 1개를 직접 제작합니다.

3 AI CLI 실무 과정

Codex · Claude · Gemini CLI 각 6시간

각 30만 원

채팅창을 넘어 실제 컴퓨터와 프로젝트에서 AI에게 일을 맡기는 방법을 배우는 과정입니다.

Codex CLI Codex CLI 주요 내용

• CLI란 무엇인가
• GUI와 CLI 차이
• Windows Terminal
• WSL
• Linux 기본
• 디렉터리 구조
• Codex CLI 환경 구축
• 로그인 및 인증
• 프로젝트 연결
• 파일 읽기
• 파일 생성
• 코드 분석
• 코드 수정
• 오류 분석
• 명령 실행
• 테스트
• Git 기초
• 프로젝트 단위 작업
• 실제 프로그램 제작

최종 실습

Codex CLI를 사용해 하나의 실제 프로젝트를 만들어봅니다.

Claude CLI Claude CLI 주요 내용

• Claude CLI 환경 구축
• 설치 및 인증
• 터미널 사용
• 프로젝트 연결
• 파일 읽기
• 파일 수정
• 코드 분석
• 코드 생성
• 테스트 실행
• 오류 수정
• Session 이해
• Context 이해
• 프로젝트별 작업 분리
• 권한 관리
• 승인 과정
• 작업 이어가기
• 작업 기록
• 장시간 프로젝트 운영

실습 흐름

기획 → Claude 작업 → 검토 → 수정 → 테스트 → 완료

Gemini CLI Gemini CLI 주요 내용

• Gemini CLI 환경 구축
• 설치 및 인증
• 기본 명령
• 파일 시스템
• 프로젝트 연결
• 코드 분석
• 코드 생성
• 문서 처리
• 프로젝트 작업
• Context 관리
• Session 이해
• 다른 CLI AI와 비교

비교 실습

같은 업무를 Codex, Claude, Gemini에서 각각 실행하여 차이를 비교합니다.

4 AI CLI 중급 통합 과정

8시간

50만 원

특정 AI 하나에 종속되지 않고 Codex, Claude, Gemini를 상황에 맞게 선택해 사용할 수 있도록 만드는 과정입니다.

주요 내용

• WSL 실무
• Linux 기본 명령
• 파일 시스템
• 프로세스
• Git
• Markdown
• 환경변수
• API Key 관리
• 설정 파일
• 프로젝트 구조
• 로그
• 오류 분석
• CLI별 모델 선택
• 모델별 역할 구분
• Session 관리
• Context 관리
• 프로젝트 분리
• 비용 관리
• 복수 CLI 운영
• 실무에서 모델 바꿔 사용하기

교육 목표

“도구 하나의 명령어를 외우는 것이 아니라 필요한 AI를 필요한 업무에 선택해서 사용하는 능력을 만듭니다.”

5 단독 AI 세션 실전 과정

8시간

50만 원

여기서부터 단순한 AI 사용법을 넘어 실제 프로젝트 제작으로 들어갑니다.

주요 내용

• AI Agent란 무엇인가
• 단독 Agent 구조
• Agent Role
• System Prompt
• 작업 목표
• 프로젝트 규칙
• Session
• Context
• 파일 관리
• 프로젝트 작업 범위
• 작업 기록
• 검수 기준
• 테스트
• 실패와 복구
• 작업 완료 기준

실전 프로젝트 예

• 홈페이지 제작
• 업무 자동화
• 마케팅 업무
• 리서치
• 콘텐츠 제작
• 데이터 분석
• 사내 업무 도구
• 상품 기획

최종 목표

“AI 한 명에게 실제 직원처럼 하나의 업무를 맡겨 결과물을 완성하는 경험을 만듭니다.”

6 멀티에이전트 고급 과정

총 16시간 · 8시간 × 2회 권장

150만 원

여러 AI를 동시에 실행하는 것에서 끝나지 않고 각 AI에게 역할을 나누고 협업하는 구조를 설계하는 과정입니다.

1 Single Agent와 Multi Agent

• Single Agent
• Multi Agent
• Agent Team
• Orchestrator
• Worker
• Reviewer
• Tester

사용자 → Orchestrator → Planner → Worker → Reviewer → Tester → 최종 결과

2 역할 분담

3 Session 분리

• Agent별 독립 실행
• 작업 공간 분리
• Session 분리
• 작업 충돌 방지

4 Context 분리

모든 Agent에게 모든 정보를 무조건 전달하지 않습니다. 각 Agent에게 필요한 Context만 전달하는 구조를 이해합니다.

5 역할별 System Prompt

• Manager
• Planner
• Developer
• Researcher
• Reviewer
• Tester

6 Tmux

• Session
• Window
• Pane
• Process
• Agent별 작업 공간

7 Agent 간 업무 전달

• 작업 요청
• 업무 분배
• 작업 결과 전달
• 검토
• 수정 요청
• 완료 보고

8 Harness

• 역할
• 규칙
• 입력
• 출력
• 작업 경계
• 검증
• 작업 기록
• 사람 승인
• 자동화

자신의 실제 업무를 기준으로 나만의 AI 조직 구조를 설계합니다.

7 멀티에이전트 하네스 엔진 제작 과정

총 24시간 · 4주 · 1개월 유지보수 포함

200만 원

이 과정은 이미 만들어진 멀티에이전트 프로그램을 단순히 사용하는 교육이 아닙니다. 공식 교재 『툴리의 나만의 AI 팀 만들기』의 흐름을 따라 자신의 멀티에이전트 하네스 엔진을 직접 구축하고 실행하고 검증합니다.

교육 종료 후 1개월 기본 유지보수가 포함됩니다.

1단계

실행 환경 준비

• WSL
• Linux
• Claude Code
• tmux
• 프로젝트 작업 경로
• 필요한 프로그램
• 실행 환경 검사

2단계

Session과 Context

• Session 이해
• Context 이해
• 프로젝트 분리
• CLAUDE.md
• Slash Command
• 권한
• 안전 경계
• Tool
• MCP
• Hook
• Sub Agent
• Skill
• Plugin

3단계

하네스 엔지니어링

• AI의 역할
• 작업 규칙
• 실행
• 검증
• 작업 흐름
• 사람 승인
• 자동화
• 로그
• 상태 관리

4단계

Tmux 멀티에이전트 환경

• Pane 0: Orchestrator
• Pane 1: Backend Engineer
• Pane 2: Runtime Guardian
• Pane 3: Frontend Engineer

5단계

역할별 규칙

• CLAUDE.md
• .claude-rules
• Role Prompt
• Agent별 업무 범위
• 공통 규칙
• 통신 규칙
• 코드 규칙
• 검증 규칙
• 금지 영역

6단계

Agent 간 통신

• Pane 간 메시지
• TASK_ID
• 작업 요청
• 완료 보고
• PASS
• FAIL
• 작업 상태 전달

7단계

Dispatcher 제작

• 사용자 요청
• Dispatcher
• 업무 분석
• 담당 Agent 결정
• 작업 전달

8단계

자동 Routing

• 자동 작업 감지
• 자동 전달
• Agent Chain
• 상태 확인
• PASS / FAIL
• 다음 Agent 전달
• 중단된 Agent 확인
• 기본 복구

9단계

작업 위임 구조

• 큰 업무
• 작업 분해
• 담당 Agent 배정
• 작업 실행
• 검증
• 수정
• 최종 완료

10단계

반복 작업 Template

• Task Template
• Prompt Template
• Workflow Template
• Review Template
• Agent Template

11단계

프로젝트 경계

• Project Root
• 허용 경로
• 수정 금지 파일
• 민감 파일
• Agent별 작업 범위
• 프로젝트 간 결과물 분리
• 작업 오염 방지

12단계

로그와 상태 파일

• TASK ID
• 시작
• 작업 중
• 검수
• 완료
• 실패
• 재시도
• Agent 상태
• 작업 로그
• 상태 파일

13단계

장애 대응과 복구

• Pane 오류
• Agent 오류
• Session 오류
• Process 오류
• Routing 오류
• 데몬 오류
• 부분 복구
• 전체 복구

14단계

회귀 테스트

• 필수 파일 검사
• 설정 검사
• 정적 검사
• Agent 통신 테스트
• Routing Smoke Test
• Chain Test
• PASS / FAIL 검증

15단계

설치 및 실행 표준화

• Install Check
• Start
• Stop
• Status
• Restart
• Logs
• 전체 실행
• Backup
• Packaging

16단계

최종 엔진 검증

• Agent
• Role
• Session
• Context
• Dispatcher
• Routing
• Validation
• Logging
• Recovery
• = Multi-Agent Harness Engine

교육이 끝나면 자신이 직접 구축한 멀티에이전트 하네스 엔진을 완성하는 것을 목표로 합니다.

LEVEL 7 교육과정 유지보수(보강)

멀티에이전트 하네스 엔진 제작 과정에는 교육 종료 후 1개월 기본 유지보수가 포함됩니다.

지원 범위

• 기존 엔진 실행 오류
• Agent 구동
• tmux, Session / Pane
• CLI 실행 환경
• 기존 Routing
• 기존 설정 오류
• 로그 점검
• 교육과정에서 구축한 환경의 기본 복구

추가 원격 유지보수

• 원격 유지보수 패키지 3회 — 50만 원
• 3회 초과 후 추가 지원 1회 — 15만 원

유지보수와 추가 개발의 구분

유지보수

이미 구축된 기능이 정상적으로 작동하도록 지원

• 실행 문제
• Agent 상태
• Session / Pane
• 기존 Routing
• 기존 설정
• 로그 확인
• 기존 구축환경 복구

별도 개발

기존에 없던 기능이나 구조를 새로 만드는 작업

• 신규 Agent 추가
• 신규 Workflow
• 외부 API 연동
• 새로운 자동화
• Web UI
• 관리자 페이지
• 서버 이전 및 재구축
• 기업 시스템 연동
• 대규모 구조 변경
• 고객 전용 기능

추가 개발은 요구사항 확인 후 별도 견적입니다.

어떤 과정을 선택해야 할까요?

AI를 처음 시작한다면

AI 입문 → ChatGPT / Gemini / Claude → 프롬프트

AI는 사용하지만 CLI가 처음이라면

프롬프트 → Codex / Claude / Gemini CLI → CLI 중급

CLI를 이미 사용한다면

단독 AI 세션 → 멀티에이전트 고급

직접 멀티에이전트 엔진을 만들고 싶다면

멀티에이전트 고급 → 하네스 엔진 제작

교육 신청

아래에서 관심 있는 과정을 확인하고, 문의 페이지를 통해 신청해주세요.

신청 가능 과정

• AI 입문 세미나
• ChatGPT 실무
• Gemini 실무
• Claude 실무
• 프롬프트 실무
• 메타 프롬프트
• Codex CLI
• Claude CLI
• Gemini CLI
• AI CLI 중급 통합
• 단독 AI 세션 실전
• 멀티에이전트 고급
• 멀티에이전트 하네스 엔진 제작
• 기업 / 단체 교육
• 1:1 교육 및 컨설팅

신청 시 아래 정보를 함께 알려주시면 빠른 안내가 가능합니다.

• 이름
• 연락처
• 이메일
• 지역
• 직업 / 업무 분야
• 현재 AI 활용 수준
• 희망 교육 형태
• 희망 일정
• 배우거나 해결하고 싶은 내용

교육 문의하기

개강 안내

• 모든 정규 교육은 3인 이상 모집 시 개강합니다.
• 신청 인원이 3명 이상 모집되면 교육 일정과 장소를 확정하여 안내합니다.
• 3명 미만일 경우 신청을 먼저 접수하고 모집 인원이 충족되는 시점에 개강 일정을 안내합니다.

MyToolly 교육이 지향하는 방향

AI 모델은 계속 바뀝니다. ChatGPT가 업데이트되고 Claude가 바뀌고 Gemini가 바뀌며 새로운 모델과 새로운 CLI가 계속 등장합니다. 그래서 특정 버튼 위치나 명령어만 외우는 교육으로는 변화에 계속 대응하기 어렵습니다. MyToolly 교육은 더 근본적인 구조를 이해하는 것을 목표로 합니다.

문제 해결 흐름

목표를 정한다
    ↓
업무를 나눈다
    ↓
적절한 AI를 선택한다
    ↓
역할을 부여한다
    ↓
필요한 Context를 전달한다
    ↓
AI가 작업한다
    ↓
결과를 검증한다
    ↓
필요하면 다시 수정한다

성장 단계

AI 사용 → Prompt → CLI → 단독 Agent → Multi Agent → AI Team → Harness → Multi-Agent Engine

AI를 사용하는 사람이 아니라 AI에게 일을 맡길 수 있는 사람

그리고 더 나아가

AI 여러 명을 자신의 팀으로 만들어 실제 업무를 운영할 수 있는 사람

을 만드는 것이 MyToolly 교육의 목표입니다.

AI를 배우는 것에서 끝나지 않습니다

AI 한 명에게 모든 일을 시키지 마세요. 이제는 나만의 AI팀을 만들어 일을 맡기세요.

교육 문의 및 서비스 보기

교육 후기

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