IT 기술 따라잡기

AI 시대,
우리는 AI와 경쟁해야 할까요?
아니면 AI를 내 편으로 만들어야 할까요?

이번 영상에서는
AI4PKM 2월 Cohort W1 온보딩 시나리오를
AI4PKM을 리드하고 계신 김진영님이 직접 시연해 주십니다.

단순한 기능 설명 영상이 아닙니다.

🤖 AI와 실제로 대화하면서
🧠 나만의 2nd Brain을 만들고
🌐 커뮤니티에 나를 등록하고
🚀 AI 시대 경쟁력을 준비하는 과정을
처음부터 끝까지 보여드립니다.

특히 2월부터는
AI4PKM 자동화를 도와주는 GOBI Desktop 3.x가 적용되면서
온보딩과 자동화 경험이 한층 더 강력해졌습니다.

✔ AI가 직접 진행하는 온보딩 데모
✔ PKM + AI + 커뮤니티 결합 구조
✔ Obsidian 연동 및 자동 인제스천
✔ Daily Briefing 자동 생성
✔ AI 시대에 인간의 역할과 전략에 대한 깊은 Insight

이 영상은
“AI 툴을 어떻게 쓰는가?”가 아니라
“AI 시대에 우리는 어떻게 살아야 하는가?”에 대한 실험입니다.

⏱ Chapters

00:00 온보딩 시작 – 6단계 소개
01:05 근황 토크
03:10 Remotion 소개
07:40 Remotion 예시 비디오
11:20 AI 시대 변화와 인간의 역할
16:10 PKM과 커뮤니티 의미
20:30 Brain Community 소개
25:40 1월 회고 & 2월 개선점
29:55 인제스천 자동화
33:10 Daily Briefing 데모
36:20 옵시디언 연동
38:30 마무리

AI4PKM은
시애틀에 사는 한인 엔지니어들과
한국에 계신 분들이 함께 만들어가는 커뮤니티입니다.

우리는 AI를 소비하는 사람이 아니라,
AI를 활용해 스스로를 강화하는 사람이 되기 위해 모였습니다.

AI 시대를 미리 준비하고 싶은 분들,
혼자가 아니라 함께 성장하고 싶은 분들이라면
이번 영상이 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

👇 지금 확인해 보세요
https://youtu.be/THqP_nRtq7o?si=ut9cHqkE-BOGX9fL

💬 AI4PKM 참여하기

Discord
https://discord.gg/rSqWstpS

1월 Cohort 온보딩 시나리오
https://pub.aiforbetter.me/guide/onboarding-scenario-2026-01/

Cohort 영상 Playlist
https://www.youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF0ed88d2Zj2V-t4nEB1SSIm

Second Brain Community
https://app.joingobi.com/discover

GOBI Desktop App
https://drive.google.com/drive/folders/1QiymsmeSS2dxR4qwI2sm5KXoltBeWlU5

AI4PKM Engine
https://github.com/jykim/AI4PKM

AI4PKM Vault Template
https://github.com/jykim/ai4pkm-vault

🔔 Catch Up AI Membership 회원님들께 드리는 특별 소식 🔔

✨ 이번 주 업로드:
2025년 8월 26일, 워싱턴주 Redmond의 Microsoft Building 20에서 열린
Seattle AI Workshop 현장 영상!

🎤 이날 행사에는 Neo4j & Hypermode 두 회사가 참가했는데요,
저는 Hypermode Workshop에만 참석해서 📹 직접 녹화했습니다.

👉 이번 영상은 Members Only 로 공개됩니다! 

https://youtube.com/playlist?list=PLRQGNaa1hGF2R3VRbp8nAcx4ORKxBRbam&si=AL1HskJuzXmTyxHM

🤖 Hypermode란?

미국 기반의 AI 에이전트 개발 & 자동화 플랫폼 제공 기업으로,
코딩 없이도 자연어(영어)로 지시하면 AI 에이전트를 구축·운영할 수 있습니다.

🔑 주요 기능

🛠️ Hypermode Agents: 자연어 지시 → 실행 가능한 AI Agent 변환

🧩 Agent Builder: 단계별 에이전트 설계 지원

🔀 Model Router: 목적(속도·비용·추론력)에 맞는 AI 모델 자동 선택

🔗 2,000+ 통합: Notion, GitHub, Slack 등 연동

👥 협업 툴: Threads & Inbox로 팀 단위 협업

🧠 기억·학습: 사용자 패턴 학습 → 점진적 성능 향상

💡 장점
✔️ 코딩 지식 없이도 사용 가능
✔️ 팀 협업 & 확장성
✔️ 다양한 업무 실시간 자동화 지원

🎯 활용 사례

📊 영업 & 마케팅 자동화 (CRM, 리드 관리, 보고서 작성)

👨‍💻 개발자 지원 (AI 기능 추가, 로그 모니터링, 분석)

🗂️ 그래프 DB 연동 (지능형 데이터 검색 자동화)

🔥 요약
Hypermode는 **“누구나 쉽게 AI Agent를 만들고, 팀과 함께 실무 자동화할 수 있는 플랫폼”**입니다.
이번 Members Only 영상에서 그 현장을 직접 확인해 보세요! 🙌

🎥 AI 시대 앱 개발 - 로직 중심에서 의미 중심으로
📍 Tree of Thoughts (ToT) 논문 구현 소스코드 분석 & 의미 중심 AI 앱 개발 인사이트

🤖 우리는 지금, 기존 프로그래밍 방식만으로는 설명되지 않는 AI 시대를 살아가고 있습니다.
이 영상에서는 **Tree of Thoughts (ToT)**라는 획기적인 AI 추론 기법을 LangGraph 소스코드로 직접 구현하며,
기존의 “로직 중심” 개발과는 전혀 다른 사고방식, 즉 ‘의미 중심’ 개발이 왜 필요한지를 살펴봅니다.

💡 이 영상에서 다루는 핵심 내용:

* Tree of Thoughts 논문이 제시한 새로운 추론 방식 이해
* LangGraph를 활용한 실제 코드 구현
* AI 앱 개발자가 알아야 할 Prompt 설계와 Structured Output 활용법
* 기존 앱 개발과 AI 앱 개발의 차이: “로직(Logic)” vs. “의미(Meaning)”

👨‍💻 누구에게 도움이 될까요?

* AI 앱/서비스 개발에 관심 있는 분
* GPT를 똑똑하게 쓰고 싶은 분
* CoT, ToT 같은 최신 추론 방식에 대해 실제로 이해하고 싶은 분
* 기존 개발자에서 한 단계 도약하고 싶은 분
* AI 시대에 어떤 변화가 오는지 알고 싶은 비개발자 분

📌 다음 영상 예고
두 번째 영상에서는 Tree of Thoughts를 실행하는 **LangGraph의 핵심 구조(Graph 구성)**를 설명합니다.
그리고 LangSmith 로그를 통해 실제 실행 과정을 시각적으로 추적하며
우리가 만든 함수들과 클래스들이 어떻게 상호작용하며 추론을 완성하는지 살펴볼 예정입니다.

🌐 AI는 이제 단순한 도구가 아니라, 함께 생각하는 파트너입니다.
이 영상이 여러분의 AI 활용에 새로운 시야를 열어드릴 수 있길 바랍니다.
좋아요 👍, 댓글 💬, 그리고 구독 🔔은 큰 힘이 됩니다!

https://youtu.be/K_nDJzfb6hQ?si=Im0Lkh5WiHSVCM74

🔥 GitHub에서 AI Agent 어플리케이션을 쉽고 빠르게 개발하는 방법! 🚀

이번 세미나에서는 GitHub을 활용한 AI Agent 어플리케이션 개발을 편리하게 진행하는 방법을 알려줍니다!
그리고 직접 Demo 시연을 통해, AI 기술이 실제 비즈니스에 어떻게 적용될 수 있는지 생생하게 보여줍니다.

💡 특히! Ayca가 소개한 AI 기반 보험 청구 자동화 시스템이 인상적이었습니다.
🚗💥 자동차 사고 후, AI Agent가 자동으로 보험 청구서를 작성해주는 어플리케이션!
📹 사고 차량을 동영상으로 촬영 후 업로드하면?
✅ AI Agent가 사고 부위를 자동 감지하고,
✅ 보험 청구서까지 자동 생성!
✅ 관련 사진까지 첨부하여 완벽한 서류 제출 가능!

💎 놀라운 점! 이 소스코드는 오픈 소스로 제공되며, 누구나 다운로드하여 사용할 수 있습니다.
이미 미국의 한 보험회사에서는 이러한 AI 기술을 활용하여 실제 서비스를 운영 중이라고 하네요.

📌 이 비디오에서 더 많은 실전 Demo와 비즈니스 적용 가능성을 확인할 수 있습니다!
GitHub의 수많은 오픈 소스 프로젝트 중, 실제 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 AI Agent 기반 솔루션이 많습니다.
하지만, 단순한 개발 기술만으로는 충분하지 않습니다. 비즈니스 적용을 위한 전략과 실행력이 필요하죠.

🔥 여러분도 AI 기술을 배워서, 실제 비즈니스에 적용해보고 싶지 않나요?
이 영상을 보고 나면, AI Agent 어플리케이션을 개발하고 활용하는 방법을 직접 배울 수 있습니다!
개발자가 아니더라도, AI 기술이 어떻게 실생활에 적용될 수 있는지 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

👉 지금 바로 클릭하고, AI Agent 기술이 어떻게 비즈니스에 활용될 수 있는지 확인해 보세요!
📺 이 영상 하나로 AI 기술의 새로운 가능성을 만나보세요! 🚀

https://youtu.be/B4I8HyGUGT0?si=iDoU8JpLERQZyTEO

Microsoft Reactor 강좌 Getting Started with Generative AI in Azure 두 번째 비디오 입니다.

이 비디오에서는 Microsoft의 AI Agent Application 개발 환경인 Azure AI Foundry 에 대해 설명합니다.

두 강사 분이 아주 쉽고 친절하게 기본 부터 차근차근 잘 설명해 주시네요.

개떡 같이 얘기 해도 찰떡 같이 알아 듣는 다는 말이 있습니다.

강의 중 AI 에게 질문하는 Prompt를 간략하게 대충 작성해도 그것을 토대로 Prompt Engineering Template 에 맞춰서 잘 정리 해 주는 기능이 눈길을 끄네요.

AI Agent Application을 개발 하는 여러 툴과 개발 환경들이 제공되고 있습니다.

개인적으로 LangChain/LangGraph 위주로 공부 하지만 다른 개발 환경들에 대한 정보도 얻기 위해서 다양한 On/Off 라인 세미나에 참석하고 그 중에서 좀 더 깊이 알고 싶은 부분은 이렇게 번역 작업 하면서 다시 한번 복습하고 있습니다.

AI Agent 와 관련된 기술들이 어떻게 진행되는지 알고 싶으신 분들 보시면 도움이 되실 겁니다.

https://youtu.be/O2BV3br6UTU?si=J8x3QW2VOZ53vvug

이번 영상에서는 LangGraph의 Plan & Execute 추론을 다룬 소스코드 분석 마지막 편입니다.

소스코드 분석이지만 개발자가 아닌 분들도 보시면 재미 있으실 겁니다.

AI 분야에서 추론은 어떻게 진행되는지 한번 확인해 보세요.

사용자의 질문을 작은 Task들로 나누고, 이를 하나하나 단계적으로 실행하면서 **Re-plan(재계획)**하는 과정을 구현했습니다.

이러한 접근 방식 덕분에, 더 높은 수준의 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 AI Agent를 만들 수 있습니다.

🎯 과연 이 방식이 ChatGPT, Claude, DeepSeek, Perplexity 같은 최신 AI 모델들과 비교했을 때 어떤 차이를 보일까요?

실험을 위해 **"가장 유명한 K-Pop 걸그룹의 각 멤버 생일을 알려줘"**라는 질문을  AI 모델들에게 던졌습니다:

비디오에서 이 소스코드가 답한 내용과 현재 가장 성능이 좋은 AI 모델들이 답한 내용을 비교해 보세요.

특히 DeepSeek R1 의 추론과 답은 놀랍더라구요.

https://youtu.be/dtyjji0Mgxo?si=1_SFwLZDKvTs5Htk

AI 시대를 어떻게 맞이 해야 할지 궁금하시죠?

어플리케이션을 개발하는 사람들도 어떻게 AI 를 사용해서 프로그래밍을 할지 무지 열심히 연구하고 있습니다.

개발자 분들이 공부하면서 깨달아 가는 것이..... 결국은 소통입니다.

AI를 잘 이용하려면 AI와 잘 소통하는 방법을 개발해야 하는 것이라는 겁니다.

그래서 나온 얘기가 Prompting 입니다. 

이는 단지 프로그래머에게만 요구 되는 것은 아닙니다.

AI를 잘 사용하고 싶은 사람 누구에게나 필요합니다.

컴퓨터를 잘 알아서 앱을 개발하는 사람들은 AI와  잘 소통하는 방법을 어떻게 찾았는지 보면 힌트를 좀 얻을 수 있지 않을까요?

이 비디오를 보시면 분명 도움이 되실 겁니다. (프로그래밍에 대해 얘기 하지만 코딩은 하나도 없습니다.)

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기존 Traditional Programming 에서는 로직이 있었습니다.
로직만으로는 부족합니다.


AI Agent Programming에서는 거기에 더해서 Prompt들과 이 이 Prompt들을 다루는 로직이 중요합니다.


새로운 코딩의 요구 조건.
AI와 소통하는 법을 프로그래밍으로 어떻게 구현할것인가가 핵심입니다.


이 Prompt를 지배하는 길이 AI Agent 프로그래밍 마스터로 가는 길 입니다.


이번 시간에는 Plan & Execute 튜토리얼에서 관리되는 Prompt 들과 그 흐름을 자세히 살펴 보겠습니다.


이 흐름을 이해하고 난 후 LangGraph 에서 제공하는 Plan & Execute 소스코드를 보면 이 Prompting을 다루는 로직을 이해하는데 많은 도움이 될 겁니다.

https://youtu.be/sbC64Cx5flQ?si=2yv0eAzZnQuUw9rn

DeepSeek R1, OpenAI o3

요즘 뉴스를 장식하는 hot AI trend 를 보면 추론이라는 말이 많이 나옵니다.

이 추론이 무엇이길래 AI 의 성능을 크게 향상시켰을까요?

한국어로는 추론이라는 한 단어로 번역되는데 실제로 영어에서는 두가지 종류가 있습니다.

Inference 와 Reasoning 입니다.

DeepSeek R1 과 OpenAI o3 등 추론 기능을 강화한 AI 모델들은 Inference 부분을 강화 한 모델들입니다.

AI 모델에서 뿐만 아니라 LangGraph 와 같은 AI  어플리케이션을 만드는 Tool 에서도 이 추론기능을 사용하여 성능을 높이거나 더 user friendly 한 서비스를 제공하는 방법론이 있습니다.

거기서 말하는 추론은 Reasoning 에 더 가깝습니다. 

오늘은 이 AI 의 추론 기능을 다루는 LangGraph의 Planning Agents tutorial 들을 공부하기에 앞서 추론이란 무엇인지, Inference 와 Reasoning 의 차이는 무엇인지 그리고 이 기능을 개발할 수 있도록 만든 이론적인 성과물들은 무엇인지 등에 대해 설명드립니다.

https://youtu.be/KpBnknONb48?si=nZU6cHeXTzLNCbyn

오늘은 마이크로소프트 본사에서 열린 AI Agent Hackathon에 참가한 이야기를 나눠보려고 합니다!

저는 인도인 두 명, 중국인 한 명, 그리고 저까지 총 4명이 한 팀을 구성해 즉석에서 아이디어를 나누고, 중국 친구가 제안한 독창적인 아이디어로 AI 에이전트 애플리케이션을 만들어보았습니다.

이날 해커썬에는 즉석에서 팀을 구성한 참가자들뿐만 아니라, 미리 준비된 팀들도 참여했는데요, 총 14개 팀이 각자의 개성 넘치는 아이디어로 만든 어플리케이션을 발표했습니다. 그 중에서도 정말 창의적이고 유익한 아이디어들이 많아서 모두가 함께 성장하는 시간이었습니다.

특히, 이 해커썬에서 느낄 수 있었던 뜨거운 열정과 에너지는 정말 잊을 수 없을 것 같아요. 새로운 것을 배우고, 새로운 친구들을 사귀고, 그들의 열정으로부터 큰 동기부여를 받을 수 있었습니다.

이 비디오에서는 이 특별한 날의 순간들, 참가자들의 열정, 그리고 AI 에이전트 개발에 대한 다양한 아이디어를 생생하게 전달해드리겠습니다.

지금 바로 확인해 보세요! 새로운 아이디어와 에너지를 느껴 보실 수 있을 겁니다!

https://youtu.be/65APUoBgCS0?si=tZ8K-CkMWy65dorE

오늘은 Hierarchical Arcitecture를 적용한 AI Agent Web Application 소스코드 분석 마지막 시간 입니다.

AI는 맥락을 이해하고 판단하는 능력이 있습니다.

기존의 앱은 속도와 정확성 면에서 탁월합니다.

Agentic AI는 이러한 구기술과 신기술의 장점을 활용해서 더 나은 서비스를 제공하는 것이 목표입니다.

이와 관련해서 Memory 관리, Human in the Loop 기능, 프롬프트 관리, Agentic Workflow 등 많은 기술과 개념들이 나오고 있습니다.

그리고 그러한 기술과 개념들을 적용하는 실험들이 많이 이루어 지고 있습니다.

이번 소스코드 분석은 그러한 새로운 기술과 개념 중 하나인 Prompting 관점에서 Backend 소스코드를 집중적으로 분석해 보겠습니다.

Agentic AI 를 조금 더 깊게 이해하는데 도움이 될 것입니다.

https://youtu.be/BCn3ZjI5nFY?si=TPzHajs_p_jTSSb4