TURN
ROUTINES
INTO
AGENTS.
당신의 루틴을, 에이전트가 대신 실행합니다
AI 에이전트 강의 · 컨설팅 | habix.ai — 실전 전문가의 에이전트 자동화 플랫폼
에이전트를 배우고, 만들고, 실제로 배포합니다. 수강생 200명이 검증한 실전 커리큘럼으로 나만의 AI 에이전트를 완성하세요.
직접 만들고, 운영하고,
오픈소스로 공개합니다
AI 코딩 도구가 HOW 를 빠르게 만든다면, hplan 은 그 전에 WHETHER 를 검증합니다. 46 skills · 5 plugins · 9 commands · v0.10.1
자세히 보기 → TOOLSKarpathy LLM Wiki + Tiago Forte Second Brain 결합. LLM 이 Distill 대행, 당신은 Express 에만 집중. Obsidian Native · 4 channels.
자세히 보기 → TOOLSAI PM 실습 데모. hplan 시그널 분류 · PMF 달성도 시각화 · 3가지 Use Case 영상 라이브.
탐색하기 → TOOLS40K+ 법령·판례를 AI가 분류한 인터랙티브 3D 지식 우주. legal.habix.ai 라이브.
탐색하기 → PLAYBOOKSAI 검색 시대의 SEO — 7-layer 표준으로 ChatGPT·Perplexity·Claude 인용을 설계하는 실전 가이드.
읽기 → PLAYBOOKSLLM·에이전트·RAG 핵심 개념 Canonical Entity 정의. AI 검색이 인용하는 권위 있는 참조 문서.
읽기 → CHEATSHEETS에이전트 설계·평가·운영 원페이지 레퍼런스. Pattern, Memory, Tool Use, Evaluation 핵심 정리.
보기 → CHEATSHEETSCommands · Workflows · Shortcuts 원페이지 레퍼런스. 실전에서 매일 쓰는 패턴 모음.
보기 → CHEATSHEETSAPI · Control Primitives · StateGraph 원페이지 레퍼런스. LangGraph 코드 작성 전 빠른 참조.
보기 →에이전트 PM의 관점,
매일 한 편씩 쌓입니다
AI 에이전트 · Claude Code · AI PM 실전 인사이트를 blog.habix.ai에 일일 발행합니다.
기업이 에이전트를 사는 진짜 이유 — 성능이 아니라 비용 구조 전환이다
Glean 연매출 3억 달러와 CEO의 월 1.3만 달러 Codex 구독이 같은 신호다. 기업은 AI가 더 똑똑해서가 아니라 변동비를 운영 가능한 고정비로 바꿔주기 때문에 산다. PM이 설계해야 할 것은 성능이 아니라 비용 구조다.
읽기 →PM의 KPI를 '속도'로 잡으면 틀린다
AI 에이전트가 실행을 맡아도 팀이 더 바빠진다면 KPI를 잘못 잡은 것이다. 세 개의 수렴 신호가 말하는 AI 시대 PM의 새 성과 지표 — 제거한 반복 업무량, 검증 루프 완성도, 약속 범위 정확도.
읽기 →에이전트는 기능이 아니라 스택으로 판다
AI 에이전트 경쟁의 진짜 전선은 모델 성능이 아니라 배포·운영·복구 스택이다. ITBench-AA 50% 미달, swyx의 Agent Labs 테제, 한국 SI 플랫폼 동시 출시가 같은 신호를 보내고 있다.
읽기 →세계 최초 AI 기본법이 시행됐다 — 에이전트 차별점은 성능이 아니라 규제 안에서 도는 운영 설계다
한국이 세계 최초로 AI 기본법을 시행한 지금, 에이전트 경쟁력의 기준이 바뀌고 있다. 모델 성능보다 규제 환경 안에서 작동하는 운영 설계 레이어가 진짜 차별점이다.
읽기 →에이전트 경쟁력은 모델에서 오지 않는다
카르파시·앤드루 응·알렉스 앨버트·얀 르쿤·해리슨 체이스, 서로 다른 5명의 권위자가 같은 주에 같은 결론을 냈다. 에이전트의 진짜 경쟁력은 모델 스펙이 아닌 하네스·파일 스킬·평가 루프·관측성 인프라 4축에서 결정된다.
읽기 →에이전트는 이미 자신을 관찰하고 있다
Anthropic Dreaming, OpenAI Codex Chronicle, Spotify Studio — 서로 다른 세 곳에서 같은 신호가 나왔다. 에이전트 AI가 단순 답변을 넘어 자기 관찰·개선 루프를 내장하기 시작했다. PM이 지금 무엇을 설계해야 하는지를 짚는다.
읽기 →아이디어에서 결과물까지,
에이전트가 연결합니다
PM이 의도를 설계하면, 에이전트가 실행하고, 가치가 전달됩니다.
- PM 관점 문제 정의
- 시장 시그널 감지
- 콘텐츠 방향 설정
- 오케스트레이터 구조
- Tool Use 정의
- 메모리 아키텍처
- 22개 크론 잡 운영
- 멀티에이전트 협업
- 실시간 데이터 처리
- LinkedIn 포스트
- 뉴스레터 브리핑
- 강의 커리큘럼
AI가 분류한
법령·판례 3D 지식 우주
40K+ 대한민국 현행 법령과 판례를 Neo4j 그래프로 연결합니다.
LLM이 관계를 탐색하고, 자연어로 법령을 검색합니다.
메이크그로스
AI 에이전트 주간 브리핑
직접 만들고 운영하며 배운 AI 에이전트 인사이트를 매주 씁니다. PM 관점, 실전 설계, 시장 흐름까지.
수업 중 직접 만드는 강의 커리큘럼
김상윤은 LINE, Samsung, CJ, Kakao 등에서 20년 이상의 PM 경력을 보유하고 있으며, Perso AI·Alan 등 2개의 글로벌 AI 에이전트 제품을 출시했습니다. 현재 22개 이상의 에이전트를 직접 설계·운영 중이며, 100개 에이전트 생태계(Agent100) 프로젝트를 진행하고 있습니다. KDT AI Agent 과정 주강사로서 비전공자부터 현직 개발자까지 200명 이상의 수강생을 교육했습니다.
200명이 남긴 수강 결과
자주 묻는 질문
habix.ai는 직접 AI SaaS와 AI 에이전트를 만들고 운영하면서 쌓은 실전 경험을 강의와 컨설팅으로 전달하는 플랫폼입니다. McKinsey(2024)에 따르면 기업의 AI 도입률은 72%에 달하며, 이 전환 수요에 맞춰 글로벌 B2B AI 제품 출시부터 기업 내부 에이전트 도입까지 현장에서 검증된 방법론을 제공합니다. LINE, Samsung, CJ, Kakao 등에서 20년 이상의 PM 경력을 바탕으로 설계된 커리큘럼입니다.
KDT AI Agent 과정 주강사로 비전공자부터 현직 개발자까지 200명 이상을 교육했습니다. 코딩 경험이 없어도 에이전트를 설계하고 실제로 작동시키는 경험을 할 수 있도록 수업을 구성합니다. 이론만 배우고 끝이 아니라 수업 중에 직접 만들고 배포하는 방식을 채택하며, 수료 후 실무 적용률이 높습니다.
K사 등 국내 주요 대기업 강의와 컨설팅을 진행하고 있습니다. 글로벌 AI SaaS 2종(Perso AI, Alan)과 LLM 기반 B2B 제품을 직접 출시한 경험을 바탕으로 실제로 배포하고 운영할 수 있는 수준의 에이전트 도입을 지원합니다. Gartner(2024)에 따르면 AI 도입 기업의 63%가 PoC 이후 내재화에 실패하는데, habix.ai 컨설팅은 POC로 끝나지 않고 내재화 단계까지 함께 설계합니다.
RAG와 LLM 파이프라인을 직접 구축해 운영하는 LLM 지식 위키입니다. LLM, 에이전트, 프롬프트 엔지니어링 등 AI 핵심 개념을 실제로 작동하는 검색 시스템 위에서 탐색할 수 있습니다. 강의에서 다루는 기술을 직접 프로덕션으로 구현한 레퍼런스이기도 합니다.
홈페이지 하단 문의 폼을 통해 접수하시면 직접 검토 후 답변드립니다. 강의 규모나 기업 상황에 따라 커리큘럼과 방식을 맞춤 설계합니다. 문의 폼 바로가기 →