aio-01d4-stu/Last3Mon/68/LECTURE-68.md

68일차 수강 안내 · 수업 준비부터 마칠 때까지

• 일자: 2026-10-20 (화) · 68일차
• 주제: 복합 업무 시나리오 분석과 Multi-Agent 기반 워크플로우 설계
• 실습 폴더: Last3Mon/68 · 강의 자료: Lecture/68
• 환경: 65일차 n8n 2.42.6 + OpenAI API 키만(gpt-4.1-mini) + 67일차 데이터 API + CLI 코딩 에이전트 하나. Ollama는 쓰지 않습니다.
• 이 문서: 오늘 하루 내가 할 일을 수업 준비부터 마칠 때까지 순서대로 모은 수강 안내입니다. 수업 중에도 띄워 두고 어디까지 왔는지 확인하세요.

flowchart LR
  P["전날<br/>준비 · Agent 게시"] --> M["아침<br/>켜기 · doctor"] --> L1["1~2교시<br/>Lab 01<br/>업무 나누기"] --> L2["3~4교시<br/>Lab 02<br/>라우터 · Supervisor"] --> L3["5~6교시<br/>Lab 03<br/>빠진 입력 · 꺼진 Agent"] --> V["7~8교시<br/>tflow"] --> E["마친 뒤<br/>남기기 · 69 준비"]

0. 하루 한눈에

교시	시간	할 일	문서	끝났다는 표시
전날	약 15분	자료 받기 · n8n · 데이터 API · 두 Agent 게시 · doctor	PREP (65~67일차를 못 했다면 PREPARE-68-FROM-65, 약 30분)	ready
1	09:00~09:50	개요 · 1단계 강의 (복합 업무 시나리오 분석)	개요, 1단계
2	10:00~10:50	Lab 01 예제 1 · 2 · 과제	Lab 01	lab01-challenge 통과
3	11:00~11:50	2단계 강의 · Lab 02 예제 1 · 2	2단계, Lab 02	lab02 통과
4	12:00~12:50	Lab 02 과제 35분 (Supervisor 비교) · 풀이	Lab 02	lab02-challenge · 비교 표
-	13:00~14:00	점심
5	14:00~14:50	3단계 강의 · Lab 03 예제 1 · 2	3단계, Lab 03	lab03 · lab03-down 통과
6	15:00~15:50	Lab 03 과제 40분 · 풀이	Lab 03	내 케이스 5개 · 보고서
7	16:00~16:50	바이브 코딩 tflow: 요청서 → 내 SPEC → 비교 → 만들기	VIBE-REQ-TFLOW → VIBE-Q-TFLOW	SPEC.md · R1~R6 · pytest
8	17:00~17:50	발표 · 강사 정리 · 강사 바이브 코딩 · 팁 · 69일차 예고	진행

1. 전날 준비 (약 15분)

1.1 자료 받기

cd ~/aio-01d4-stu && git pull

1.2 n8n과 데이터 API 켜기 (Ollama는 끔)

sudo systemctl disable --now ollama 2>/dev/null   # WSL에 설치한 Ollama가 있으면 끄고 자동 시작도 끔
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/65/n8n
docker compose rm -sf ollama                      # Ollama 컨테이너가 있으면 지움 (없으면 그냥 지나감)
docker compose start
cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/67/data-api
docker compose up -d
curl -s localhost:8800/health                     # {"status": "ok"}

• LLM은 OpenAI API 키(Last3Mon/.env) 하나로 씁니다. n8n은 start로 켭니다 (up -d는 Ollama 컨테이너를 다시 만듦).

1.3 오늘 부를 Agent 두 개 게시 (만들지 않고 게시만)

cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/68
uv run tools/flow.py push agents/it-agent.json agents/meeting-agent.json     # 수업 준비 때 약 19초
uv run tools/flow.py call it-agent requests/agent-it.json                     # route 자동 답변, T-1002 처리 중
uv run tools/flow.py call meeting-agent requests/agent-meeting.json           # count 4

! unpublished ...가 나오면 같은 경로를 쓰던 예전 워크플로우를 게시 해제한 것입니다 (정상).

1.4 준비 확인

uv run tools/flow.py doctor        # 마지막 줄 ready

1.5 미리 읽기 (선택, 5분)

PREP 4절: "T-1002 처리 상태 알려주고, 첨부한 회의록에서 할 일도 정리해줘. 그리고 프린터 출력이 안 돼요." 이 문장에 업무가 몇 개이고, 각각 누가 맡으면 좋을지.

준비물

노트북과 충전기, WSL의 Docker, WSL 창 두 개, 브라우저, 67일차 my-work/it-agent.json (7교시에 씀).

2. 수업 당일 아침 (09:00 전)

1. 노트북을 껐다 켰다면 1.2를 다시 합니다. 두 Agent는 게시된 채로 남아 있습니다.
2. 터미널 두 개, 둘 다 cd ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/68. ① 에이전트(codex/claude/agy), ② 확인(push·call·test).
3. 터미널 ②에서 uv run tools/flow.py doctor → ready.
4. my-work/PROMPTS.md를 만들어 둡니다.

3. 실습할 때마다 같은 순서

flowchart LR
  A["① 기대 결과 읽기<br/>cases/*.json"] --> B["② 요청문을<br/>메모장에 먼저"] --> C["③ 에이전트에게"] --> D["④ 에이전트가<br/>my-work · check"] --> E["⑤ 내가<br/>push · test"]
  E -->|✘| F["⑥ 실패 줄 · 보고서 경로<br/>그대로 붙여 주기"] --> C
  E -->|✔| G["⑦ PROMPTS.md"]

• 요청문 다섯 가지(파일 · 입력 · 처리 · 결과 모양 · 기대 결과), 한 번에 한 가지 변화.
• 막히면 ▶를 하나씩, 그래도 안 되면 reference/로 이어 가기.
• 오늘은 두 Agent(it-agent, meeting-agent)를 고치지 않습니다. 부르기만 합니다.

4. 1~2교시 · 1단계 · 복합 요청을 업무로 나누기

Lab 01 (약 40분).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인
예제 1 (10분, 에이전트 없이)	cp templates/MULTI-AGENT-DESIGN-TEMPLATE.md my-work/DESIGN.md 후 1절 업무 분석표를 직접 채우기 (cat requests/composite.json)		표
예제 2 (15분)	요청 문장을 업무 목록으로 나누기만 (Agent는 아직 안 부름)	my-work/split.json · my-split	push my-work/split.json → test cases/lab01.json --repeat 3, call my-split requests/composite.json
과제 (15분)	업무마다 맡을 Agent, 빠진 입력은 LLM이 아니라 규칙으로	my-work/split.json 고치기	test cases/lab01-challenge.json --repeat 3, test cases/lab01.json

(명령 앞에는 모두 uv run tools/flow.py가 붙습니다.)

• 볼 것: 내 분석표와 워크플로우 결과가 같은지, 업무 글에 T-1002가 남아 있는지.

5. 3~4교시 · 2단계 · 여러 Agent에게 나눠 맡기기

Lab 02 (약 70분).

순서	할 일	파일 · 웹훅	확인
예제 1 (10분)	두 Agent를 직접 불러 계약(입력 · 결과) 표 정리		call it-agent requests/agent-it.json, call meeting-agent requests/agent-meeting.json, call meeting-agent '{"title": "주간 회의"}'
예제 2 (25분)	라우터: 업무마다 담당 Agent를 HTTP로 부르고 결과를 하나로	my-work/assistant.json · my-assistant (바탕 split.json은 그대로 둠)	push my-work/assistant.json → test cases/lab02.json, call my-assistant requests/composite.json
과제 (35분, 4교시)	Supervisor: AI Agent 하나가 두 Agent를 Tool로 골라 부르기, 라우터와 비교	my-work/supervisor.json · my-supervisor	test cases/lab02-challenge.json, DESIGN.md 비교 표

• 볼 것: Executions에서 my-assistant 한 번에 it-agent · meeting-agent 실행이 따로 생기는지, 복합 요청과 단일 요청의 시간 (Lab 03에서 씀).

6. 5~6교시 · 3단계 · 빠진 입력, 꺼진 Agent, 어려운 테스트

Lab 03 (약 80분).

순서	할 일	확인
예제 1 (20분)	빠진 입력이면 Agent를 부르지 않고 입력 필요	push my-work/assistant.json → test cases/lab03.json
예제 2 (20분)	회의록 Agent를 끄고도 나머지 업무는 답하게	off agents/meeting-agent.json → test cases/lab03-down.json, 고친 뒤 다시 켜기 push agents/meeting-agent.json → test cases/lab02.json, test cases/lab03.json
과제 (40분, 6교시)	어려운 요청 5개 이상 cases/my-cases.json, 통과시키기, 사람이 몰릴 때의 확장 계획을 숫자로 (DESIGN.md 5·6절)	test cases/my-cases.json --repeat 3, test cases/lab03.json, test cases/lab02.json

• 보고서: cp templates/TEST-REPORT-TEMPLATE.md my-work/TEST-REPORT.md 후 채우기.
• off 뒤 다른 테스트가 이상하면 회의록 Agent가 꺼져 있는 것입니다. push agents/meeting-agent.json.

7. 7~8교시 · 바이브 코딩 tflow

n8n 워크플로우 JSON을 트리와 mermaid로 보여 주는 TUI. 67일차 it-agent.json과 오늘 my-work/*.json을 열어 봅니다.

오늘부터 순서가 바뀝니다. 문제(VIBE-Q)를 에이전트에게 통째로 주지 않고, 사람의 말인 요청서에서 요구를 내가 먼저 뽑습니다.

flowchart LR
  REQ["VIBE-REQ-TFLOW<br/>요청서 읽기"] --> SPEC["~/vibe/tflow/SPEC.md<br/>직접 쓰기 10분"] --> Q["VIBE-Q-TFLOW<br/>비교 · 고치기"] --> B["SPEC을 에이전트에게<br/>단계별로"] --> A["수업 뒤 git pull<br/>VIBE-A-TFLOW"]

mkdir -p ~/vibe/tflow && cd ~/vibe/tflow
git init
# SPEC.md를 다 쓰고 나서 codex (또는 claude, agy)

시간	단계	확인
16:00~16:12	0. 준비 · 요청서 → SPEC.md → VIBE-Q와 비교	요구마다 확인 방법, 비교한 줄
16:12~16:23	1. 글자로 트리와 mermaid (R1 · R4)	갈래가 보이고 끝없이 반복되지 않음, --mermaid
16:23~16:35	2. TUI · 상세 · 경고 (R2 · R5 · R6)	Agent 아래 모델 1 · Tool 2, 망가진 파일 경고
16:35~16:45	3. 한국어 설명과 캐시 (R3)	아래 export 후, 두 번째는 캐시에서
16:45~16:50	4. 정리	SPEC.md 체크, uv run pytest -q, PROMPTS.md

export OPENAI_API_KEY=$(grep '^OPENAI_API_KEY=' ~/aio-01d4-stu/Last3Mon/.env | cut -d= -f2-)

• 8교시: 1~2명 발표, 강사 정리 · 시연 · 팁, 69일차 예고.

8. 마친 뒤

할 일	이유
PROMPTS.md, DESIGN.md, TEST-REPORT.md 정리	최종 프로젝트 재료
회의록 Agent가 켜져 있는지 (call meeting-agent requests/agent-meeting.json)	꺼 둔 채로 두지 않기
~/vibe/tflow 지우지 않기	69일차에 오늘 만든 워크플로우를 여는 데 씀
git pull 후 VIBE-A-TFLOW.md(정답본)와 내 SPEC.md 비교	수업이 끝나면 올라옴. 요구 도출 예시 · 요청문 예
69일차 준비: 00-DAY69-PREP 1~2절	내일은 데이터 API를 쓰지 않음 (켜 두어도 됨)

9. 막혔을 때 (오늘 공통)

증상	할 일
network day65-n8n_default not found	n8n이 꺼져 있음. 1.2의 n8n부터
call it-agent가 404	1.3 다시 (push agents/...)
doctor의 agent webhook ✘	1.3 다시
check에 ✘	그 줄을 그대로 에이전트에게
status 500이 30초 넘게	OpenAI 쪽 일시 오류일 수 있음. 한 번 더
같은 곳을 3번 고쳐도 실패	요청을 더 작게, 또는 reference/로 이어 가기

확인

• 전날 두 Agent 게시, doctor → ready
• Lab 01: lab01, lab01-challenge
• Lab 02: lab02, lab02-challenge, 라우터 · Supervisor 비교 표
• Lab 03: lab03, lab03-down, 다시 켠 뒤 lab02 · lab03, 내 케이스 5개, 보고서
• tflow: R1~R5, pytest, 단계마다 commit
• 69일차 준비