Architecting Ideas, Structuring Innovation

실무 중심 교육 · 팀 역량 내재화 AI Agent & Copilot 교육 로드맵 · 오픈소스 기반 확장

Microsoft Certified Trainer 로고 - 20년 경력 AI·클라우드 교육 전문가

AI Agent & GitHub Copilot으로 개발 생산성 혁신 20년 실무 경험과 검증된 기술력으로

실무에 바로 적용 가능한 교육을 중심으로 팀의 역량을 빠르게 끌어올리고, 이후 AI Agent & Copilot 교육을 단계적으로 확장해 나갑니다. 오픈소스 생태계까지 포함해 실습 가능한 커리큘럼과 운영 기준을 차근차근 구축합니다.


Microsoft Certified Trainer 로고 - Azure·AI 아키텍트

Technical Leadership: 이정구 | CEO & Lead Architect

Microsoft Certified Trainer | 2003년부터 20년+ 교육 경력

AI Agent 시스템 설계 및 Copilot Studio 구축 전문가

GitHub Copilot, Cursor를 활용한 개발 생산성 혁신

• Azure, Kubernetes, MSA 아키텍처 설계 및 교육

• 대기업 및 공공기관 다수 프로젝트 컨설팅 경험

고객이 얻는 3가지 핵심 가치

01

즉시 적용 가능한 실전 코드

이론이 아닌, 귀사 환경에 바로 적용 가능한 Production-Ready 코드와 아키텍처를 제공합니다.

02

시스템 설계 역량 확보

단편적 기능 구현을 넘어, 확장 가능하고 유지보수 가능한 시스템 설계 역량을 내재화합니다.

03

장기 기술 파트너십

일회성 교육에 그치지 않고, 기술 진화에 따른 커리큘럼 업데이트와 실습 기준 정리를 함께합니다.

AI & 클라우드 전문가와 함께하세요

풍부한 경험의 전문가가 직접 검토하고 해답을 제시합니다

교육 문의

Journey to IDEACUBE

MCT 경력에서 탄생한 지식 아키텍트 그룹

2003

MCT 자격 취득

Microsoft Certified Trainer 자격 취득, Azure, .NET, Enterprise Architecture 교육 경력 시작

2010~2020

대규모 시스템 구축 & 컨설팅

대기업 및 공공기관 대상 레거시 시스템 클라우드 전환, 대규모 시스템 현대화 컨설팅 및 아키텍처 설계

2021~2024

AI & Cloud Native 전문화

AI, Kubernetes 중심 기술 스택 전문화, Agent 시스템 설계 역량 확립

2025

AI Agent 실전 과정

  • • AI, Copilot 활용 과정
  • • Google Agentic Development Kit 과정
  • • LangGraph 기반 Multi-Agent 과정
  • • AI & GPU 인프라 실습 과정
  • • Kubernetes & eBPF 과정
2025.12.3

IDEACUBE 설립

지식 아키텍트 그룹으로서 본격적인 시작

AI CubeAgent

교육(내재화)에서 출발해 PoC 확장까지 이어지는 실전 흐름을 설계합니다

교육(역량) → PoC(검증) → 운영(솔루션)

팀의 역량 내재화부터 실제 업무 적용, 운영 기준까지 한 흐름으로 연결합니다.

교육/로드맵 문의
Enterprise-Ready Architecture Azure Native Agentic Workflow

교육으로 내재화하고
PoC로 자연스럽게 확장

실무 중심 교육으로 팀의 역량을 내재화하고, 교육에서 만든 산출물이 실제 업무에 이어지도록 소규모 PoC부터 단계적으로 확장할 수 있는 흐름을 만듭니다. AutoGen·Semantic Kernel·Azure OpenAI 및 오픈소스 생태계를 포함해, 어떤 워크플로우를 어떻게 설계할지 방향과 체크리스트를 정리합니다.

단계별 PoC 계획(소규모부터) 요구사항 → 아키텍처 → PoC 가이드 보안·거버넌스 포함 설계 자문

예: RAG 상담 요약/코드 리뷰 자동화 등 PoC 시나리오 초안과 실행 체크리스트를 제공합니다.

AI CubeAgent Core (템플릿·체크리스트)

AI-assisted 개발 워크플로우와 표준 템플릿을 쌓아 쉽게 구현 가능한 개발 환경을 만듭니다. 실습 환경과 이슈 트래킹을 통해 개선점을 빠르게 반영하고, 교육 이후에도 적용이 이어지도록 지원 프로세스를 정리합니다.

Orchestration 템플릿

AutoGen 기반 역할/대화 흐름 설계 패턴

Skill/Tool 연결 가이드

Semantic Kernel로 사내 API/업무 도구 연결

RAG 설계 체크리스트

권한 필터링·데이터 경계·근거 기반 응답

운영/관측성 기준

로그·추적·평가(프롬프트/응답 품질) 기본안

Azure 배포 레퍼런스(목표)

고객 테넌트에서 동작 가능한 배포 형태(예: Container Apps/Functions) 방향 제시

제품화 로드맵 (3단계)

1) PoC 패키지

시나리오 1~2개 · 가드레일 · 실행 체크리스트

2) Pilot 확장

권한/로그/모니터링 포함 · 부서 단위 적용

3) Marketplace Ready

반복 제공 가능한 오퍼/문서화 · 운영 기준 정착

1

Agentic Workflow Engine

AutoGen 기반의 Multi-Agent 오케스트레이션 및 워크플로우 관리

2

Azure Native Security

Azure OpenAI와 Enterprise Data를 안전하게 연결하는 보안 레이어

3

Observability & Governance

로그/추적/권한 관리로 운영 가능한 Agent 시스템 구성

이런 팀에 적합합니다

업무 자동화가 필요한 팀

티켓 처리, 리포트 생성, 지식 검색을 Agent로 자동화

보안/거버넌스가 중요한 조직

권한 제어, 감사 로그, 데이터 경계가 명확한 설계

PoC를 운영으로 확장하려는 팀

관측성/배포/운영 기준을 포함해 제품화 지원

내부 데이터와 연결하려는 팀

RAG + Vector DB로 사내 문서/지식을 안전하게 연결

CubeAgent_System_Architecture.v7
Orchestration
AutoGen
Skill Exec
Semantic Kernel
Reasoning
Azure OpenAI

// Hybrid Engine: AutoGen + Semantic Kernel

class CubeAgent {

async reply(messages) {

// 1. AutoGen: Coordinate Agents

const plan = await manager.coordinate(messages);

// 2. Semantic Kernel: Execute Skill

return await kernel.invoke(

plan.pluginName, plan.functionName

);

}

}

Memory Store Cosmos DB + Vector
Model Layer LLM (GPT-4o / o1 / Open Source)

용어 정리 (Glossary)

AutoGen / Semantic Kernel / LangGraph를 함께 언급하는 이유를 짧게 정리했습니다.

AutoGen

멀티 에이전트 간 역할 분담/대화/협업을 조율(오케스트레이션)하는 프레임워크 옵션입니다.

Semantic Kernel

업무 도구(Plugins/Functions) 실행, 프롬프트/메모리/커넥터를 구조화해 “실제 작업”을 안정적으로 수행하는 레이어입니다.

LangGraph

상태 기반(그래프/스테이트머신) 오케스트레이션을 위한 또 다른 선택지입니다. 요구사항에 따라 AutoGen과 대체/보완 관계가 될 수 있습니다.

RAG + Vector DB

사내 문서/정책/위키 같은 지식을 검색해 응답에 근거를 붙이는 방식입니다. 권한/감사 로그/데이터 경계를 함께 설계해야 운영 단계에서 안전합니다.

왜 여러 기술을 함께 언급하나요?

현실의 엔터프라이즈 환경에서는 “에이전트 조율(Orchestration)”, “업무 도구 실행(Skills)”, “모델 추론(LLM)”, “데이터 연결(RAG)”, “운영/보안(Governance)”을 각각 분리해 설계하는 편이 더 안전하고 유지보수가 쉽기 때문입니다.

The Idea Cube Way

핵심 서비스 라인업

AI 기반 개발 혁신 & Copilot 마스터

GitHub Copilot, Cursor, Copilot Studio를 활용한 개발 생산성 혁신

  • • 기간: 2~5일 교육
  • • 산출물: AI 도구 활용 가이드, 생산성 전략, Copilot Studio 구축
  • • 핵심: Vibe Coding, AI Pair Programming, 코드 작성 시간 단축

AI Agent 시스템 설계

Semantic Kernel, AutoGen, LangGraph 기반 Multi-Agent 구현

  • • 기간: 3일 실습 교육 (로드맵)
  • • 산출물: Agent 아키텍처 초안, 실습 예제 코드
  • • 핵심: Orchestration 패턴, Tool 통합 전략

Cloud Native 전환

Azure/Kubernetes 기반 클라우드 마이그레이션

  • • 기간: 4일 교육
  • • 산출물: IaC 코드, K8s Manifest
  • • 핵심: 비용 최적화, 보안/모니터링 설계

MSA 아키텍처 고도화

Event-Driven, CQRS, Saga 패턴 적용 설계

  • • 기간: 5일 심화 교육
  • • 산출물: 도메인 모델링, API 설계서, 샘플 코드
  • • 핵심: 분산 트랜잭션, 장애 복원력(Resilience)

AI Agent/Copilot 실습 로드맵

교육 이후, 실습 환경/이슈 지원 체계를 단계적으로 확장

  • • 형태: 워크샵/실습 시나리오 축적 → PoC 범위 정의 → 운영 기준 정리
  • • 산출물: 실습 자료, 체크리스트, 이슈 트래킹 기반 개선
  • • 핵심: 오픈소스 기반 실습 확장, 재현 가능한 교육/지원 프로세스

서비스 제공 방식

Intensive Training (교육)

실습 중심 워크샵으로 즉시 적용 가능한 역량 확보

  • • 기간: 2~5일 (8시간/일)
  • • 장소: 기업 현장 또는 온라인
  • • 인원: 최대 20명 권장
  • • 제공: 실습 코드, 수업자료

Roadmap Advisory

교육 이후 적용 범위/우선순위/실습 시나리오를 정리하는 로드맵 워크샵

  • • 방식: 1~2회 워크샵(현장/온라인) + 후속 Q&A
  • • 산출물: 교육/실습 로드맵, PoC 범위 정의 초안, 체크리스트
  • • 지원: 이슈 트래킹 기반 질의응답(우선 지원은 범위 협의)

기술 스택 & 도구

실제 프로젝트에 사용하는 기술 라인업

AI

AI & Agent 기술

GitHub Copilot부터 Multi-Agent까지

AI 개발 도구 (핵심)

GitHub Copilot, Cursor, Copilot Studio - AI 기반 개발 환경 구축

Agent 프레임워크

Semantic Kernel, AutoGen, LangGraph - Multi-Agent 시스템 구축

핵심 기술

Prompt Engineering, RAG 구현, Vector DB, Tool Calling

비즈니스 효과

• 코드 작성 시간 단축 • 반복 업무 자동화로 개발 시간 확보

K8s

Cloud & Infrastructure

Azure부터 Kubernetes까지

Platform & Tools

Azure, Kubernetes, Docker, Helm, ArgoCD, Prometheus/Grafana

Core

IaC 구현, CI/CD 파이프라인, 모니터링 & 로깅, 보안 강화

Benefits

• 인프라 비용 효율화 • 배포 주기 단축 및 자동화

MSA

MSA & Architecture

분산 시스템 설계

Patterns & Frameworks

Event-Driven, CQRS, Saga, DDD, API Gateway, Service Mesh

Core

도메인 모델링, 분산 트랜잭션, 장애 복원력, API 설계

Benefits

• 서비스 확장성 향상 • 장애 격리로 서비스 안정성 확보

교육을 통해 얻을 수 있는 것

기업이 경험하는 실질적인 변화

개발 생산성 향상

AI Agent와 자동화 도구를 활용하여 반복 업무를 줄이고 핵심 개발에 집중

예: GitHub Copilot 도입 후 코드 작성 시간 40% 단축, 문서 자동화로 주당 5시간 절약

클라우드 비용 최적화

Kubernetes 리소스 최적화와 아키텍처 개선으로 운영 비용 절감

예: Pod 자동 스케일링 설정으로 월 인프라 비용 30% 절감

배포 프로세스 개선

CI/CD 파이프라인 구축으로 안정적이고 빠른 릴리스 사이클 구현

예: 수동 배포 2일 → 자동화 파이프라인으로 30분 단축, 배포 오류율 80% 감소

전문성과 경험

Microsoft Certified Trainer

2003년부터 20년+ 교육 경력

Enterprise Architecture

대기업 및 공공기관 프로젝트 경험

Azure, Kubernetes, MSA 등 현대 클라우드 기술 스택에 대한 실전 경험과 교육 노하우를 보유하고 있습니다.

협업 경험 & 적용 분야

특정 고객사를 과장하거나 임의로 나열하지 않고, 실제 현장에서 반복적으로 등장하는 적용 유형과 요구사항을 중심으로 정리했습니다.

대표 적용 시나리오

  • • 개발 생산성: Copilot 도입, 코드 리뷰/품질 자동화
  • • 업무 자동화: 티켓 분류/요약, 리포트 생성, 반복 작업 자동화
  • • 지식 연결: 사내 문서/위키/정책 기반 RAG 검색
  • • 운영 기준: 관측성/권한/감사 로그 중심의 제품화

자주 받는 요구사항

보안/거버넌스 권한/감사 로그 사내 데이터 경계 운영/모니터링 PoC → 제품화 내부 역량 내재화

요구사항을 먼저 정리하면, 교육(내재화) → 로드맵 → PoC의 우선순위를 더 명확히 잡을 수 있습니다.

바로 시작하는 방법

  1. 1) 목표/현황(팀/스택/데이터) 10분 정리
  2. 2) 적용 범위(교육 vs PoC vs 운영) 합의
  3. 3) 2~5일 집중 교육으로 시작 (필요 시 로드맵/PoC 범위 정의를 함께 정리)
교육 문의

교육 과정

실무 경험을 바탕으로 설계된 체계적인 교육 프로그램

AI Agent 개발

3일 중급~고급
  • Copilot Studio 활용
  • Semantic Kernel 실전
  • LangGraph Multi-Agent
  • Google ADK 활용

실습 중심 · 프로젝트 기반

Vibe Coding

2일 초급~중급
  • GitHub Copilot 마스터
  • AI 페어 프로그래밍
  • Prompt Engineering 기법
  • AI 도구 생산성 극대화

트렌디한 개발 방식

Python

3~5일 초급~중급
  • Python 기초부터 고급까지
  • FastAPI & Django
  • 데이터 분석 & 시각화
  • 머신러닝 라이브러리

초급부터 실무까지

Cloud Native

4일 중급
  • Azure 핵심 서비스
  • Kubernetes 실전
  • Container 오케스트레이션
  • DevOps & CI/CD

Azure 기반 · 실무 중심

마이크로서비스

5일 고급
  • MSA 아키텍처 설계
  • 분산 시스템 패턴
  • API Gateway & 서비스 메시
  • 모니터링 & 관찰성

설계부터 구현까지

Spring Boot

4일 중급
  • Spring Framework 핵심
  • RESTful API 개발
  • Spring Data JPA
  • Spring Security

기초부터 실무까지

.NET & C#

4일 중급
  • ASP.NET Core 개발
  • Entity Framework Core
  • Blazor 웹 개발
  • C# 고급 기법

최신 .NET 스택

맞춤형 교육

귀사의 상황과 요구사항에 맞춘 커스터마이징 교육 과정을 제공합니다

  • 현업 프로젝트 기반
  • 기술 스택 맞춤 설계
  • 지속적 기술 지원

상담을 통해 설계

교육 과정 상담이 필요하신가요?

프로젝트 목표와 팀 상황에 맞는 최적의 교육 과정을 제안해드립니다

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교육 문의 · AI Agent/Copilot 로드맵 상담

교육으로 시작해 AI Agent/Copilot 교육·실습을 단계적으로 확장합니다

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