한 줄 소개
탈중앙화 네트워크에서 상호작용하며 스스로 학습하는 AI 에이전트를 개발하고 연구합니다.
분야
ENGINEERING
목표 결과물
OPEN_SOURCE
랩 소개
본 3개월 과정은 Web3 AI 기초 개념 정립에서 시작하여 합동 실습 구현으로 진행되는 단계별 학습/연구 경로로 이루어져 있습니다. 탈중앙화의 근본적인 이유, 웹 기술의 흥미진진한 진화 과정, 개방형 프로토콜의 중요성을 학습합니다. 또한 AI가 때때로 '환각'을 경험하거나 이미지를 '상상해서 그리는' 복잡한 AI 문제를 심층적으로 탐구하면서 Web에서 인간과 AI 가 어떻게 상호작용 할 수 있을지에 대해서 토론합니다. Web3 프로토콜, A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜 및 MCP(Model Context Protocol)를 프로토콜을 활용하여 Agent를 만드는 법을 배우고 마지막 달에는 각자 만든 20개의 AI 에이전트가 서로 대화하고 협력하는 작은 AI Network 직접 만들어보는 특별한 경험을 완성하는 것이 목표입니다.
운영 방식
본 3개월 과정은 Open Protocol과 Web3, A2A, MCP를 통한 Web3 AI의 기초부터 실전까지 체계적으로 진행됩니다. 학습 구조 주 1회 모임 (목 저녁 7시반-9시반) 멘토링 시스템 1기에서 성공적으로 Web3 AI를 구축하신 4분의 선배님들께서 적극적인 멘토링을 제공해 드립니다. 4-5명으로 구성된 소규모 팀에 각 멘토님이 배정되어 밀착 지도해 드립니다. 온라인 모각코(모두 각자 코딩)을 통해 개인 맞춤형 피드백을 받으실 수 있습니다. 프로젝트 진행 1개월 차: 기초 이론 및 개념 학습 (주 1회 미니 프로젝트) 2개월 차: 중급 실습 및 프로토타입 개발 (팀 프로젝트 시작) 3개월 차: AI 에이전트 네트워크 구축 및 최종 프로젝트 완성
커리큘럼
1주차: 탈중앙화의 필요성과 웹3의 철학적 기반 이해하기
2주차: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 구조와 활용 방법 익히기
3주차: 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 통한 AI 협업 구현하기
4주차: 에이전트 메모리(Agent Memory) 구현 및 장기 기억 관리 기법
5주차: 환각(Hallucination), 작화(Confabulation) 및 합의(Consensus) 메커니즘
6주차: Web3-A2A-MCP 연결 실제 예시 및 통합 아키텍처 설계
7주차: MCP 서버 구현 및 기능 확장하기
8주차: 개인 AI 에이전트 설계 및 구현하기
9주차: A2A 프로토콜을 활용한 다중 에이전트 연결 계획 수립
10주차: 에이전트 간 상호작용 패턴 연구 및 기능 고도화
11주차: AI 네트워크 확장 및 보안, 데이터 주권, 윤리적 고려사항 논의 및 적용
12주차: 완성된 AI 에이전트 네트워크 발표 및 최종 프로젝트 완성
참여 요건
기본 프로그래밍 능력: Python 또는 JavaScript에 대한 기본적인 이해와 코딩 경험 Git/GitHub 활용 능력: 기본적인 버전 관리 시스템 사용 경험
사전 질문
오픈소스 참여 경험: 오픈소스 프로젝트에 기여한 경험이 있으신가요? GitHub이나 다른 플랫폼에서 코드를 공유하거나 다른 개발자들과 협업한 사
지식 공유 의지: 학습한 내용을 문서화하고 커뮤니티와 공유하는 것에 대한 귀하의 생각은 어떠한가요? 과거에 기술 블로그 작성이나 지식 공유 활동
AI 에이전트 개발 경험: AI 에이전트를 만들어 본 경험이 있으신가요?
블록체인과 Web3 이해: 블록체인을 사용해 보거나 개발해 본 경험이 있으신가요?
랩장 소개
김민현
Web3 AI 2기 LAB
모임 기간
2025.06.12 - 2025.09.11
모임 일시
매주 목요일 19:30 ~ 21:30
장 소
모두의연구소 강남캠퍼스
모집 기간
2025.05.15 - 2025.06.19
모집 인원
24명
선발 방식
사전 질문 기반 심사