# AI 네이티브 아키텍처와 구현 경계 코스

> AI가 생성하는 코드의 양보다 시스템 경계와 책임을 먼저 설계합니다. 결정적 코드와 확률적 모델, 컨텍스트와 도구, 단기 작업과 지속 상태, 자동 실행과 사람 승인을 분리하고 작은 호환성 창으로 기존 시스템을 전환합니다.

- Canonical: https://learning.reopt.ai/courses/ai-native-architecture
- Language: ko-KR
- HTML: https://learning.reopt.ai/courses/ai-native-architecture

---

[AI 네이티브 개발](/tracks/ai-native-development)

# AI 네이티브 아키텍처와 구현 경계

모델·도구·상태·사람의 책임을 분리해 변경 가능한 시스템 만들기

AI가 생성하는 코드의 양보다 시스템 경계와 책임을 먼저 설계합니다. 결정적 코드와 확률적 모델, 컨텍스트와 도구, 단기 작업과 지속 상태, 자동 실행과 사람 승인을 분리하고 작은 호환성 창으로 기존 시스템을 전환합니다.
심화 8레슨 515 XP 약 89분

출처 · 핸드북 · 개발자 언러닝 · 엔터프라이즈 에이전트 개발 · 원문 검토 2026-07-01

선수 코스를 먼저 완료해 주세요
[AI 문제 정의와 컨텍스트 설계](/courses/ai-problem-context) 완료 후 이 코스를 시작할 수 있어요.

[선수 코스 학습하기](/courses/ai-problem-context)

![문제 설계·아키텍처·품질 검증·팀 운영 역량이 하나의 개발 흐름으로 연결되는 일러스트](/images/home/track-ai-development.png)
0%

코스 진행률 9개 학습 단계 기준

## 이 코스를 마치면

- 결정적 코드·확률적 모델·사람 판단의 책임과 실패 모드를 분리할 수 있다
- 컨텍스트·도구·상태·권한을 명시적인 계약과 관측 지점으로 설계할 수 있다
- AI 구현을 작은 slice와 호환성 창, 검증 checkpoint로 통합할 수 있다
- 기존 시스템을 strangler·shadow·canary 방식으로 안전하게 전환할 수 있다

1

## 1. 책임과 결정성 경계

모델이 잘하는 판단과 코드가 보장해야 하는 규칙을 분리합니다.

- 모든 것을 에이전트에게 맡기지 않는 설계 Deterministic core, probabilistic edge, human authority와 fallback 개념 45 XP
- 책임 경계 설계 퀴즈 모델·코드·도구·사람의 올바른 책임을 고릅니다. 퀴즈 50 XP

2

## 2. 컨텍스트·도구·상태 Topology

에이전트 실행을 추적 가능한 데이터 흐름과 capability로 설계합니다.

- 에이전트는 Prompt가 아니라 Runtime Context assembly, capability tools, state machine, approval과 trace 개념 45 XP
- 실전: 중간에 멈춘 계약 검토 Agent 상태·도구·승인·재개 경계를 복구합니다. 시나리오 60 XP

3

## 3. AI 구현을 통합하는 Slice

큰 생성 결과를 작은 계약·diff·checkpoint로 나눠 흡수합니다.

- 생성 속도보다 통합 가능한 변화량 Vertical slice, contract-first, bounded diff와 compatibility window 개념 45 XP
- AI 구현 Slice 준비도 계약·변경 크기·호환성·정리 조건을 점검합니다. 체크리스트 55 XP

4

## 4. 마이그레이션과 운영 아키텍처

기존 시스템에 AI 경로를 단계적으로 추가하고 증거로 확대합니다.

- Big-bang AI 전환을 피하는 세 가지 경로 Shadow, assistive, canary·strangler와 governance 개념 45 XP
- 워크북: AI 기능 마이그레이션 설계 기존 업무를 shadow에서 제한 자동화까지 전환합니다. 워크북 70 XP

## 최종 챌린지

코스에서 배운 내용을 업무에 재사용할 수 있는 산출물로 완성하세요.

- 최종 챌린지 · AI 네이티브 기능 아키텍처 책임·Runtime·Slice·마이그레이션을 연결한 실행 가능한 설계 레슨 완료 후 100 XP

---

에이전트용 사이트 안내: https://learning.reopt.ai/llms.txt · 사이트맵: https://learning.reopt.ai/sitemap.xml · 문의: https://learning.reopt.ai/contact