CHO-FAM 전체를 연구 대상으로 정의하고, 이후 11개월의 실험을 지탱할 연구 질문·시스템 경계·평가 방법을 만든다.
대화형 학습에서 정리한 설계 판단입니다. 실제 벤치마크 성과와 구분하며, 상세 근거와 한계는 리포트에 기록했습니다.
학습 판단과 실제 실험 증거는 각 리포트에서 구분합니다.
| 주차 | 과목 | CHO-FAM 연구 | 상태 |
|---|---|---|---|
| 1주차 | Research Methodology · Agent vs Workflow | CHO-FAM 전체 / Cho-Pilot Mini | 완료 처리 |
| 2주차 | CS Foundations · System Decomposition | Human·Agent·Knowledge·Workflow 경계 | 완료 처리 |
| 3주차 | Probability · Metrics | 연구 가설·관찰 지표 정의 | 완료 처리 |
| 4주차 | Experiment Design | 재현 가능한 평가 세트 v1 | 진행중 |
사용 원칙: O’Reilly를 주교재 플랫폼으로 삼고, Manning은 Agent·LLM 심화 참고자료로 선택한다. 논문·공식문서는 연구 세미나 자료로 읽으며, CHO-FAM 저장소에서 구현과 실험으로 검증한다.
Build an AI Agent (From Scratch) Ch. 1 — Workflow와 Agent의 구분
AI Agent architecture·evaluation survey 및 연구방법론 자료
Hugging Face LLM Course, Google SRE Books, CHO-FAM 기존 설계 문서
공식 목차 확인: 2026-09-15. Chapter 번호는 T1~T8의 영문 판본 기준이다. 아래 배치는 CHO-FAM 과목에 맞춘 학습 계획이며 출판사의 권장 순서는 아니다. 집중 범위는 학습용 요약으로, 원문 장 제목이 아니다.
주교재 지정 부분을 먼저 읽고 선택 참고는 필요할 때만 읽는다. 여러 Chapter가 있는 주는 해당 주제의 절을 발췌하며 전 장 완독을 요구하지 않는다. 읽기 약 2–3시간을 기준으로 실습 시간을 확보한다. 논문·공식 규격은 별도로 보완한다. 45–48주는 새 책 없이 기존 자료를 재독한다. 미래 주차는 교재 계획만 표시하며 상세 페이지는 예약 실행 시 생성한다.
| 주차 · 과목 | 주교재 · Chapter | 선택 참고 · Chapter |
|---|---|---|
| 1주차 Research Methodology · Agent vs Workflow | T1 · AI Engineering Chapter 1 집중 범위: 기획·목표 | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 1 (§1.3–1.4) 집중 범위: 워크플로 구분 |
| 2주차 CS Foundations · System Decomposition | T2 · Fundamentals of Software Architecture, 2e Chapter 3, 8 집중 범위: 모듈·책임 | T2 · Fundamentals of Software Architecture, 2e Chapter 23 집중 범위: 구조도 |
| 3주차 Probability · Metrics | T1 · AI Engineering Chapter 2–3 집중 범위: 확률·지표 | T3 · Designing Data-Intensive Applications, 2e Chapter 2 집중 범위: 응답시간 |
| 4주차 Experiment Design | T1 · AI Engineering Chapter 4 집중 범위: 평가설계 | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 10 (§10.2) 집중 범위: 평가셋 |
읽기를 선호하고 O’Reilly를 구독하는 학습자를 위한 선택 독서 경로다. 기존 T1–T8 필수 교재와 주차별 Chapter는 그대로 유지한다. S1–S8은 별도의 보조교재 코드이며, 아래 자료를 모두 완독할 필요는 없다.
읽기 운영: 기본 읽기 2–3시간에 더해 여유가 있으면 주 60–90분 동안 선택 Chapter의 관련 절 또는 무료 읽을거리 하나를 읽는다. 총 학습시간을 늘리기 어렵다면 기존 선택 참고와 교체한다. 독서 노트에는 핵심 주장 3개, 반론·의문 1개, CHO-FAM 적용 아이디어 1개를 남긴다. 구현·실험 산출물은 유지한다.
| 주차 | 선택 교재 · Chapter · 읽기 초점 | 독서 질문 |
|---|---|---|
| 1주차 | S4 · Software Engineering at Google Chapter 1 · 시간에 따른 변경 비용 | CHO-FAM에서 유지해야 할 계약은 무엇인가? |
| 2주차 | S2 · Learning Domain-Driven Design Chapter 1–2 · 도메인·공통 언어 | Human과 Agent가 같은 용어를 다르게 쓰는가? |
| 3주차 | S5 · Practical Statistics for Data Scientists, 2e Chapter 2 · 표본·불확실성 | 평가 표본은 실제 사용을 대표하는가? |
| 4주차 | S5 · Practical Statistics for Data Scientists, 2e Chapter 3 · 실험·유의성 | 개선과 우연을 어떻게 구분할 것인가? |
Anthropic · Building effective agents
1주차 · Workflow와 Agent 구분을 주교재와 비교한다.
추가 자료 확인: 2026-09-18. 링크된 O’Reilly 영문 판본의 공개 목차 기준이며, 읽기 초점과 질문은 CHO-FAM용 제안이다. 계정별 본문 접근 여부는 로그인 후 확인한다. 분산 시스템·운영 서적은 설계 원리 중심으로 읽고, 오래된 코드/API 예시는 현재 공식 문서와 대조한다. 12개월차는 기존 독서의 재참조이며 새 필독 도서를 추가하지 않는다.