KAIST PRISM-AI 센터, LLM 기반 산업 AI Agent 공개강좌 개최

KAIST PRISM-AI 센터는 2026년 5월 14일부터 15일까지 KAIST 기계공학동 2층 해동정보실에서 「AI가 대신 일하는 시대: LLM 기반 산업 AI Agent 설계와 구현」공개강좌를 개최하였다. 본 강좌는 산업 현장에서 LLM을 활용해 각자의 업무에 특화된 AI Agent를 설계하고 구현하는 방법을 다루는 실습 중심 교육 프로그램으로 진행되었다.

이번 강좌에서는 생성형 AI 및 LLM 활용 전략, 프롬프트 코딩, Vibe Coding, RAG 기반 기술문서 검색 및 챗봇 구축, AI 기반 보고서·시각화 자동 생성 등이 다루어졌다. 또한 산업 데이터 분석 자동화, 자연어 기반 하드웨어·도구 제어 자동화, 지식 기반 AI Agent 적용 사례 등을 통해 LLM을 실제 산업 업무와 연결하는 방법을 소개하였다.

특히 클라우드 기반 LLM 활용과 로컬 LLM 기반 구현을 함께 다루며, 산업계에서 AI Agent 도입 시 고려해야 할 실무적 요소도 함께 설명하였다. 클라우드 기반 서비스의 사용성과 로컬 LLM의 보안상 장점, 그리고 실제 업무 적용을 위한 코드 기반 구현 방식 등을 균형 있게 소개함으로써 참가자들이 자신의 업무 환경에 맞는 AI Agent 구축 방향을 이해할 수 있도록 하였다.

강사진으로는 KAIST 기계공학과 이승철 교수, 경희대학교 기계공학과 임재혁 교수, KAIST 문화기술대학원 임경태 교수, SK On 이남정 PM, KAIST InnoCORE Fellow 이준형 박사가 참여하였다. 

총 60명의 수강생이 참여하였으며, 참가자들은 LLM 기반 산업 AI Agent의 개념부터 실제 구현 사례까지 단계적으로 학습하였다.

본 강좌의 책임 교수인 이승철 교수는 “LLM 기반 AI Agent는 산업 현장에서 데이터 분석, 문서 검색, 보고서 작성, 장비 제어 등 다양한 업무를 자동화할 수 있는 실질적인 도구로 빠르게 확장되고 있다”며 “이번 공개강좌가 엔지니어와 실무자들이 자신의 업무 환경과 보안 조건에 맞는 AI Agent를 설계하고 구현하는 역량을 갖추는 계기가 되었기를 기대한다”고 하였다. 

이번 공개강좌는 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 산업 데이터 분석, 문서 검색, 보고서 작성, 장비·도구 제어, 지식 기반 의사결정 자동화로 확장되고 있음을 보여주는 교육 프로그램이었다. KAIST 기계공학과, AX학과, PRISM-AI 센터는 본 강좌를 통해 산업 현장에서 활용 가능한 AI Agent 교육 기반을 강화하고, 제조 및 산업 AI 분야의 실무형 인재 양성에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 
 

본 행사는 과학기술정보통신부에서 지원하는 과학기술원 InnoCORE 사업에 의해 수행되었습니다. 

KAIST PRISM-AI Center Hosted a Tutorial on LLM-based Industrial AI Agent

The KAIST PRISM-AI Center hosted a tutorial titled “The Era of AI Working on Your Behalf: Design and Implementation of LLM-based Industrial AI Agents” from May 14 to 15, 2026 at KAIST. The course was designed as a hands-on program to help participants understand how to use LLMs in industrial settings and build AI Agents designed for their own work environments.

The program covered practical topics including generative AI and LLM utilization strategies, prompt coding, Vibe Coding, RAG-based technical document search and chatbot development, and AI-based report and visualization automation. It also introduced industrial applications such as automated data analysis, natural language-based control of hardware and tools, and real-world use cases of knowledge-based AI Agents.

The lecture also addressed both cloud-based LLM services and local LLM implementation. By covering the accessibility of cloud-based services, the security advantages of local LLMs, and code-based implementation methods required for practical deployment, the program helped participants understand how to choose and build AI Agent systems suited to their own operational environments.

The lecture was delivered by Professor Seungchul Lee from the KAIST Department of Mechanical Engineering, Professor Jae Hyuk Lim from the Department of Mechanical Engineering at Kyung Hee University, Professor Kyungtae Lim from the KAIST Graduate School of Culture Technology, Namjeong Lee, AI Engineer at SK On, and Dr. Junhyeong Lee, KAIST InnoCORE Fellow. A total of 60 participants joined the program and learned the concepts and implementation strategies of LLM-based industrial AI Agents. 

Professor Seungchul Lee, w ho served as a course coordinator, stated, “LLM-based AI Agents are rapidly evolving into practical tools for automating a wide range of industrial tasks, including data analysis, document search, report generation, and equipment control.” He added, “I hope this course provided engineers and practitioners with an opportunity to design and implement AI Agents that fit their own work environments
and security requirements.”

This program highlighted the expanding role of AI from a simple support tool to a core technology for industrial data analysis, document search, report generation, tool control, and knowledge-based decision automation. Through this program, PRISM-AI Center is expected to further enhance its educational programs in industrial AI Agents and contribute to the development of industry-ready talent in manufacturing and industrial AI. 

This event was supported by the InnoCORE program of the Ministry of Science and ICT (N10260002).