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AI가 코드를 실행하고, 테스트하고, 버그를 자율적으로 수정할 수 있다면 어떨까요? 이 튜토리얼에서는 오픈 소스 AI 에이전트인 goose를 사용하여 자연어 프롬프트만으로 완벽하게 플레이 가능한 Flappy Bird 게임을 구축합니다. 수동 코딩은 전혀 필요하지 않습니다.
학습 내용:
goose의 내부 아키텍처 작동 방식
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 설명
도구 호출 및 자율 실행
대화를 통한 반복 및 디버깅
다중 모델 지원(Claude, GPT, 로컬 모델)
goose의 차별점: → 오픈 소스 - 코드 검토 및 수정 가능 → 로컬 실행 - 코드가 로컬 컴퓨터를 벗어나지 않음 → 확장성 - MCP 서버를 통해 모든 도구 연결 가능 → 다중 모델 지원 - Claude, GPT 또는 로컬 LLM 사용 가능
이 패턴은 게임, 웹 앱, 자동화 스크립트 등 AI가 전체 개발 과정을 처리해야 하는 모든 프로젝트에 적용할 수 있습니다.
참고 자료:
ByteMonk 블로그: https://blog.bytemonk.io/
시스템 설계 강좌: https://academy.bytemonk.io/courses
LinkedIn: / bytemonk
Github: https://github.com/bytemonk-academy
타임스탬프:
0:00 - AI 에이전트가 Flappy Bird를 처음부터 구축합니다
0:34 - AI 에이전트와 코드 어시스턴트의 주요 차이점
1:08 - Goose란 무엇인가? 아키텍처 설명
2:33 - MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 작동 방식
3:26 - 한 번의 프롬프트로 게임 구축
4:11 - 대화를 통한 디버깅
4:58 - Sevalla 호스팅
5:11 - 내부 작동 방식: 도구 호출
6:31 - 비용, 속도 제한 및 멀티 모델 지원
7:20 - 레시피: 패키징 워크플로
재생 목록:
• System Design Interview Basics
• System Design Questions
https://www.youtube.com/playlist?list... MHbIWU
• Machine Learning Basics
• Microservices
• Emerging Tech
#AIAgent #goose #OpenSource #MCP #Bytemonk
