B2B 엔터프라이즈 AX 교육

클로드코드 교육으로
달라지지 않는다면
랄프톤을 준비하세요

오직 논리적 설계만으로 결과와
비즈니스 임팩트를 만드는 경험

'랄프톤 스타일'이 아니라,
랄프톤을 만든 사람이
직접 진행합니다.

프로그램 정품 보증

실리콘밸리에서 검증된
AI 에이전트 운영의 핵심

AI 에이전트 운영의 핵심은 완벽한 지시가 아니라, 반복 가능한 위임 구조를 설계하는 데 있습니다. 랄프톤은 그 구조를 하루 프로그램으로 표준화한 결과입니다.

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정구봉

정구봉

Host of Ralphthon | Optimistic Engineer

· NAVER·본엔젤스 투자 유치 스타트업 창업

· AI 스타트업 3곳에서 LLM 프로덕트 리딩

· 랄프 루프(Ralph Loop) 방법론 기반
실전 프로그램 설계

· 랄프톤 기획·운영 총괄

랄프 루프 다이어그램 — 목표 설계, 자율 실행(DeepAgent), 성과 축적을 순환하는 구조

랄프루프
AI Native 시대의
표준 프레임워크입니다

인간은 성공 기준을 설계하고,
AI는 자율적으로 성과를 완성합니다.

인간의 생산성은 근무 시간에 비례하지만, 랄프루프 속 AI 에이전트는 인간이 손을 뗀 순간(Hands-off)에도 밤새 수백 번의 실행과 에러 수정을 스스로 반복합니다. 인간의 최소한의 설계 투입으로 AI의 무한한 연산 자원을 이끌어내어 극단적인 비대칭적 성과를 만들어냅니다.

랄프톤에서는 문제를
설계하고 AI에 위임해서,
성과를 냅니다.

인간은 좋은 목표와 정교한 스펙을 설계하는 데 집중하고, 실질적인 구현은 AI 에이전트에게 맡깁니다. 도출된 결과를 검증하고 고도화하는 일련의 과정을 통해, AI Native 시대의 새로운 일하는 방식을 완벽히 경험하는 실전 교육입니다.

1

하루 안에 시작부터 데모까지 09:00 – 19:00 집중 프로그램

4단계

설계부터 위임, 실행, 발표까지 4단계로 하루를 완성합니다

2.5시간

노트북을 덮고 에이전트에게 맡겨보는 시간

4가지 시상

결과물이 아니라 잘 맡긴 과정을 평가하는 교육형 시상 트랙

교육이 끝나고
이런 고민을 하고 계신가요?

강의는 끝났는데 정작 현업에선 아무도 열어보지 않아요

사용법은 배웠지만 무엇을 어떻게 맡길지는 여전히 모르겠어요

무엇이 나아졌는지 성장을 데이터로 보여줄 수 없어요

진짜 필요한 건 도구가 아니라 위임 역량입니다

기존 AI 교육의 문제
정해진 커리큘럼대로 진행하는 외주 강사
임의로 제작된 예제 데이터를 활용한 실습
만족도 설문으로 끝나는 사후 관리
현업 적용도, 성과 측정도 어려운 결과
랄프톤의 방향
랄프톤을 만든 사람의
직접 설계·운영
우리 조직의 실제 업무
맥락을 반영한 실습
성과 관리까지 포함하는
체계적인 사후 관리
교육 성과와 비즈니스
임팩트의 연결

코드를 쓰는 사람에서 에이전트를 지휘하는 사람으로

Ralphthon이 가르치는 것은 '더 빨리 타이핑하는 법'이 아닙니다. 무엇을 만들지 정의하고, 일을 맡기고, 결과를 검증하는 능력, 오토노머스 에이전트 시대의 핵심 역량입니다.

01

요구사항 명세로 목표 설계

"알아서 잘"이 아니라, 무엇을·왜·어떤 기준으로 만들지 정의하는 법을 배웁니다.

02

작업 분해로 handoff 위임

작업을 분해하고 제약을 명시해 에이전트가 스스로 진행할 수 있도록 handoff하는 원리를 익힙니다.

03

로그 검증 루프로 품질 보완

실제 산출물을 기준으로 로그를 읽고 실패 지점을 복구하며, 검증 루프를 돌려 품질을 끌어올립니다.

하루동안 펼쳐지는 위임의 여정

09:00 체크인부터 19:00 클로징까지. 오전에는 기본기를 만들고, 오후에는 Ralphthon의 핵심인 2.5시간 Long-running autonomous run을 중심에 둡니다.

STEP 1

Setup

만들 서비스와 성공 기준, 제약을 spec으로 정의합니다.

STEP 2

Hand-off

완성된 spec을 바탕으로 에이전트에게 작업을 위임합니다.

STEP 3

Long-running Run

최소 2시간, 목표 2.5시간 동안 에이전트를 실제로 길게 돌립니다.

STEP 4

Demo

결과를 발표하고 위임의 잘잘못을 함께 회고합니다.

전체
강의 학습
실습 제작
에이전트 실행
네트워킹

09:00 - 09:20

체크인 / 오프닝

오프닝

참가자 체크인, 행사 취지 소개, Ralphthon 진행 방식 안내

09:20 - 10:20

첫 번째 교육

강의

AI 에이전트 기본 개념, Ralphthon 방식, 좋은 목표 작성법과 일을 맡기는 기본 원리

10:20 - 11:20

간단한 서비스 제작

실습

템플릿·예제를 기반으로 간단한 웹서비스 또는 AI 서비스를 직접 만들어 봅니다.

11:20 - 12:00

첫 번째 에이전트 구동

Warm-up Run

짧은 과제를 에이전트에게 맡겨 보고, 로그·실패·수정 흐름을 직접 경험합니다.

12:00 - 13:00

점심 / 네트워킹

네트워킹

식사와 함께 팀별로 아이디어를 나누고 오후에 맡길 과제를 구체화합니다.

13:00 - 14:00

어드밴스드 강의

강의

장기 실행 에이전트 운영, spec 작성, 작업 분해, 검증 루프, 실패 복구, 로그 읽는 법.

잘 만든 결과가 아니라 잘 맡긴 과정을 시상합니다

Ralphthon의 시상은 교육형입니다. 결과물의 화려함보다 위임과 회고의 깊이를 봅니다.

Best Delegation

가장 명확하고 효과적으로 일을 위임한 팀

Best Output

제한된 시간 안에 가장 완성도 높은 결과를 만든 팀

Best Spec

가장 잘 설계된 목표·제약·검증 문서를 작성한 팀

Best Failure Analysis

실패한 위임을 가장 깊이 있게 회고한 팀

이 하루가 끝나면, 구성원은 이렇게 달라집니다

좋은 목표를 쓰는 법

에이전트가 오해 없이 따라올 수 있는 명료한 목표와 성공 기준 작성법

작업을 분해하는 법

큰 목표를 에이전트가 실행 가능한 단계로 쪼개고 우선순위를 매기는 감각

장기 실행 에이전트 운영

오래 도는 에이전트를 안정적으로 구동하고 방향을 조율하는 운영 노하우

검증과 실패 복구

검증 루프를 설계하고, 에이전트가 막혔을 때 복구하는 실전 전략

로그를 읽는 눈

실행 로그에서 의도 이탈과 오해 지점을 빠르게 짚어내는 독해력

위임 회고의 기술

잘된 위임과 실패한 위임을 분석해 다음 spec을 더 좋게 만드는 회고 습관

교육으로 안 되던 성장,

위임의 기술을 경험할 시간, 랄프톤으로 만드세요