docs: update DRAFT_PLAN.md with problem definitions & gRPC justification, move agent rules to .agents/

paper_draft/README.md

@@ -170,5 +170,22 @@ Team agent는 단일 계층적인 수직 구조를 넘어, 수평적이고 다
    - AIoT나 지능형 에이전트 시스템은 텍스트뿐만 아니라 고해상도 이미지, 소리 주파수 등 대량의 멀티모달 데이터를 처리합니다. HTTP/2 또는 HTTP/3 기반으로 작동하는 gRPC는 양방향 스트리밍(Bidirectional Streaming)과 Request/Response, Pub/Sub 통신 스타일을 단일 포트에서 완벽히 소화하여, 복잡한 네트워크 요구사항을 단숨에 통합시킵니다.
    - 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 메인 인터페이스로 gRPC가 통용되고 있으므로, 현업 시스템으로의 이식 및 확장 속도가 독보적으로 빠릅니다.
 3. **구조화된 직렬화 기반의 효율적 태스크 생명주기 및 부하 분산**
-   - Protobuf(Protocol Buffers)를 통한 강력한 스키마 정의는 대량의 동적 서브에이전트들과 오케스트레이터 간에 쏟아지는 통신 메시지를 JSON 문자열 파싱 대비 수배 이상 빠르고 메모리 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.
-   - 이미 검증된 수많은 gRPC 기반 로드 밸런싱 및 이슈 트래킹 도구(예: Envoy, Kubernetes gRPC liveness probe 등)를 적극 도입함으로써, 에이전트 라이프사이클 감시 체계를 커스텀 빌드할 필요 없이 기성 인프라로 손쉽게 구축할 수 있습니다.
+    - Protobuf(Protocol Buffers)를 통한 강력한 스키마 정의는 대량의 동적 서브에이전트들과 오케스트레이터 간에 쏟아지는 통신 메시지를 JSON 문자열 파싱 대비 수배 이상 빠르고 메모리 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.
+    - 이미 검증된 수많은 gRPC 기반 로드 밸런싱 및 이슈 트래킹 도구(예: Envoy, Kubernetes gRPC liveness probe 등)를 적극 도입함으로써, 에이전트 라이프사이클 감시 체계를 커스텀 빌드할 필요 없이 기성 인프라로 손쉽게 구축할 수 있습니다.
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+# 특강 및 실습 프로그램
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+본 세미나/특강에서는 AI 에이전트의 기본 개념부터 시작하여, 멀티 에이전트 프레임워크와 표준 프로토콜 실습까지 차근차근 다지는 입문 프로그램으로 구성되어 있습니다:
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+1. **AI 모델과 AI Agent의 차이 이해 (싱글 에이전트 기본 원리)**
+   - 단순 텍스트 생성을 수행하는 AI 모델(LLM)과 스스로 계획을 세우고(Planning), 맥락을 기억하며(Memory), 외부 도구를 호출하여 행동(Tool Use)하는 자율적인 AI 에이전트의 근본적인 차이점과 에이전트 3대 요소를 이해합니다.
+2. **싱글 에이전트의 한계 극복 및 멀티 에이전트 확장**
+   - 1인 에이전트 구동 시 마주하는 한계(컨텍스트 제약, 복잡도 과부하 등)를 극복하기 위해 역할을 분담하고 협업하는 멀티 에이전트 협업 체계의 필요성을 배웁니다.
+3. **멀티 에이전트 팀 구성 및 상태 흐름 제어 실습 (crewAI, LangGraph 실습)**
+   - 역할 기반으로 팀을 꾸리는 crewAI 실습과, 상태 흐름도(State Graph)를 직접 그려 제어 흐름을 표현하는 LangGraph 실습을 가볍게 맛봅니다.
+4. **이종 에이전트 간 연동 프로토콜 체험 (ACP, A2A 실습)**
+   - 서로 다르게 만들어진 에이전트끼리 상호 연동을 위한 규격 표준인 ACP 및 A2A 프로토콜과 에이전트 카드(Agent Card)의 작동 방식을 실습해봅니다.
+5. **AIoT 멀티 에이전트 연동 기술 동향**
+   - 스마트 팩토리, 스마트 팜 등 하드웨어 자원과 네트워크가 제한된 AIoT 기기 환경에서 작동하는 멀티 에이전트 최신 기술 동향(gRPC 등)을 가볍게 소개합니다.
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