에이전트 워크플로우 설계로 똑똑한 AI 에이전트 만들기
책 소개
AI 에이전트는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. ChatGPT의 등장 이후 대규모 언어 모델(LLM)은 우리의 일상에 깊숙이 들어왔고, 이제 개발자들은 단순히 LLM과 대화하는 것을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 지능형 에이전트를 구축하고 있다. 고객 문의에 자동으로 응답하는 챗봇, 복잡한 데이터를 분석하여 인사이트를 제공하는 분석 도우미, 여러 시스템을 통합하여 업무를 자동화하는 워크플로우 에이전트까지, AI 에이전트의 활용 범위는 날로 확장되고 있다.
하지만 막상 AI 에이전트를 직접 개발하려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많다. LLM API를 호출하는 것은 어렵지 않지만, 실제로 신뢰할 수 있고 안정적으로 작동하는 에이전트를 만들기 위해서는 메모리 관리, 도구 사용, 오류 처리, 유효성 검사 등 고려해야 할 요소가 한두 가지가 아니다. 인터넷에는 단편적인 예제와 튜토리얼이 넘쳐나지만, AI 에이전트의 핵심 구성 요소를 체계적으로 이해하고 실무에 적용할 수 있는 종합적인 가이드는 찾기 어렵다.
이 책은 바로 그 간극을 메우기 위해 탄생했다. AI 에이전트를 구성하는 7가지 핵심 요소—모델, 인식, 기억, 계획, 추론, 도구 사용, 학습—부터 시작하여, 실제 프로덕션 환경에서 안정적으로 작동하는 에이전트를 만들기 위한 필수 패턴과 모범 사례를 다룬다. 단순히 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 모든 장마다 실제로 작동하는 Python 코드를 제공하여 독자가 직접 실행하고 수정하며 학습할 수 있도록 구성했다.
이 책의 대상 독자는 Python의 기본 문법을 이해하고 있으며, AI와 LLM에 관심이 있는 개발자다. 머신러닝이나 딥러닝에 대한 깊은 지식이 없어도 괜찮다. OpenAI API를 사용한 경험이 있다면 더욱 좋지만, 필수는 아니다. 중요한 것은 실제로 작동하는 AI 애플리케이션을 만들고 싶다는 열정이다.
AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 이 책에서 다루는 핵심 원리와 패턴은 시간이 지나도 유효할 것이다. 메모리를 어떻게 관리할 것인가, 오류를 어떻게 처리할 것인가, 도구를 어떻게 통합할 것인가—이러한 근본적인 질문들은 기술 스택이 바뀌어도 여전히 중요하다. 이 책이 독자 여러분이 견고하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 설계하고 구축하는 데 튼튼한 기반이 되기를 바란다.
목 차
저자 소개
Table of Contents (목차)
서문: 들어가며
제1장: AI 에이전트의 7가지 기본 구성 요소
제2장: Intelligence LLM
제3장: 메모리 Memory
제4장: Agent에서 Pydantic 활용
제5장: 도구 Tools 사용
제6장: 유효성 검사 Validation
제7장: Control 제어하기
제8장: 복구 Recovery
제9장: 피드백 Feedback
제10장: Python asyncio와 LLM 활용
제11장: 실전 프로젝트: 키오스크 주문 에이전트
책을 마치며
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