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책소개
목차
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PART 1 에이전트 시스템의 개념과 UX
CHAPTER 1 에이전트 _1.1 AI 에이전트의 정의 _1.2 사전학습이 일으킨 혁명 _1.3 에이전트 유형 _1.4 모델 선택 _1.5 동기에서 비동기로의 전환 _1.6 활용 사례 _1.7 워크플로와 에이전트 _1.8 효과적인 에이전틱 시스템 구축 원칙 _1.9 에이전틱 시스템 구축을 위한 조직 전략 _1.10 에이전틱 프레임워크 _1.11 마무리 CHAPTER 2 에이전트 시스템 설계 _2.1 우리의 첫 번째 에이전트 시스템 _2.2 에이전트 시스템의 핵심 구성요소 _2.3 모델 선택 _2.4 도구 __2.4.1 특정 작업을 해결하는 도구 설계 __2.4.2 도구 통합과 모듈성 _2.5 메모리 __2.5.1 단기 메모리 __2.5.2 장기 메모리 __2.5.3 메모리 관리 및 검색 _2.6 오케스트레이션 _2.7 설계 트레이드오프 __2.7.1 성능: 속도와 정확도의 균형 __2.7.2 확장성: 에이전트 시스템의 엔지니어링적 확장 __2.7.3 신뢰성: 견고하고 일관된 에이전트 __2.7.4 비용: 성능과 지출의 균형 _2.8 아키텍처 디자인 패턴 __2.8.1 단일 에이전트 아키텍처 __2.8.2 멀티 에이전트 아키텍처: 협업, 병렬성, 조율 _2.9 모범 사례 __2.9.1 점진적 설계 __2.9.2 평가 전략 __2.9.3 실환경 테스트 _2.10 마무리 CHAPTER 3 에이전트 시스템을 위한 UX 디자인 _3.1 모달리티 __3.1.1 텍스트 기반 인터페이스 __3.1.2 그래픽 인터페이스 __3.1.3 음성 인터페이스 __3.1.4 비디오 기반 인터페이스 __3.1.5 모달리티 결합을 통한 매끄러운 경험 __3.1.6 자율성 슬라이더 _3.2 동기식 대 비동기식 에이전트 경험 __3.2.1 동기식 경험을 위한 디자인 원칙 __3.2.2 비동기식 경험을 위한 디자인 원칙 __3.2.3 능동적 개입과 침해적 행동 사이의 균형 _3.3 컨텍스트 유지와 연속성 __3.3.1 상호작용 간 상태 유지 __3.3.2 개인화와 적응성 _3.4 에이전트 능력 커뮤니케이션 __3.4.1 신뢰도와 불확실성 커뮤니케이션 __3.4.2 사용자 지침과 입력 요청 __3.4.3 우아한 실패 _3.5 상호작용 설계에서의 신뢰 _3.6 마무리 PART 2 에이전트 시스템의 구축과 확장 CHAPTER 4 도구 _4.1 랭체인 기초 __4.1.1 로컬 도구 __4.1.2 API 기반 도구 __4.1.3 플러그인 도구 __4.1.4 MCP __4.1.5 상태 유지 도구 _4.2 도구 개발 자동화 __4.2.1 파운데이션 모델을 활용한 도구 개발 __4.2.2 실시간 코드 생성 _4.3 도구 사용 설정 _4.4 마무리 CHAPTER 5 오케스트레이션 _5.1 에이전트 유형 __5.1.1 반사형 에이전트 __5.1.2 리액트 에이전트 __5.1.3 계획 후 실행 에이전트 __5.1.4 쿼리 분해 에이전트 __5.1.5 성찰형 에이전트 __5.1.6 심층 리서치 에이전트 _5.2 도구 선택 __5.2.1 표준 도구 선택 __5.2.2 시맨틱 도구 선택 __5.2.3 계층적 도구 선택 _5.3 도구 실행 _5.4 도구 토폴로지 __5.4.1 단일 도구 실행 __5.4.2 병렬 도구 실행 __5.4.3 체인 __5.4.4 그래프 _5.5 컨텍스트 엔지니어링 _5.6 마무리 CHAPTER 6 지식과 메모리 _6.1 메모리 기본 사용법 __6.1.1 컨텍스트 윈도 관리 __6.1.2 전체 텍스트 검색 _6.2 시맨틱 메모리와 벡터 스토어 __6.2.1 시맨틱 검색 __6.2.2 벡터 스토어로 시맨틱 메모리 구현 __6.2.3 RAG: 검색 증강 생성 __6.2.4 시맨틱 경험 메모리 _6.3 그래프RAG __6.3.1 지식 그래프 활용 __6.3.2 지식 그래프 구축 __6.3.3 동적 지식 그래프의 가능성과 위험성 __6.3.4 노트 작성 _6.4 마무리 CHAPTER 7 에이전틱 시스템의 학습 _7.1 비모수적 학습 __7.1.1 비모수적 예시 학습 __7.1.2 리플렉시온 __7.1.3 경험 학습 _7.2 모수적 학습: 파인튜닝 __7.2.1 대형 파운데이션 모델 파인튜닝 __7.2.2 소형 모델 __7.2.3 SFT: 지도 파인튜닝 __7.2.4 DPO: 직접 선호 최적화 __7.2.5 RLVR: 검증 가능 보상 강화 학습 _7.3 마무리 CHAPTER 8 단일 에이전트에서 멀티 에이전트로 _8.1 에이전트는 몇 개나 필요할까? __8.1.1 단일 에이전트 시나리오 __8.1.2 멀티 에이전트 시나리오 __8.1.3 스웜 _8.2 에이전트 추가 원칙 _8.3 멀티 에이전트 조율 __8.3.1 민주적 조율 __8.3.2 관리자 중심 조율 __8.3.3 계층형 조율 __8.3.4 액터-크리틱 접근법 _8.4 에이전틱 시스템의 자동 설계 _8.5 에이전트 통신 기법 __8.5.1 로컬 통신과 분산 통신 __8.5.2 A2A 프로토콜 _8.6 메시지 브로커와 이벤트 버스 _8.7 액터 프레임워크 _8.8 오케스트레이션 및 워크플로 엔진 _8.9 상태와 영속성 관리 _8.10 마무리 PART 3 신뢰할 수 있는 에이전트 운영과 거버넌스 CHAPTER 9 검증 및 측정 _9.1 에이전틱 시스템의 측정 __9.1.1 측정: 에이전틱 시스템의 핵심 __9.1.2 개발 라이프사이클에 평가 통합 __9.1.3 평가 세트 생성 및 확장 _9.2 컴포넌트 평가 __9.2.1 도구 평가 __9.2.2 계획 능력 평가 __9.2.3 메모리 평가 __9.2.4 학습 평가 _9.3 총체적 평가 __9.3.1 엔드투엔드 시나리오에서의 성능 __9.3.2 일관성 __9.3.3 응집성 __9.3.4 할루시네이션 __9.3.5 예기치 않은 입력 _9.4 배포 준비 _9.5 마무리 CHAPTER 10 운영 환경 모니터링 _10.1 모니터링: 학습의 출발점 _10.2 모니터링 스택 __10.2.1 그라파나 __10.2.2 ELK 스택 __10.2.3 어라이즈 피닉스 __10.2.4 시그노즈 __10.2.5 랭퓨즈 _10.3 프로젝트에 적합한 스택 _10.4 오픈텔레메트리 계측 _10.5 시각화와 알림 _10.6 모니터링 패턴 __10.6.1 섀도 모드 __10.6.2 카나리 배포 __10.6.3 회귀 트레이스 수집 __10.6.4 자가 치유 에이전트 _10.7 사용자 피드백 _10.8 분포 변화 _10.9 지표 소유권과 기능 간 거버넌스 _10.10 마무리 CHAPTER 11 개선 루프 _11.1 피드백 파이프라인 __11.1.1 자동화된 이슈 탐지와 근본 원인 분석 __11.1.2 인간 개입 리뷰 __11.1.3 프롬프트와 도구 정제 __11.1.4 개선 항목 집계와 우선순위화 _11.2 실험 __11.2.1 섀도 배포 __11.2.2 A/B 테스트 __11.2.3 베이지안 밴딧 _11.3 지속 학습 __11.3.1 인컨텍스트 학습 __11.3.2 오프라인 재학습 _11.4 마무리 CHAPTER 12 에이전틱 시스템 보안 _12.1 에이전틱 시스템만의 위험 _12.2 새로운 공격 수단 _12.3 파운데이션 모델 보안 __12.3.1 방어 기법 __12.3.2 레드팀 __12.3.3 MAESTRO 기반 위협 모델링 _12.4 에이전틱 시스템의 데이터 보호 __12.4.1 데이터 프라이버시와 암호화 __12.4.2 데이터 출처와 무결성 __12.4.3 민감 데이터 처리 _12.5 에이전트 보안 __12.5.1 보호 장치 __12.5.2 외부 위협으로부터의 보호 __12.5.3 내부 실패로부터의 보호 _12.6 마무리 CHAPTER 13 인간과 에이전트의 협업 _13.1 역할과 자율성 __13.1.1 에이전트 시스템에서 인간의 역할 __13.1.2 이해관계자 정렬과 도입 추진 _13.2 협업 확장 __13.2.1 에이전트 범위와 조직 역할 __13.2.2 공유 메모리와 컨텍스트 경계 _13.3 신뢰, 거버넌스, 컴플라이언스 __13.3.1 신뢰의 라이프사이클 __13.3.2 책임성 프레임워크 __13.3.3 대응 절차 설계와 감독 __13.3.4 프라이버시와 규제 컴플라이언스 _13.4 마무리: 인간-에이전트 팀의 미래 용어 사전 |
저자 소개2
Michael Albada
마이크로소프트, 우버, 서비스나우에서 대규모 머신러닝 설루션을 설계, 구축 및 배포한 9년 경력의 머신러닝 엔지니어입니다. 대규모 언어 모델(LLM), 추론 모델, 파인튜닝, 추천 시스템, 지리 공간 모델링, 사이버 보안을 비롯해 사이버 보안을 위한 대규모 멀티 에이전트 시스템 개발을 경험했습니다. 스탠퍼드 대학교에서 학사, 케임브리지 대학에서 철학 석사, 조지아 공과대학에서 석사 학위를 받았습니다. 계절에 따라 자전거를 타거나 스키를 타거나 카이트보드를 즐기며 활동적인 라이프스타일을 누립니다.
AI 커뮤니티 클리커의 운영진으로, 컴퓨터공학과 데이터 과학을 전공했습니다. 2010년부터 프리랜서 웹 개발자로 활동하며 국가상징구역 마스터플랜 국제공모전, 서울건축문화제 등 주요 프로젝트의 웹 페이지를 구축했고, 다양한 전시·예술 분야 프로젝트를 수행하며 실무 경험을 쌓았습니다.
이후 IT 전문 출판 기획자로 전향해 기술 트렌드와 개발자 수요를 연결하는 기획을 지속해오고 있습니다. 생성형 AI와 개발 생산성 분야를 중심으로 집필과 번역을 병행하며, 국내 개발자 독자층을 위한 실용적인 콘텐츠를 꾸준히 선보이고 있습니다.
『오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드』를 집필했
AI 커뮤니티 클리커의 운영진으로, 컴퓨터공학과 데이터 과학을 전공했습니다. 2010년부터 프리랜서 웹 개발자로 활동하며 국가상징구역 마스터플랜 국제공모전, 서울건축문화제 등 주요 프로젝트의 웹 페이지를 구축했고, 다양한 전시·예술 분야 프로젝트를 수행하며 실무 경험을 쌓았습니다.
이후 IT 전문 출판 기획자로 전향해 기술 트렌드와 개발자 수요를 연결하는 기획을 지속해오고 있습니다. 생성형 AI와 개발 생산성 분야를 중심으로 집필과 번역을 병행하며, 국내 개발자 독자층을 위한 실용적인 콘텐츠를 꾸준히 선보이고 있습니다.
『오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드』를 집필했고 『AI 에이전트 엔지니어링』,『바이브 코딩 너머 개발자 생존법』, 『러닝 랭체인』(이상 한빛미디어), 『실용 SQL』(영진닷컴, 2023)을 번역했습니다.
블로그: https://minhyeok.me
이후 IT 전문 출판 기획자로 전향해 기술 트렌드와 개발자 수요를 연결하는 기획을 지속해오고 있습니다. 생성형 AI와 개발 생산성 분야를 중심으로 집필과 번역을 병행하며, 국내 개발자 독자층을 위한 실용적인 콘텐츠를 꾸준히 선보이고 있습니다.
『오픈클로 with GPT, 제미나이, 클로드』를 집필했고 『AI 에이전트 엔지니어링』,『바이브 코딩 너머 개발자 생존법』, 『러닝 랭체인』(이상 한빛미디어), 『실용 SQL』(영진닷컴, 2023)을 번역했습니다.
블로그: https://minhyeok.me
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품목정보
- 발행일
- 2026년 01월 23일
- 쪽수, 무게, 크기
- 404쪽 | 730g | 183*235*16mm
- ISBN13
- 9791175790131
출판사 리뷰
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말하는 AI를 넘어, 일하는 AI로
“택배를 열었는데 주문한 머그컵이 깨져 있어요!” 이때 여러분의 챗봇은 상담원에게 연결하고 있지 않나요? 고객 지원 AI 에이전트는 스스로 주문 내역을 조회하고 파손된 사진을 확인한 뒤, 규정에 맞게 즉시 환불을 승인하고 처리합니다. 『AI 에이전트 엔지니어링』은 LLM을 활용해 능동적으로 일하는 에이전트 시스템을 구축하는 실전 가이드입니다. 도구 선택과 계획(오케스트레이션), 기억(메모리) 관리 그리고 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 아키텍처까지 단계적으로 다룹니다. 더 나아가 운영 환경에서 중요한 신뢰성, 보안, 거버넌스까지 포함해 ‘만드는 법’에서 ‘운영하는 법’으로 시야를 확장합니다. 단순 자동화를 넘어, 인간의 의도대로 안전하고 투명하게 작동하는 에이전트 시스템을 설계하고 싶으신가요? 이 책은 아이디어를 프로덕션 수준의 시스템으로 연결하는 구체적인 로드맵을 제시합니다. 대상 독자 - 만들어 둔 프로토타입을 장애나 예외에도 흔들리지 않게 개선해 프로덕션에 배포하고 싶은 머신러닝/소프트웨어 엔지니어 - 여러 업무(재고, 운송, 공급 등)를 역할별로 나누어 멀티 에이전트가 협업하도록 오케스트레이션을 설계하고 싶은 백엔드/플랫폼 엔지니어 - 기존 워크플로에 에이전트를 통합해 UX, 성능 측정, 검증, 모니터링까지 운영 체계를 갖추고 싶은 기술 프로덕트 매니저/프로덕트 오너 |
추천평
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AI 에이전트 시스템 구축에 대한 최고의 입문서입니다. 이 책 한 권이면 수백 편의 논문을 읽지 않아도 됩니다. - 아룬 라오(Arun Rao) (메타 생성형 AI 그룹 프로덕트 매니저, UCLA 겸임 교수)
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드디어 실무에 AI를 제대로 적용하는 방법을 다루는 책이 나왔습니다. 마이클은 우버와 마이크로소프트에서 쌓은 경험을 바탕으로 중소 규모 조직에서도 충분히 구현할 수 있는 확장형 에이전트 시스템 구축 방법을 명확하게 소개합니다. - 비르주 샤(Birju Shah) (노스웨스턴대 켈로그 경영대학원 제품관리 및 AI 교수, 전 우버 AI 제품팀 리더)
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이 책은 생성형 AI라는 유행만 따라가는 게 아니라, 실제 AI 시스템을 만드는 방법을 알려주는 실용적인 안내서입니다. 복잡한 개념을 이해하기 쉽게 정리해, 효율성과 경쟁력을 높이려는 조직의 리더에게 큰 도움이 됩니다. - 아만다 청(Amanda Cheng) (파운더스 베이(Founders Bay) 파트너)
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의료와 기술의 접점에서 일하는 임상의로서, AI 에이전트를 구축하려는 모든 분께 이 책을 추천합니다. 환자 접수, 분류, 워크플로 통합 등 의료 현장에서 바로 적용 가능한 도구와 설계 원칙들이 명확하게 제시되어 있습니다. - 캐리 호(Carrie Ho) (의학박사, UCSF 혈액종양내과 조교수)
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에이전트를 실제 프로덕션에 배포하는 팀이라면 반드시 읽어야 할 책입니다. 아키텍처, 안전성, 성능 측정에 대한 명확한 접근법을 제시해 위험은 줄이고 실행력은 높일 수 있습니다. - 브래드 사스필드(Brad Sarsfield) (마이크로소프트 보안 AI 연구개발 시니어 디렉터)
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생성형 AI를 활용해 애플리케이션을 만드는 개발자에게 실무적으로 접근할 수 있는 현실적인 책이라고 생각합니다. 관련 도메인이 빠르게 발전함에 따라 모델 성능뿐 아니라 고객과 에이전트 간 UI/UX 상호작용, 악용 사례 등을 사전에 고려한 보안 요소 등 간접적인 주제에 대한 논의도 활발해지고 있습니다. 이 책은 이러한 흐름 속에서 최신 학계의 방향성과 더불어 실무에서 참고할 만한 방법론을 균형 있게 제시하고 있어 의미가 큽니다. - 강찬석 (LG전자 소프트웨어 엔지니어(AI 스페셜리스트))
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‘AI 에이전트’라는 단어는 많이 들어봤지만 실체가 모호하게 느껴졌는데, 이 책을 통해 개념이 선명해졌습니다. 설명과 예시의 균형이 좋아서 읽는 내내 고개를 끄덕이게 됐어요. 직접 에이전트를 만들어 보고 싶은 개발자에게 추천합니다. - 권정인 (셀파스 프로덕트 엔지니어)
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복잡하게 느껴질 수 있는 AI 에이전트 엔지니어링을 일관된 구조로 풀어낸 책입니다. 실제 시스템을 설계하고 운영하는 관점에서 필요한 고민과 판단 기준에 깊이 공감했으며, 현업 개발자에게 신뢰할 만한 참고서가 되리라 생각합니다. - 권준호 (프리랜서)
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AI 에이전트 개발의 설계부터 운영까지 전 과정을 한 권으로 볼 수 있어서 좋았습니다. 특히 특정 프레임워크 사용법이나 단편적인 예제에 그치는 다른 자료들과 달리, 전체 흐름을 체계적으로 다루고 있습니다. 또한 실무 사례가 많아 추상적인 개념을 구체화하는 데 큰 도움이 되었습니다. 입문자에게는 방향을 잡아주는 가이드로, 경험자에게는 놓친 부분을 점검하는 레퍼런스로 활용하기 좋은 책입니다. - 남상균 (데이터라이즈 백엔드 엔지니어)
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엔지니어링 팀 전반의 AI 에이전트 도입과 설계 방향성, 보안까지 한 사이클을 운영하면서 고려할 만한 것들을 정리한 실전 지침서라 생각합니다. AI 에이전트를 도입하고자하는 리더에게도 큰 도움이 될 책입니다. - 백혜림 (스타트업 LLM Engineer 선임)
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에이전트 개발은 단순한 프롬프트 설계를 넘어 시스템 전체의 맥락을 설계하는 컨텍스트 엔지니어링의 단계로 진화하고 있습니다. 이 책은 이러한 패러다임 전환을 정확히 포착하여, 에이전트 개발 입문자부터 기존 프롬프트 엔지니어링 중심의 개발자까지 컨텍스트 엔지니어링의 핵심을 체계적으로 이해할 수 있도록 안내합니다. 특히 파이썬에 익숙하지 않더라도 쉽게 따라갈 수 있는 간결하고 논리적인 예제 구성은 이 책의 강점을 더욱 돋보이게 합니다. - 이대상 (에스원 클라우드 개발)
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『AI 에이전트 엔지니어링』은 단순한 개념 설명을 넘어 현업에서 실제로 적용 가능한 기준과 통찰을 제시하는 실무 중심 도서입니다. 코드 기반의 예제부터 멀티 에이전트 오케스트레이션, 운영 환경 모니터링, 보안 및 거버넌스에 이르기까지, AI 에이전트 시스템의 전체 라이프사이클을 체계적이고 명확하게 정리해 줍니다. 단순 실험을 넘어 프로덕션 수준의 시스템을 구축하고자 하는 개발자, 엔지니어, 기술 리더 모두에게 강력히 추천합니다. - 이석곤 ((주)아이알컴퍼니 부설연구소 팀장 / AI & 빅데이터 플랫폼 엔지니어)
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AI 에이전트를 단순한 개념이 아닌, 실제 시스템으로 설계·구현·운영하는 전 과정을 체계적으로 다룬다는 점에서 매우 드문 책입니다. 에이전트의 개념과 UX 설계부터 도구, 메모리, 오케스트레이션, 멀티에이전트 확장 그리고 검증·모니터링·거버넌스에 이르기까지, 실무자가 반드시 고민해야 할 주제를 빠짐없이 담고 있습니다. 특히 모델 선택과 설계 트레이드오프, 신뢰성과 안전성, 인간-에이전트 협업까지 다루는 구성은 AI 에이전트를 프로덕션 환경에서 책임 있게 운영하려는 개발자와 엔지니어에게 큰 도움을 줄 것입니다. - 임예원 (AI 엔지니어)
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에이전틱 AI 분야에 대한 관심과 궁금증이 커지던 차에, 실무와 이론을 균형 있게 다룬 책을 드디어 만나게 되었습니다. 이 책의 가장 큰 장점은 ‘언제, 왜, 어떻게’라는 명확한 의사결정 프레임워크를 제시한다는 것입니다. 단일 에이전트와 멀티 에이전트 중 어떤 방식을 선택해야 하는지, RAG와 파인튜닝 중 무엇이 적합한지, 비모수적 학습과 모수적 학습을 어떻게 조합해야 하는지에 대해 구체적인 판단 기준을 제시합니다. 이는 수많은 논문과 블로그를 읽어도 얻기 어려운 실무적 통찰을 제공한다는 점에서 큰 강점입니다.
또한 이 책은 단순한 프로토타입 구현을 넘어, 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하고자 하는 모든 이가 반드시 읽어야 합니다. AI 엔지니어와 머신러닝 엔지니어는 물론이고 AI 전환을 고민하는 소프트웨어 개발자와 프로덕트 매니저, 조직의 AI 전략을 수립하는 기술 리더에게도 강력히 일독을 권하고 싶습니다. 개인적으로는 12장의 보안과 13장의 인간-에이전트 협업 설계 부분이 특히 인상 깊었습니다. 이 주제들은 대부분의 AI 도서에서 잘 다루지 않지만, 실제 엔터프라이즈 환경에서는 기술적 성능만큼이나 중요한 요소이기 때문입니다. 이러한 민감한 주제들을 윤리적 원칙과 실용적 해결책의 균형 속에서 풀어내며, 책임 있는 AI 개발의 방향성을 제시하고 있다는 점이 다른 책과 다릅니다. - 전준규 (농협정보시스템 프로젝트매니저) |
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이 책은 AI 에이전트를 ‘만드는 법’을 넘어서 ‘운영 가능한 시스템으로 책임 있게 성장시키는 법’을 다룹니다. 아이디어 구상과 도입 단계에서 출발해 실제 운영 환경에서의 안정화, 고도화, 그리고 싱글 에이전트에서 멀티 에이전트로 확장되는 과정을 하나의 흐름으로 설명한다는 점이 특히 인상적이었습니다.
많은 자료가 에이전트를 개념적으로 설명하거나 특정 프레임워크 사용법에 머무르는 반면, 이 책은 아키텍처 선택의 이유, 설계 트레이드오프, 운영 중 발생하는 실패와 그에 대한 대응을 현실적인 시선으로 다룹니다. 도구 연동, 메모리와 오케스트레이션, 학습 전략뿐 아니라 모니터링, 보안, 컴플라이언스, 윤리까지 포함해, 실제 프로덕션 환경에서 에이전트를 다룰 때 반드시 고민해야 할 전 범위를 빠짐없이 짚어 줍니다. 특히 단일 에이전트로 시작해 멀티 에이전트 시스템으로 전환해야 하는 시점과 기준 그리고 그에 따른 조직적·기술적 복잡성을 어떻게 관리할 것인지에 대한 설명은 실무 경험이 없으면 쓰기 어려운 내용입니다. 이는 단순한 구현 가이드를 넘어, AI 에이전트를 하나의 ‘지속적으로 운영되는 시스템’으로 바라보는 관점을 독자에게 자연스럽게 심어 줍니다. 이 책은 주니어 엔지니어에게는 전체 그림을, 시니어 엔지니어와 아키텍트에게는 설계와 운영에 대한 깊은 기준을 그리고 기술 리더에게는 조직에 AI 에이전트를 어떻게 도입하고 통제하며 확장해야 하는지에 대한 전략적 시야를 제공합니다. AI 에이전트를 실험이 아닌 실제 비즈니스와 서비스에 적용하려는 모든 팀에게 그리고 엔지니어를 넘어 아키텍트와 기술 리더로 성장하고자 하는 분에게 많은 도움이 될 것입니다. - 정석환 (LG CNS) |
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몇 년 사이 우리는 챗GPT를 통해 일상 속에서 AI 어시스턴트를 비교적 친숙하게 접해 왔습니다. 앞으로의 AI 발전은 단순한 어시스턴트를 넘어, 에이전트로의 진화를 향해 나아갈 것으로 보입니다. 이는 문답 중심의 상호작용에 그치지 않고 명확한 목적이 주어졌을 때 자율성을 바탕으로 능동적으로 판단하고 행동한다는 점에서 차이가 있습니다. 이 책은 이러한 AI 에이전트가 무엇인지 이해하는 데 좋은 출발점이 될 것입니다. 미래의 AI 기술을 우리가 어떤 방식으로 활용하게 될지 궁금한 분에게 이 책을 추천드립니다. - 추상원 (이스트소프트 인프라보안(모의해킹) 부트캠프 멘토)
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리뷰/한줄평17
28,800원
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