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에이전트 시대의 AI 시스템 설계
RAG, 최적화, 가드레일로 완성하는 32가지 프로덕션 패턴
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한빛미디어
2026.04.27.
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- IT 모바일 136위
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소개
목차
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CHAPTER 1 서론 _1.1 생성형 AI 설계 패턴 _1.2 기초 모델에 기반한 애플리케이션 구축 _1.3 에이전트형 AI _1.4 세밀한 제어 _1.5 컨텍스트 내 학습 _1.6 사후훈련 _1.7 이 책의 구성 CHAPTER 2 콘텐츠 스타일의 제어 _2.1 패턴 1: 로짓 마스킹 _2.2 패턴 2: 문법 _2.3 패턴 3: 스타일 전이 _2.4 패턴 4: 역중립화 _2.5 패턴 5: 콘텐츠 최적화 _2.6 요약 CHAPTER 3 지식 추가: 기본 _3.1 패턴 6: 기본 RAG _3.2 패턴 7: 의미 기반 색인화 _3.3 패턴 8: 대규모 색인화 _3.4 요약 CHAPTER 4 지식 추가: 고급 _4.1 패턴 9: 색인 인식 검색 _4.2 패턴 10: 노드 후처리 _4.3 패턴 11: 신뢰할 수 있는 생성 _4.4 패턴 12: 심층 탐색 _4.5 요약 CHAPTER 5 모델 능력 확장 _5.1 LLM 추론의 한계 _5.2 패턴 13: 사고 연쇄(CoT) _5.3 패턴 14: 사고 트리(ToT) _5.4 패턴 15: 어댑터 조정 _5.5 패턴 16: 지시사항 진화 _5.6 요약 CHAPTER 6 신뢰성 개선 _6.1 패턴 17: 심판형 LLM _6.2 패턴 18: 성찰 _6.3 패턴 19: 의존성 주입 _6.4 패턴 20: 프롬프트 최적화 _6.5 요약 CHAPTER 7 에이전트의 행동 능력 활성화 _7.1 패턴 21: 도구 호출 _7.2 패턴 22: 코드 실행 _7.3 패턴 23: 다중 에이전트 협업 _7.4 요약 CHAPTER 8 제약 조건 해결 _8.1 패턴 24: 소규모 언어 모델 _8.2 패턴 25: 프롬프트 캐싱 _8.3 패턴 26: 인퍼런스 최적화 _8.4 패턴 27: 성능 저하 테스트 _8.5 패턴 28: 장기 기억 _8.6 요약 CHAPTER 9 안전장치 설정 _9.1 패턴 29: 템플릿 생성 _9.2 패턴 30: 조립 후 재구성 _9.3 패턴 31: 자체점검 _9.4 패턴 32: 가드레일 _9.5 요약 CHAPTER 10 조합 가능한 에이전트형 작업흐름 _10.1 에이전트형 작업흐름 _10.2 요약
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저자 소개 3
Hannes Max Hapke
AI 기반 핀테크 스타트업인 디지츠(Digits)의 수석 머신러닝 엔지니어로서 금융 애플리케이션용 머신러닝 시스템을 구축했다. 머신러닝 분야 구글 개발자 전문가(GDE)이며, 구글 개발자 자문 위원회에서 활동한다. 또한 『살아 움직이는 머신러닝 파이프라인 설계』(한빛미디어, 2021)와 『파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션』(제이펍, 2020)을 포함해 여러 권의 머신러닝 관련 도서를 공동 저술했다.
Valliappa Lakshmanan
금융 분야의 심화 도메인 AI 에이전트를 구축하는 스타트업 오빈 AI의 공동 창업자이자 CTO로, 기술 및 제품 개발을 총괄한다. 구글 클라우드의 데이터 분석 및 AI 솔루션 디렉터, 투자 회사 운영 임원, NOAA의 연구 과학자로 지냈으며, 구글의 어드밴스드 솔루션스 랩 공동 설립자다. 오라일리 저서 집필과 코세라 강의 제작에 참여했고, 데이터 과학 공로로 미국 기상학회(AMS) 펠로 회원으로 선정되었다.
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도널드 커누스 교수의 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》 시리즈를 비롯해 다양한 IT 전문서를 번역한 전문 번역가이다. 생성형 AI 관련 번역서로는 《마스터링 트랜스포머》 《실전! RAG 기반 생성형 AI 개발》 《LLM 인 프로덕션》 《AI 에이전트 인 액션》 등이 있다. 개인 웹사이트 류광의 번역 이야기(https://occamsrazr.net)와 IT 및 게임 개발 정보 공유 사이트 GpgStudy.com(https://gpgstudy.com)을 운영한다
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품목정보
- 발행일
- 2026년 04월 27일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 7.79MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 593쪽 ?
- ISBN13
- 9791175796539
출판사 리뷰
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LLM이 스스로 판단하고 행동하는 시대,모델을 바꿔도 무너지지 않는 설계 원칙기반 모델을 호출해 그럴듯한 AI 애플리케이션을 만드는 일은 이제 누구에게나 열려 있습니다. 하지만 이를 실제 서비스로 운영하려 할 때, 본격적인 문제가 시작됩니다. 모델이 지어낸 답이 고객에게 그대로 전달되고, 매번 달라지는 출력이 후속 파이프라인을 무너뜨리고, 에이전트가 엉뚱한 도구를 호출하는 순간, 프롬프트 수정만으로는 해결되지 않는 구조적 문제가 드러납니다. AI가 스스로 계획하고 판단하고 행동하는 시대일수록 그 행동을 떠받치는 시스템 설계의 격차가 서비스의 성패를 결정합니다.이 책은 콘텐츠 제어, RAG 고도화, 추론 확장, 다중 에이전트 협업, 비용·지연시간 최적화, 안전 가드레일까지 7개 영역을 관통하는 32가지 설계 패턴을 담았습니다. 각 패턴은 문제 정의, 해법, 트레이드오프, 예제 코드로 구성되어 있으며 특정 모델이나 프레임워크에 종속되지 않습니다. 기술 스택이 교체되어도 유효한 설계 원칙을 손에 쥐고 싶다면 이 책이 가장 확실한 출발점이 될 것입니다.주요내용LLM의 태생적 한계를 극복하는 방법과 시스템 설계 우회법 알아보기출력 콘텐츠의 특정 스타일, 어조, 데이터 형식 제어하기비용, 지연시간과 같은 다양한 위험을 통제해 모델 효율성 극대화하기스스로 계획하고 수정하며 외부 도구를 실행하는 자율 에이전트 구축하기여러 패턴을 결합해 상용화 수준의 에이전틱 애플리케이션 완성하기대상 독자생성형 AI 기반 서비스를 설계·개발·운영하는 AI/백엔드 엔지니어시스템 아키텍처와 품질을 책임지는 아키텍트나 기술 리더LLM과 사내 데이터를 연결해 업무 자동화를 구축하려는 데이터/ML 엔지니어AI 도입의 설계 방향을 판단해야 하는 PM이나 CTO
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