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이것이 멀티 에이전트다
싱글 에이전트부터 멀티 에이전트까지, MCP와 A2A로 구현하는 에이전트 시스템 개발 | Cursor 최신 버전 반영, 9가지 실습 프로젝트 수록
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소개
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목차
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| Part 01 | 멀티 에이전트 시스템의 기초
Chapter 01 | 멀티 에이전트 이해 1.1 에이전트의 등장과 구조 ____1.1.1 에이전트의 개념과 구성 요소 ____1.1.2 에이전트란 무엇인가? 1.2 멀티 에이전트로의 확장 ____1.2.1 싱글 에이전트와 멀티 에이전트 ____1.2.2 멀티 에이전트 유형 1.3 멀티 에이전트 실행 구조 ____1.3.1 에이전트 간 상호작용 패턴 ____1.3.2 AgentContext와 상태 전달 1.4 에이전트 간 직접 통신 A2A ____1.4.1 A2A의 구조와 통신 방식 ____1.4.2 A2A 설계 고려 사항 Chapter 02 | 멀티 에이전트 동작 원리 2.1 오케스트레이터의 역할과 구조 2.2 MCP 및 FastMCP 기반 구현 ____2.2.1 MCP 구조와 동작 원리 ____2.2.2 Cursor 및 Claude Desktop에서 활용 ____2.2.3 FastMCP 기반 실행 구조 2.3 운영 환경 고려 사항과 최적화 ____2.3.1 보안 및 규정 준수 ____2.3.2 품질 관리와 모델 평가 ____2.3.3 성능과 비용 최적화 Chapter 03 | 실습 환경 준비 3.1 OpenAI API 발급 3.2 Claude API 및 Tavily API 발급 ____3.2.1 Claude API 키 발급 및 환경 변수 등록 ____3.2.2 Tavily API 발급 및 환경 변수 등록 3.3 Slack Webhook URL 획득 ____3.3.1 Slack API 로그인 및 워크스페이스 생성 ____3.3.2 Webhook URL 생성 3.4 Python 및 Cursor 설치 ____3.4.1 Python 설치 ____3.4.2 Cursor 설치 | Part 02 | 싱글 에이전트 실전 구현 Chapter 04 | 영업 데이터 분석과 시각화 4.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 4.2 데이터 처리 ____4.2.1 설정 관리 ____4.2.2 데이터 수집 ____4.2.3 벡터 지식 관리 ____4.2.4 시각화 계획 수립 4.3 시각화 구현 ____4.3.1 MCP 서버 통합 ____4.3.2 차트 스펙 생성 ____4.3.3 차트 렌더링 ____4.3.4 통합 테스트 4.4 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 05 | 개인정보 탐지와 마스킹 5.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 5.2 에이전트 구현 ____5.2.1 애플리케이션 진입점 설정 ____5.2.2 워크플로우 조율 ____5.2.3 개인정보 탐지 ____5.2.4 약관 검색 5.3 웹에서 결과 확인 | Part 03 | 멀티 에이전트 실전 구현 Chapter 06 | 약관 기반 질의응답 6.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 6.2 검색 구현 ____6.2.1 문서 인덱싱 ____6.2.2 의미 기반 검색 ____6.2.3 키워드 기반 검색 ____6.2.4 하이브리드 검색 6.3 에이전트 구현 ____6.3.1 답변 평가 ____6.3.2 워크플로우 조율 ____6.3.3 MCP 서버 통합 6.4 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 07 | Whisper 기반 음성 Q&A 7.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 7.2 에이전트 구현 ____7.2.1 답변 생성 ____7.2.2 에이전트 기반 클래스 정의 ____7.2.3 답변 평가 ____7.2.4 답변 개선 ____7.2.5 문서 검색 ____7.2.6 음성 텍스트 변환 ____7.2.7 워크플로우 조율 ____7.2.8 MCP 서버 통합 7.3 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 08 | 병렬 검색으로 속도 개선 8.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 8.2 에이전트 구현 ____8.2.1 에이전트 모듈 설정 ____8.2.2 검색 에이전트 ____8.2.3 타당성 평가 에이전트 ____8.2.4 데이터 모델과 설정 관리 ____8.2.5 워크플로우 조율 ____8.2.6 MCP 서버 통합 8.3 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 09 | 반복 평가로 응답 품질 개선 9.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 9.2 에이전트 구현 ____9.2.1 답변 생성 에이전트 ____9.2.2 평가·피드백·통계 에이전트 ____9.2.3 문서 검색 에이전트 ____9.2.4 에이전트 기반 클래스와 설정 관리 ____9.2.5 워크플로우 조율 9.3 애플리케이션 진입점 설정과 결과 확인 ____9.3.1 애플리케이션 진입점 설정 9.4 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 10 | 뉴스 기반 종목 영향 평가 10.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 10.2 에이전트 구현 ____10.2.1 에이전트 모듈 설정 ____10.2.2 뉴스 파싱 에이전트 ____10.2.3 영향 요인 분석 에이전트 ____10.2.4 LLM 클라이언트 설정 ____10.2.5 워크플로우 조율 ____10.2.6 MCP 서버 통합 10.3 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 11 | 이상 거래 탐지 11.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 11.2 에이전트 구현 ____11.2.1 에이전트 모듈 설정 ____11.2.2 데이터 수집과 이상 탐지 에이전트 ____11.2.3 특징 추출 에이전트 ____11.2.4 보고서 생성과 알림 처리 에이전트 ____11.2.5 타입 및 유틸리티 정의 ____11.2.6 워크플로우 조율 ____11.2.7 MCP 서버 통합 11.3 MCP 서버 등록 및 결과 확인 Chapter 12 | 맞춤형 여행 플래너 12.1 폴더 열기 및 라이브러리 설치 12.2 에이전트 구현 ____12.2.1 에이전트 모듈 설정 ____12.2.2 여행 서비스 에이전트 ____12.2.3 여행 일정 계획 에이전트 ____12.2.4 에이전트 컨텍스트 관리 ____12.2.5 데이터 모델과 설정 관리 ____12.2.6 워크플로우 조율 ____12.2.7 MCP 서버 통합 12.3 MCP 서버 등록 및 결과 확인 |
저자 소개 1
마이크로소프트에서 Data & AI Specialist로 근무 중이며, 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사로 20년 넘게 IT 분야에서 일하고 있다. 고려대학교 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하면서 『모두의 인공지능 기초 수학』 (길벗, 2020), 『딥러닝 텐서플로 교과서』(길벗, 2021), 『딥러닝 파이토치 교과서』 (길벗, 2022), 『챗GPT, 거부할 수 없는 미래』 (길벗, 2023) 『랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기』 (길벗, 2024), 『랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG』 (길벗, 20
마이크로소프트에서 Data & AI Specialist로 근무 중이며, 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사로 20년 넘게 IT 분야에서 일하고 있다. 고려대학교 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하면서 『모두의 인공지능 기초 수학』 (길벗, 2020), 『딥러닝 텐서플로 교과서』(길벗, 2021), 『딥러닝 파이토치 교과서』 (길벗, 2022), 『챗GPT, 거부할 수 없는 미래』 (길벗, 2023) 『랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기』 (길벗, 2024), 『랭체인으로 RAG 개발하기: VectorRAG & GraphRAG』 (길벗, 2025), 『나만의 MCP 서버 만들기 with 커서 AI』 (길벗, 2025) 등을 저술했다.
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품목정보
- 발행일
- 2026년 05월 26일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 11.57MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 497쪽 ?
- ISBN13
- 9791175790520
출판사 리뷰
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MCP와 A2A, 협업하는 AI를 만든다
오케스트레이터 설계부터 병렬 실행, 반복 평가까지 — 운영 환경의 멀티 에이전트 시스템 구축 가이드 LLM API를 호출해 본 개발자는 이미 많다. RAG로 답변 품질을 끌어올려 본 경험도 이제는 특별한 일이 아니다. 그런데 거기까지 와 본 개발자라면 이미 알고 있을 것이다. 검색을 잘 붙이는 것만으로는 더 이상 풀리지 않는 문제들이 있다는 사실을. 검색 결과를 다시 검증해야 하고, 역할이 다른 에이전트들을 동시에 가동해야 하며, 실행 결과를 평가해 다시 수정하는 루프까지 만들어야 한다. 이제 중요한 것은 "어떤 모델을 쓰느냐"가 아니다. 여러 AI가 어떻게 역할을 나누고 협업하는가. 거기에 답이 있다. MCP와 A2A는 바로 그런 흐름 속에서 빠르게 주목받고 있는 협업 구조다. Anthropic의 MCP, Google의 A2A 공개 이후 멀티 에이전트는 더 이상 개념 설명에 머무르지 않고 실제 구현 가능한 시스템 단계로 넘어가기 시작했다. 흐름은 이미 시작됐고, 따라잡을 시간은 그리 길지 않다. 이 책은 그 흐름을 실습 중심으로 따라간다. 단순히 프롬프트를 작성하거나 API를 연결하는 수준에 머물지 않고, 싱글 에이전트가 멀티 에이전트로 확장되는 과정을 따라가며 실제 서비스에 가까운 협업형 AI 시스템을 단계적으로 구현한다. 특히 오케스트레이터 설계, MCP 서버 연동, A2A 기반 통신 구조, 병렬 실행과 반복 평가처럼 운영 환경에서 중요한 핵심 구조를 9가지 실전 프로젝트와 함께 다룬다는 점이 이 책의 가장 큰 차별점이다. 구현 방법만 익히는 데서 멈추지 않고, 설계와 운영까지 이어지는 실전 감각을 함께 키울 수 있도록 구성했다. AI 에이전트를 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 개발자에게도, RAG 너머의 다음 단계가 필요했던 개발자에게도, 이 책은 가장 현실적인 안내서가 되어줄 것이다. |
추천평
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단일 모델로 해결 안 되는 문제를 에이전트 협업으로 풀어내는 설계 본질을 짚는 책. 싱글 에이전트부터 MCP·A2A 기반 멀티 에이전트 시스템까지, 다양한 실전 프로젝트로 이론과 실습의 간격을 좁힌다. "문제를 나눠 협업시킨다"는 발상은 도구가 바뀌어도 살아남을 본질이며, 입문자에겐 안내서, 숙련자에겐 설계 철학을 다듬는 거울이 될 것이다. - 김태환 (Microsoft Korea, Sr. Solution Engineer)
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멀티 에이전트 개념의 출발점을 잡기 어려운 이들에게 LLM → 에이전트 → 멀티 에이전트로 이어지는 흐름을 자연스럽게 체득하게 해주는 책. 보험약관 질의응답, 이상 거래 탐지, 여행 플래너 등 실무에 바로 적용 가능한 실습 구성이 특히 돋보인다. 보안·비용 최적화 같은 운영 현실까지 다뤄, 기획자와 개발자 모두에게 훌륭한 출발점이 된다. - 박민규 (신한라이프 AX추진팀 프로 (前 Microsoft Korea Data&AI Specialist))
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“AI를 업무 체계 안에서 어떻게 협업시킬 것인가”라는 현장 리더의 핵심 고민에 직접 답하는 책. 싱글 → 멀티 에이전트 확장, MCP·A2A 협업 구조, 데이터 분석·보안 실전 예제를 통해 여러 AI가 함께 일하는 구조를 구체적으로 보여준다. AI 기반 운영 자동화와 조직 역할 변화를 고민하는 IT 리더에게 유의미한 인사이트를 제공한다. - 정민호 (한화시스템/ICT Integration Management 팀장)
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