Name: 에이젠틱 디자인 패턴
SKU: 194899313
Price: 30400 KRW
Availability: InStock
Author: 안토니오 굴리
ISBN: 9788966265480

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eBook 에이젠틱 디자인 패턴

에이전트 시스템 구축을 위한 실전 가이드 스마트한 PDF 필기 기능을 사용해 보세요!

안토니오 굴리 저 조진욱 역

인사이트(insight) 2026.08.06.

원서: Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems

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소개

지능형 시스템 구축을 위한 실습 가이드이 책은 개발자가 정교한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 익히도록 돕는 실용적인 안내서다. 인공지능은 단순한 반응형 프로그램에서 벗어나, 맥락을 이해하고 복잡한 결정을 내릴 수 있는 자율적 존재로 발전하고 있다. 이 책은 이러한 지능형 시스템을 효과적으로 구축하는 데 필요한 핵심 패턴과 검증된 기법을 제시한다. 21가지 패턴은 각각 에이전트가 환경을 인식하고, 근거 있는 결정을 내리며, 자율적으로 동작을 실행하도록 만드는 기본 구성 요소다.《에이젠틱 디자인 패턴》은 각 장에서 하나의 에이젠틱 패턴을 다루는 종합 실습 가이드로 구성되어 있다. 각 장에서는 패턴의 개요, 실제 적용 및 활용 사례, 직접 따라 해 볼 수 있는 코드 예제, 빠르게 복습할 수 있는 핵심 요점을 제공한다. 프롬프트 체이닝과 도구 사용 같은 기초 개념부터 멀티 에이전트 협업과 자기 수정 같은 고급 주제까지, 독자는 곧바로 적용할 수 있는 실전 지식을 얻을 수 있다. 각 장은 서로 이어지도록 구성되어 있지만, 특정 문제를 해결하는 패턴만 골라 참고하는 실용적인 참고 자료로도 활용할 수 있다.이 안내서는 코드 예제를 구체적으로 구현할 “캔버스”를 제공하기 위해 대표적인 에이전트 개발 프레임워크 세 가지를 사용한다. 복잡한 작업 순서를 유연하게 만들 수 있는 LangChain과 그 확장인 LangGraph, 여러 에이전트를 오케스트레이션하기 위한 구조화된 프레임워크인 CrewAI, 그리고 에이전트의 구축, 평가, 배포에 필요한 도구를 갖춘 구글 Agent Developer Kit(구글 ADK)가 그것이다. 이 책은 모든 프레임워크 예제를 보여 줌으로써, 어떤 기술 환경을 갖추었든 이 패턴들을 어떻게 적용할 수 있는지 폭넓게 이해할 수 있게 한다.효과적인 에이전틱 시스템을 구축하려면 강력한 언어 모델만으로는 부족하다. 구조와 설계가 필요하다. 에이전틱 패턴은 소프트웨어 공학의 디자인 패턴처럼, 흔히 마주치는 과제에 대해 재사용 가능하고 현장에서 검증된 해법을 제공한다. 또한 에이전트의 논리를 더 명확하고 유지보수하기 쉬우며 견고하게 만드는 공통 언어를 마련해 준다. 이 책을 끝까지 읽고 나면, 독자는 21가지 핵심 패턴을 구현하는 데 필요한 이론적 이해와 실전 역량을 모두 갖추게 된다. 이를 바탕으로 자신이 선택한 개발 캔버스 위에서 더 지능적이고 유능하며 자율적인 시스템을 구축할 수 있다.

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옮긴이의 글
추천사
오피니언 리더의 관점: 힘과 책임
프롤로그
서문
감사의 글

1부 The Patterns

1장 프롬프트 체이닝
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
코드 예시
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
정리
프롬프트 체이닝 패턴 개요도
핵심 정리
결론

2장 라우팅
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(구글 ADK)
정리
라우팅 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

3장 병렬화
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(구글 ADK)
정리
병렬화 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

4장 리플렉션
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(ADK)
정리
리플렉션 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

5장 도구 사용(함수 호출)
패턴 개요
실용적 활용 분야와 사용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(CrewAI)
실습 코드(Google ADK)
정리
도구 사용 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

6장 계획 수립
패턴 개요
실전 적용과 활용 사례
실습 코드(CrewAI)
구글 딥리서치
오픈AI 딥리서치API
정리
계획 수립 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

7장 멀티 에이전트 협업
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
멀티 에이전트 협업: 상호 관계와 통신 구조 탐구
실습 코드(CrewAI)
실습 코드(구글 ADK)
정리
멀티 에이전트 협업 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

8장 기억 관리
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드: 구글 ADK의 기억 관리
실습 코드: LangChain과 LangGraph의 기억 관리
정리
기억 관리 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

9장 학습과 적응
전체 개요
실제 적용 및 활용 사례
사례 연구: 자기 개선 코딩 에이전트(SICA)
AlphaEvolve와 OpenEvolve
정리
학습과 적응 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

10장 모델 컨텍스트 프로토콜
패턴 개요
MCP vs. 도구 함수 호출
MCP를 도입할 때 추가로 고려할 점
실제 적용 및 활용 사례
ADK를 활용한 실습 코드 예제
정리
모델 컨텍스트 프로토콜 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

11장 목표 설정과 모니터링
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
정리
목표 설정과 모니터링 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

12장 예외 처리와 복구
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제(구글 ADK)
정리
예외 처리와 복구 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

13장 휴먼 인 더 루프
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
정리
휴먼 인 더 루프 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

14장 지식 검색
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제(구글 ADK)
실습 코드 예제(LangChain)
정리
지식 검색 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

15장 에이전트 간 통신
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
정리
에이전트 간 통신 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

16장 자원 최적화
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
오픈AI를 활용한 실습 코드
실습 코드 예제(OpenRouter)
동적 모델 전환을 넘어: 다양한 에이전트 자원 최적화 기법
정리
자원 최적화 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

17장 추론 기법
실제 적용 및 활용 사례
추론 기법
추론 스케일링 법칙
실습 코드 예제
그렇다면 에이전트는 무엇을 사고하는가?
정리
추론 기법 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

18장 가드레일/안전 패턴
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드(CrewAI 예제)
실습 코드(Vertex AI 예제)
신뢰할 수 있는 에이전트 엔지니어링
정리
가드레인/안전 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

19장 평가와 모니터링
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제
에이전트 활동 궤적
에이전트에서 고도화된 계약자로
구글 ADK
정리
평가와 모니터링 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

20장 우선순위 결정
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제
정리
우선순위 결정 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고문헌

21장 탐색과 발견
실제 적용 및 활용 사례
구글 AI 코사이언티스트
실습 코드 예제
정리
탐색과 발견 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

2부 보충편

22장 고급 프롬프팅 기법
프롬프팅 소개
핵심 프롬프팅 원칙
기본 프롬프팅 기법
프롬프트 구조화
컨텍스트 엔지니어링
구조화된 출력
추론 및 사고 과정 기법
동작 및 상호작용 기법
고급 기법
구글 Gems 활용
LLM을 활용한 프롬프트 개선(메타 접근법)
특정 과제를 위한 프롬프팅
모범 사례와 실험
결론
참고 문헌

23장 AI 에이젠틱 상호작용: GUI에서 현실 환경까지
상호작용: 에이전트와 컴퓨터
상호작용: 에이전트와 환경
바이브 코딩: AI와 함께하는 직관적 개발
핵심 정리
결론
참고 문헌

24장 에이젠틱 프레임워크 간단히 살펴보기
LangChain
LangGraph
어느 프레임워크를 선택해야 하는가?
구글 ADK
CrewAI
그 밖의 에이전트 개발 프레임워크
결론
참고 문헌

25장 AgentSpace로 에이전트 구축하기
개요
AgentSpace UI로 에이전트를 구축하는 방법
결론
참고 문헌

26장 CLI의 AI 에이전트
서론
클로드 CLI (Claude Code)
제미나이 CLI
Aider
GitHub Copilot CLI
Terminal-Bench ? 명령행 인터페이스용 AI 에이전트 벤치마크
결론
참고 문헌

27장 작동 원리: 에이전트의 추론 엔진 들여다보기
제미나이
챗지피티
그록(Grok)
키미
클로드
딥시크
결론

28장 코딩 에이전트
바이브 코딩: 출발점
팀원이 된 에이전트
핵심 구성 요소
실전 구현
결론
참고 문헌

29장 결론
핵심 에이젠틱 원칙 정리
복잡한 시스템을 위한 패턴 조합
미래를 내다보며
마치며

용어 해설
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저자 소개 2

저안토니오 굴리

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구글 클라우드 CTO 오피스(Office of the CTO)의 시니어 디렉터이자 디스팅귀시드 엔지니어(Distinguished Engineer)로, 스위스 취리히에서 AI, 클라우드, 검색 분야의 전략 프로젝트를 이끌고 있다. 1990년대에 이탈리아 최초이자 세계에서도 손꼽히게 이른 시기에 ‘아리아나(Arianna)’라는 검색 엔진을 공동 개발한 것을 시작으로, 30년 가까이 검색과 머신러닝 한길을 걸어왔다. Ask.com 유럽 CTO, 세계적 학술 출판사 엘스비어(Elsevier) 부사장을 거쳐 구글에 합류했다. 피사 대학교(University of Pisa)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았고, 검색·스마트 에너지·AI 분야에서 11건의 등록 특허를 보유하고 있으며, 27건의 특허 출원에도 발명자로 이름을 올렸다. 《Deep Learning with Keras》를 비롯해 코딩과 머신러닝에 관한 여러 권의 책을 썼으며, 그의 저서는 한국어, 일본어, 중국어 등 여러 언어로 번역 출간됐다. 검색과 정보 검색 분야의 연구자로서 발표한 논문들은 7,000회 이상 인용됐다.

역조진욱

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Tether AI의 리서치 엔지니어다. 네이버 서치에서 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 설계와 학습, 평가를 담당했으며, 그에 앞서 네이버 파파고에서 기계 번역 모델을 연구했다. 성균관대학교 인공지능학과에서 석사 학위를 받았다.