상세정보
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AI 에이전트 엔지니어링
- 저자
- 마이클 알바다 저/강민혁 역
- 출판사
- 한빛미디어
- 출판일
- 2026-01-15
- 등록일
- 2026-02-09
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 4MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
AI 에이전트 시스템 구축을 다룬 최고의 입문서!이 한 권이면 수백 편의 논문을 읽지 않아도 좋다생성형 AI 시대, 기업은 이제 단순 자동화를 넘어 도구·지식·메모리를 결합한 AI 에이전트로 더 복잡한 문제를 해결하고 있습니다. 코딩·리서치·분석 에이전트 등 다양한 형태가 등장하며 생산성을 높이고 있지만 실제로는 설계·조율·배포까지 넘어야 할 난제가 적지 않습니다. 이 책은 이런 난관을 명확한 설계 원칙과 실무 중심 접근으로 단번에 돌파하게 해 주는 실전 가이드입니다. 단일 에이전트부터 멀티 에이전트 시스템까지, 아이디어를 실제 설루션으로 빠르게 전환하는 데 필요한 핵심 개념과 패턴을 체계적으로 담았습니다.주요 내용- 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트의 고유한 특성 이해하기- AI 에이전트의 핵심 구성 요소와 설계 원칙 파악하기- 설계 트레이드오프를 탐색하고 효과적인 멀티 에이전트 시스템 구현하기- 현장에 맞춘 AI 설루션을 설계·배포해 효율성과 혁신 제고하기
저자소개
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.
목차
PART 1 에이전트 시스템의 개념과 UXCHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리PART 2 에이전트 시스템의 구축과 확장CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리PART 3 신뢰할 수 있는 에이전트 운영과 거버넌스CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 마무리CHAPTER 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 미래용어 사전
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