국립금오공과대학교 전자책도서관

책소개

"이 책은 실무에서 AI 에이전트를 개발하는 저자가 쌓은 모든 노하우를 녹여 LLM을 호출하는 것을 넘어, 복잡하고 유용하며 안전한 멀티 에이전트 시스템을 직접 구축할 수 있도록 돕습니다. 오픈AI 에이전트 SDK, 구글 ADK, 랭그래프(LangGraph) 프레임워크를 중심으로 에이전트의 기본 구조, 도구 활용, 안전성 확보를 위한 가드레일, 멀티 에이전트 협업(핸드오프), 상태 관리(체크포인터), 조건부 라우팅, 병렬 처리, 하위 그래프 등 다양한 고급 기법을 설명합니다. 또한 최근 뜨거운 감자인 MCP와 A2A 같은 최신 AI 프로토콜도 다룹니다.
이 책에서는 〈어린왕자 페르소나 챗봇〉, 〈멀티 에이전트 뉴스 요약 시스템〉, 〈웹 기반 채팅 에이전트 개발〉, 〈MCP 서버 구축〉, 〈마크다운 보고서 생성 에이전트 구현〉 등 60여 가지의 실용적인 예제를 다룹니다. 독자는 이 예제들을 직접 구현하면서 현업에 필수적인 에이전트 워크플로의 중요성과 디버깅 및 추적 방법을 익히고, 실용적인 AI 에이전트 시스템 설계 및 구현 역량을 강화할 수 있게될 것입니다."

저자소개

"아직도 개발이 재미있는 17년차 개발자입니다. 웹 개발, 게임 백엔드 개발, 플랫폼 및 인프라 개발 등 다양한 영역을 경험했습니다. 현재는 카카오엔터테인먼트에서 AI 모델을 사용한 애플리케이션 개발을 하고 있습니다.
현) 카카오엔터테인먼트 AI응용기술개발팀
전) 트리노드 (포코팡, 포코포코) 서버 개발자
전) NHN Japan 플랫폼 개발팀
저서 : 《Node.js 백엔드 개발자 되기》
디스코드 Q&A : http://discord.com/invite/BYRpaDrfbH
카카오Q&A : https://open.kakao.com/o/ggK7EAJh
블로그 https://blog.gyus.me
트위터 https://twitter.com/wapj2000
브런치 https://brunch.co.kr/@wapj2000"

"Chapter 00 개발 환경 설정
__0.1 파이썬 환경 설정
__0.2 VSCode 설정
__0.3 API 키 발급받기
[PART 1] LLM과 랭체인 개발
Chapter 01 LLM API의 기초
__1.1 LLM API를 왜 사용해야 하는가?
__1.2 LLM API의 기본적인 사용법
__1.3 스트리밍 처리
__1.4 비동기 처리 및 오류 핸들링
학습 마무리
Chapter 02 LLM API를 사용하여 챗봇 만들기
__2.1 CLI를 사용한 챗봇 만들기
__2.2 챗봇이 이전 대화를 기억할 수 있게 하기
__2.3 어린 왕자 페르소나 추가하기
__2.4 웹 인터페이스 추가하기
학습 마무리
Chapter 03 랭체인의 핵심 콘셉트
__3.1 랭체인 프레임워크 소개
__3.2 랭체인의 핵심 콘셉트 : 채팅 모델
__3.3 랭체인의 핵심 콘셉트 : 메시지
__3.4 랭체인의 핵심 콘셉트 : PromptTemplate과 OutputParser
__3.5 랭체인의 핵심 콘셉트 : Runnable과 LCEL
__3.6 랭체인의 핵심 콘셉트 : 도구
__3.7 랭체인의 핵심 콘셉트 : 임베딩과 벡터 스토어
__3.8 랭체인의 핵심 콘셉트 : 리트리버와 RAG
학습 마무리
[PART 2] 요즘 AI 에이전트 개발
Chapter 04 오픈AI의 에이전트 SDK
__4.1 AI 에이전트 알아보기
__4.2 첫 번째 에이전트 만들기 : 인사하는 에이전트
__4.3 핵심 콘셉트들
__4.4 도구(Tools) 활용하기 : 뉴스 에이전트
__4.5 가드레일 사용하기
__4.6 핸드오프를 활용한 다중 에이전트 협업 : 병원 안내 시스템
__4.7 로그 확인 및 트레이싱
학습 마무리
Chapter 05 구글의 ADK
__5.1 ADK 개발 환경 준비하기
__5.2 ADK의 특징과 장점
__5.3 헬로 ADK 만들기
__5.4 ADK를 실행하는 3가지 방법
__5.5 여러 도구를 사용하는 에이전트 : 날씨와 야구 랭킹 에이전트
__5.6 구조화된 출력을 지원하는 에이전트
__5.7 멀티 에이전트 사용하기
__5.8 워크플로 에이전트 만들기 : 날씨 정보, 오늘 뉴스, 주식 멀티 에이전트
__5.9 스팸 체크 에이전트 만들기
학습 마무리
Chapter 06 랭그래프
__6.1 그래프 자료구조의 이해
__6.2 랭그래프의 핵심 개념
__6.3 헬로 랭그래프 만들기
__6.4 조건부 라우팅 적용하기 : 감정 분석 챗봇
__6.5 체크포인터를 사용한 상태 관리하기
__6.6 루프 워크플로 구현하기 : 숫자 맞추기 게임
__6.7 병렬 처리 워크플로 구현하기 : 날씨, 뉴스, 주식 병렬 처리
__6.8 ToolNode를 사용한 도구 사용 기능 만들기 : 계산기, 날씨, 환율 도구의 도구
__6.9 휴먼 인 더 루프 반영하기
__6.10 하위 그래프 사용하기 : 기상 전문가와 범용 에이전트
학습 마무리
[PART 3] AI 에이전트 프로토콜 : MCP와 A2A
Chapter 07 AI 에이전트 프로토콜, 클로드 MCP
__7.1 MCP의 탄생 배경
__7.2 MCP란 무엇인가?
__7.3 MCP를 기술적 관점에서 바라보기
__7.4 MCP는 성공했나?
__7.5 MCP 서버 만들기
__7.6 MCP의 향후 과제들 살펴보기
학습 마무리
Chapter 08 AI 에이전트 프로토콜, 구글 A2A
__8.1 A2A란?
__8.2 A2A의 핵심 개념 및 용어들
__8.3 MCP와 A2A는 뭐가 다른가?
__8.4 A2A 동작 원리 실습해보기 : AI 비서 서버와 클라이언트
학습 마무리
[PART 4] 고급 AI 에이전트 개발 : 도전! 2가지 프로젝트
Chapter 09 멀티 에이전트 뉴스 수집 및 요약 시스템
__9.1 시스템 아키텍처 및 준비하기
__9.2 데이터 모델 정의하기
__9.3 유틸리티 함수 구현하기
__9.4 프로젝트 설정 관리 추가하기
__9.5 에이전트 구현하기
__9.6 워크플로 구현하기
__9.7 메인 실행 파일 구현하기
__9.8 실행 및 보고서 확인하기
학습 마무리
Chapter 10 랭그래프와 MCP를 활용한 고급 에이전트 개발
__10.1 시스템 아키텍처 및 준비하기
__10.2 MCP 서버 구축하기
__10.3 채팅 에이전트 만들기
__10.4 웹 인터페이스 만들기
__10.5 MCP 서버와 에이전트 실행 및 테스트하기
학습 마무리
Appendix A 개발 환경 설정 시 알아두면 좋은 것들
__A.1 런타임 매니저는 무엇을 사용할까?
__A.2 uv 간단 사용법
__A.3 환경 변수는 어떻게 관리할까?
__A.4 로깅 설정하기"

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목차