상세정보
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7가지 프로젝트로 배우는 LLM AI 에이전트 개발
- 저자
- 황자 저/김진호 역
- 출판사
- 제이펍
- 출판일
- 2025-06-10
- 등록일
- 2025-10-20
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 32MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
AI 에이전트 시대가 왔다 에이전트는 자연어를 이해하고 그에 맞는 응답을 생성할 뿐만 아니라 특정 작업을 수행할 수 있는 인공지능이다. 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 복잡한 업무를 매끄럽게 연결해주는 핵심적인 연결고리 역할을 한다. 이 책은 꽃 배달 서비스를 만들며 에이전트의 기술 프레임워크와 개발 도구, 실무 프로젝트 사례부터 최첨단 기술의 발전까지 포괄적으로 탐구한다. 또한, 7개의 강력한 에이전트를 직접 만들어보면서 에이전트의 설계와 구현을 상세히 분석하고, 에이전트 개발의 전망과 미래 트렌드까지 제시한다. GPT-4, OpenAI Assistants API, LangChain, LlamaIndex, MetaGPT와 같은 최첨단 기술을 활용하여 사무 자동화, 지능형 스케줄링, RAG 분야에서 에이전트가 수행할 수 있는 놀라운 역할을 확인할 수 있다. 에이전트의 놀라운 성능을 직접 확인하고, AI 시대의 무한한 가능성을 체감해보자.
저자소개
싱가포르 과학기술연구청 인공지능 연구원. 자연어 처리, LLM, 의료 및 핀테크 분야 등 다양한 인공지능 프로젝트를 수행해왔다. 머신러닝 관련 베스트셀러를 여러 권 집필했으며, 인공지능, LLM 관련 강의를 하고 GeekTime, CSDN 등에서 칼럼을 연재 중이다. 항상 호기심을 잃지 않고 변화를 적극적으로 받아들이며 지속적으로 학습하는 것을 즐긴다. 인공지능의 ‘혜안’과 ‘주의력’을 통해 세상을 관찰하며, 쉽고 재미있는 방식으로 지식을 공유하여 사람들과 순수한 즐거움을 나누고자 한다.
목차
옮긴이 머리말 추천의 글 베타리더 후기 추천사 시작하며 이 책에 대하여 CHAPTER 1 에이전트란 무엇이며, 왜 에이전트인가 1.1 상상력을 자극하는 강연: Life 3.0 1.2 그렇다면, 도대체 에이전트란 무엇인가? 1.3 에이전트의 두뇌: LLM의 범용 추론 능력 __인간의 뇌는 대단하다 __LLM 이전의 에이전트 __LLM이 곧 에이전트의 두뇌다 __기대의 고점과 실망의 저점 __지식, 기억, 이해, 표현, 추론, 성찰, 일반화, 자기 향상 __LLM의 추론 능력 기반의 인공지능 애플리케이션 구축 1.4 에이전트의 감지 능력: 언어 상호작용 능력과 멀티모들 처리 능력 __언어 상호작용 능력 __멀티모들 처리 능력 __언어 상호작용 능력과 멀티모들 처리 능력의 결합 1.5 에이전트의 실행력: 언어 출력 능력과 도구 사용 능력 __언어 출력 능력 __도구 사용 능력 __구체적 지능의 실현 1.6 에이전트가 각 산업에 미치는 효율성 향상 __자동화된 사무 업무 지원 __고객 서비스 혁명 __개인화 추천 __프로세스 자동화 및 자원 최적화 __의료 서비스의 변화 1.7 에이전트가 가져오는 새로운 비즈니스 모델과 변화 __가트너의 8대 주요 예측 __AaaS __다중 에이전트 협업 __자기 진화형 인공지능 __구체적 지능의 발전 1.8 요약 CHAPTER 2 LLM 기반의 에이전트 기술 기반 체계 2.1 에이전트의 네 가지 핵심 요소 2.2 에이전트의 계획 및 의사 결정 능력 2.3 에이전트의 다양한 기억 기제 2.4 에이전트의 핵심 기술: 도구 호출 2.5 에이전트의 추론 엔진: ReAct 기반 체계 __ReAct란 무엇인가?
__ReAct 기반 체계를 이용한 간단한 에이전트 구현 __ReAct 기반 체계 기반의 프롬프트 __LLM 인스턴스 생성 __검색 도구 정의 __ReAct 에이전트 생성 __ReAct 에이전트 실행 2.6 기타 에이전트 인지 기반 체계 __함수 호출 __계획과 실행 __자문자답 __비판적 수정 __사고의 연쇄 __사고의 나무 2.7 요약 CHAPTER 3 OpenAI API, LangChain, LlamaIndex 3.1 OpenAI API란 무엇인가? __OpenAI라는 회사에 대해 이야기하다 __OpenAI API와 에이전트 개발 __OpenAI API를 이용한 대화 프로그램 예제 __OpenAI API를 이용한 이미지 생성 예제 __OpenAI API 사용 시 주의사항 3.2 LangChain이란 무엇인가? __LangChain에 대해 이야기하다 __LangChain의 여섯 가지 모듈 __LangChain과 에이전트 개발 __LangSmith 사용 방법 3.3 LlamaIndex란 무엇인가? __LlamaIndex에 대해 이야기하다 __LlamaIndex와 검색증강생성 기반의 인공지능 개발 __간단한 LlamaIndex 개발 예제 3.4 요약 CHAPTER 4 에이전트 1: 자동화된 사무 구현 - Assistants API와 DALLE 3 모델을 이용한 프레젠테이션 제작 4.1 OpenAI의 도우미란 무엇인가? 4.2 코딩 없이 플레이그라운드에서 도우미 체험하기 4.3 Assistants API의 간단한 예제 __도우미 생성하기 __대화 흐름 생성하기 __메시지 추가하기 __도우미 실행하기 __응답 표시하기 4.4 간단한 가상의 프레젠테이션 작성하기 __데이터 수집과 정리하기 __OpenAI 도우미 생성하기 __자동으로 데이터 분석 차트 생성하기 __자동으로 데이터 통찰 생성하기 __자동으로 페이지 제목 생성하기 __DALLE 3 모델을 사용해 프레젠테이션 첫 페이지 이미지 만들기 __자동으로 프레젠테이션 생성하기 4.5 요약 CHAPTER 5 에이전트 2: 다기능 선택 엔진 - 함수 호출 기능 5.1 OpenAI의 함수 __함수 도구란 무엇인가? __함수 도구의 설명이 중요한 이유 __함수 도구 정의 예시의 의미 __함수 호출이란 무엇인가 5.2 플레이그라운드에서 함수 정의하기 5.3 Assistants API를 이용한 함수 호출 구현 __함수 도구를 사용할 수 있는 도우미 생성하기 __함수 호출 없이 직접 도우미 실행하기 __실행 세션이 조치 필요 상태일 때 순환 종료하기 __도우미가 반환한 속성 정보 획득하기 __도우미의 반환 정보를 통해 함수 호출하기 __결과를 제출하고 작업 완료하기 5.4 ChatCompletion API를 이용한 도구 호출 구현 __대화 초기화 및 사용 가능한 함수 정의 __첫 번째 LLM 호출: 대화 내용과 도구 정의 전달 후 응답받기 __모델이 선택한 도구 호출과 새 메시지 작성하기 __두 번째 LLM 호출: 최종 응답 받기 5.5 요약 244CHAPTER 6 에이전트 3: 추론과 행동의 협업 - LangChain의 ReAct 기반 체계를 이용한 자동 가격 설정 구현 6.1 ReAct 기반 체계 복습 6.2 LangChain에서 ReAct 에이전트 구현하기 6.3 LangChain의 도구와 도구 모음 6.4 꽃 가격을 책정하는 ReAct 에이전트 6.5 AgentExecutor의 실행 기제 심층 탐구 __AgentExecutor에 중단점 설정하기 __첫 번째 사고: 모델이 검색하기로 결정하다 __첫 번째 행동: 도구를 이용해 검색을 실행하다 __두 번째 사고: 모델이 계산하기로 결정하다 __두 번째 행동: 도구를 이용해 계산을 실행하다 __세 번째 사고: 모델이 작업을 완료하다 6.6 요약 CHAPTER 7 에이전트 4: 계획과 실행의 분리 - LangChain의 계획과 실행 에이전트를 활용한 스마트 스케줄러 작성 7.1 계획과 해결 전략의 제안 7.2 LangChain의 계획과 실행 에이전트 7.3 계획과 실행 에이전트를 이용한 물류 관리 구현 __자동 재고 배분을 위한 도구를 에이전트에 정의하기 __계획과 실행 에이전트 생성 및 해결 불가능 과제의 해결 시도 __요청을 구체화하여 에이전트가 과제를 완료하게 하기 7.4 단일 에이전트에서 다중 에이전트로 7.5 요약 CHAPTER 8 에이전트 5: 지식의 추출과 통합 - LlamaIndex를 이용한 검색증강생성 구현 8.1 검색증강생성이란 무엇인가? __프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성, 파인튜닝 __기술적 관점에서 본 검색 부분의 파이프라인 __사용자 관점에서 본 검색증강생성 과정 8.2 검색증강생성과 에이전트 8.3 ReAct 검색증강생성 에이전트를 이용해 재무 보고서 검색하기 __전자상거래 업체의 재무 보고서 파일 적재하기 __재무 보고서 데이터를 벡터 데이터로 변환하기 __요청 엔진과 도구 구축하기 __텍스트 생성 엔진인 LLM 설정하기 __재무 정보 검색을 위한 에이전트 생성하기 8.4 요약 CHAPTER 9 에이전트 6: 깃허브의 인기 에이전트 탐색 - AutoGPT, BabyAGI, CAMEL 9.1 AutoGPT __AutoGPT 개요 __AutoGPT 실습 9.2 BabyAGI __BabyAGI 개요 __BabyAGI 실습 9.3 CAMEL __CAMEL 개요 __CAMEL 논문의 주식 거래 시나리오 __CAMEL 실습 9.4 요약 CHAPTER 10 에이전트 7: 다중 에이전트 기반 체계 - AutoGen, MetaGPT 10.1 AutoGen __AutoGen 소개 __AutoGen 실습 10.2 MetaGPT __MetaGPT 소개 __MetaGPT 실습 10.3 요약 APPENDIX A 다음 세대 에이전트의 탄생지: 학술 논문에서 찾아낸 새로운 아이디어 A.1 두 편의 고품질 에이전트 종합 논문 A.2 논문 추천: 에이전트 자율 학습, 다중 에이전트 협력, 에이전트 신뢰성 평가, 에지 시스템 배포, 체화 지능 구현 A.3 요약 마치며 찾아보기
