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AI 에이전트 개발 완벽 입문
- 저자
- 김대규,에디 유,김현지,조경아 저
- 출판사
- 위키북스
- 출판일
- 2026-05-15
- 등록일
- 2026-10-12
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 44MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
AI 에이전트 시대를 준비하는 가장 실용적인 안내서!이 책은 AI에 입문하고자 하는 누구나 손쉽게 AI 에이전트의 세계에 자연스럽게 발을 들일 수 있도록 구성했다. 단순히 사용법을 따라 하는 데 그치지 않고, RAG, 펑션 콜링, 랭그래프, CrewAI, smolagents의 동작 원리를 이해하는 데 필요한 기초 지식부터 충실히 다루고 있다. 또한 MCP와 A2A를 활용한 에이전트 연동, n8n을 활용한 노코드 자동화, 클로드 코드 기반의 바이브 코딩, 오픈클로를 이용한 자율형 AI 비서 구축까지, 지금 현장에서 실제로 쓰이는 기술들을 하나의 흐름으로 익힐 수 있다. 이 책을 읽고 나면 여러분이 원하는 AI 에이전트를 스스로 설계하고 구현할 수 있을 것이다.
저자소개
IT 대기업 현업에서 RAG와 에이전트 관련 업무를 주로 수행하고 있습니다. LLM 기반 서비스 개발에 관심이 많은데, 특히 요즘은 에이전트의 추론 능력 고도화를 위한 파인튜닝에 집중하고 있습니다.
저역서
- 《LLM과 RAG로 구현하는 AI 애플리케이션》(위키북스, 2025)
- 《이론부터 실전까지 AI 에이전트 완벽 마스터》(프리렉, 2025)
- 《한 번에 끝내는 라마인덱스 × RAG × AI 에이전트》(제이펍, 2025)
목차
01장: AI 에이전트1.1 AI 에이전트의 진화1.2 AI 에이전트는 언제 필요할까?1.3 AI 에이전트 사례__1.3.1 AI 브라우저 에이전트__1.3.2 코딩 에이전트__1.3.3 문서 및 슬라이드 작성 에이전트1.4 에이전틱 아키텍처__1.4.1 AI 에이전트 요소__1.4.2 에이전틱 아키텍처 유형__1.4.3 에이전트 설계 패턴1.5 에이전트 시스템__1.5.1 멀티 에이전트 시스템1.6 개발 환경 구축__1.6.1 윈도우에서 파이썬 설치하기__1.6.2 프로젝트 폴더 만들기__1.6.3 비주얼 스튜디오 코드 설치하기__1.6.4 API 키 발급받기 02장: RAG2.1 실습 환경 구축하기__2.1.1 프로젝트 폴더 생성하기__2.1.2 가상 환경 생성하기__2.1.3 VSCode에서 프로젝트 폴더 선택하기2.2 RAGRetrieval-Augmented Generation 이해하기__2.2.1 텍스트 임베딩__2.2.2 코사인 유사도__2.2.3 OpenAI의 Embedding API__2.2.4 RAG를 이용한 챗봇의 구조2.3 문서를 자르는 청킹 전략__2.3.1 길이로 분할하는 RecursiveCharacterTextSplitter__2.3.2 의미로 분할하는 SemanticChunker2.4 다양한 PDF Loader__2.4.1 PyPDFLoader__2.4.2 PyMuPDFLoader__2.4.3 PDFPlumberLoader2.5 벡터 데이터베이스__2.5.1 크로마__2.5.2 파이스2.6 PDF로 답변하는 RAG 챗봇 구현하기 03장: ReAct와 펑션 콜링 에이전트3.1 실습 환경 구축하기__3.1.1 프로젝트 폴더 생성하기__3.1.2 가상 환경 생성하기__3.1.3 VSCode에서 프로젝트 폴더 선택하기3.2 ReAct를 이용한 RAG 에이전트__3.2.1 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치__3.2.2 실습 데이터 다운로드__3.2.3 벡터 데이터베이스 저장소__3.2.4 ReAct 에이전트용 도구 생성__3.2.5 ReAct 에이전트를 위한 프롬프트 작성__3.2.6 프롬프트 렌더링 구현 함수__3.2.7 LLM 초기화 및 ReAct 파서 구현__3.2.8 ReAct 실행 루프 구현__3.2.9 에이전트 실행__3.2.10 에이전트 웹 데모3.3 펑션 콜링 에이전트__3.3.1 환경 설정 및 필수 라이브러리__3.3.2 실습 데이터 준비__3.3.3 에이전트 도구 정의__3.3.4 에이전트 생성__3.3.5 에이전트 웹 데모 04장: 랭그래프4.1 랭그래프란?4.2 설치 및 환경 설정__4.2.1 API 키 로드4.3 상태, 노드, 엣지__4.3.1 랭그래프 핵심 모듈 로딩__4.3.2 상태__4.3.3 노드(Node)__4.3.4 엣지__4.3.5 그래프 컴파일 및 시각화4.4 도구(Tool)__4.4.1 Tavily 도구 활용4.5 메모리 기능__4.5.1 랭그래프 체크포인터4.6 사람 개입 기능__4.6.1 interrupt() 함수란?4.7 상태 사용자 정의하기4.8 과거로 돌아가기: 시간 여행 기능__4.8.1 왜 시간 이동이 필요한가?4.9 랭그래프 에이전트 아키텍처__4.9.1 랭그래프 에이전트 구조__4.9.2 에이전트와 워크플로우 실습4.10 랭그래프 실전 프로젝트__4.10.1 멀티 에이전트로 경제 데이터 시각화__4.10.2 멀티 에이전트로 경제 데이터 보고서 작성 05장: CrewAI5.1 CrewAI란?5.2 설치 및 환경 설정5.3 CrewAI의 기본 구성 요소와 작동 원리5.4 에이전트5.5 작업(Task)5.6 크루(Crew)5.7 도구(Tools)__5.7.1 RAG Tool__5.7.2 SerperDev Tool__5.7.3 커스텀 도구 만들기5.8 지식(Knowledge)__5.8.1 StringKnowledgeSource__5.8.2 PDFKnowledgeSource__5.8.3 KnowledgeConfig5.9 추론(Reasoning)5.10 계획(Planning)5.11 CLI로 CrewAI Flow 프로젝트 생성하기__5.11.1 CLI(Command Line Interface)__5.11.2 Flow 생성5.12 CrewAI 실전 프로젝트: 주식 분석 에이전트 시스템 구축 06장: smolagents6.1 smolagents에서의 ReAct 구현6.2 실습 환경 구축하기__6.2.1 프로젝트 폴더 생성하기__6.2.2 가상 환경 생성하기__6.2.3 VSCode에서 프로젝트 폴더 선택하기6.3 스스로 웹을 탐색하는 에이전트__6.3.1 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치__6.3.2 정보 탐색 에이전트__6.3.3 외부 패키지 연동하기6.4 데이터 분석 에이전트__6.4.1 환경 설정 및 필수 라이브러리 설치__6.4.2 타이타닉 생존자 데이터 분석__6.4.3 머신러닝 학습하기 07장: A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜7.1 A2A란 무엇인가?7.2 A2A의 발전 과정7.3 A2A의 핵심 구성 요소__7.3.1 에이전트 카드(Agent Card)__7.3.2 태스크(Task)__7.3.3 메시지(Message)__7.3.4 파트(Part)__7.3.5 복합 파트 활용 예시__7.3.6 아티팩트(Artifact)7.4 A2A 파이썬 SDK로 에이전트 구축하기__7.4.1 환경 설정 및 SDK 설치__7.4.2 Agent Executor 이해하기__7.4.3 Hello World 에이전트 구현__7.4.4 서버 설정 및 실행__7.4.5 클라이언트로 서버와 상호작용__7.4.6 정리7.5 멀티 에이전트 협업 시스템 구축__7.5.1 멀티 에이전트 시스템 설계__7.5.2 분석 에이전트 구현__7.5.3 응답 에이전트 구현__7.5.4 코디네이터 구현__7.5.5 전체 시스템 실행 및 테스트__7.5.6 정리 및 확장 방향7.6 A2A와 MCP의 통합__7.6.1 A2A와 MCP의 역할 비교__7.6.2 언제 A2A를, 언제 MCP를 사용하는가?__7.6.3 실습: MCP 도구를 활용하는 A2A 에이전트 08장: n8n8.1 개발 환경 구축하기__8.1.1 프로젝트 폴더 생성하기__8.1.2 가상 환경 생성하기__8.1.3 로컬 PC에 n8n 설치하기8.2 n8n 작동 방식 이해하기__8.2.1 노드__8.2.2 워크플로우 설정__8.2.3 노드의 설정__8.2.4 [실습] n8n으로 AI 챗봇 만들기8.3 [실습] 삼성전자 사업 보고서로 RAG 챗봇 만들기__8.3.1 데이터 다운로드 및 벡터스토어 API 키 발급받기__8.3.2 데이터 인덱싱 워크플로우 설정__8.3.3 챗봇 설정8.4 [실습] 구글 시트 데이터 분석 및 시각화하기__8.4.1 데이터 수집과 구글 시트 변환__8.4.2 n8n과 구글 시트 연동하기__8.4.3 구글 시트 데이터 필터링하기__8.4.4 데이터 칼럼값 재정렬__8.4.5 구글 시트 데이터 기반 챗봇 만들기__8.4.6 퀵차트로 시각화하기 09장: MCP9.1 MCP란?9.2 MCP의 핵심 구성 요소9.3 MCP의 확장성 혁신9.4 MCP 아키텍처9.5 MCP 생태계의 현재와 미래9.6 MCP 개발 환경 구축하기__9.6.1 프로젝트 폴더 생성하기__9.6.2 가상 환경 생성하기9.7 MCP 서버__9.7.1 어댑터를 활용한 툴 등록__9.7.2 MCP 인스펙터__9.7.3 메시지 형식__9.7.4 문서 검색 에이전트 MCP 실습9.8 MCP 클라이언트9.9 날씨 에이전트 실습__9.9.1 OpenWeatherMap API 키 발급받기__9.9.2 도시명 추출하기__9.9.3 OpenWeatherMap API 연동__9.9.4 MCP 도구 등록 및 서버 실행__9.9.5 MCP 클라이언트 구현하기: 날씨 질문하기__9.9.6 정리 10장: 바이브 코딩10.1 개발 환경 구축하기10.2 [실습1] 간단한 게임 만들기__10.2.1 덧셈뺄셈 게임 만들기__10.2.2 단계별 접근으로 복잡한 기능 구현하기__10.2.3 단일 HTML 파일로 빌드하기__10.2.4 마크다운 파일 만들어 저장하기10.3 [실습2] 멀티 에이전트 여행 플래너 개발하기__10.3.1 프로젝트 구조 설정__10.3.2 3개의 에이전트 협업 시스템 만들기 11장: 오픈클로11.1 오픈클로란?__11.1.1 환경 구성 및 인프라 배포__11.1.2 설치 및 실행11.2 기본 사용법 및 운영 전략11.3 오픈클로와 노션 연결11.4 크론을 활용한 정보 자동 수집 실습 부록: AI 브라우저A.1 퍼플렉시티 코멧__A.1.1 코멧 설치 및 설정__A.1.2 영상 요약하기__A.1.3 멀티탭 컨텍스트 분석하기__A.1.4 이메일 요약과 답변, 특정 내용 검색하기__A.1.5 논문 읽고 요약하기__A.1.6 항공권 등 상품, 서비스 가격 비교__A.1.7 쇼핑 도우미__A.1.8 웹페이지의 내용을 추출해 구조화하기__A.1.9 음성 인식 기능과 유용한 프롬프트 모음
