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한 땀 한 땀! 나의 첫 AI 에이전트

바닥부터 하나씩 만들며 배우는 AI 에이전트와 다이나믹 컨텍스트 엔지니어링

허정준, 송영희 | 책만 | 2026년 09월 29일 | 원서 : Build an AI Agent (From Scratch): Agents that reason, plan, and act autonomously 첫번째 리뷰어가 되어주세요.
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한 땀 한 땀! 나의 첫 AI 에이전트

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품목정보

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발행일 2026년 09월 29일
쪽수, 무게, 크기 436쪽 | 185*240*27mm
ISBN13 9791124309131
ISBN10 1124309136

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책소개

목차

저자 소개 (2명)

서울대학교 기계항공공학부를 졸업하고 롯데면세점 빅데이터팀 데이터 분석가와 프리랜서 마켓 크몽의 AI 엔지니어를 거쳐 최근에는 AI 시스템 개발에 집중하고 있다. 2026년 여름 『Building an AI Agent(From Scrach)』를 영문으로 공저해 매닝(Manning)에서 출간했으며, LLM 학습을 위한 최초, 최고의 서적으로 손꼽히는 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』(책만, 2024)을... 서울대학교 기계항공공학부를 졸업하고 롯데면세점 빅데이터팀 데이터 분석가와 프리랜서 마켓 크몽의 AI 엔지니어를 거쳐 최근에는 AI 시스템 개발에 집중하고 있다. 2026년 여름 『Building an AI Agent(From Scrach)』를 영문으로 공저해 매닝(Manning)에서 출간했으며, LLM 학습을 위한 최초, 최고의 서적으로 손꼽히는 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』(책만, 2024)을 저술, 출간했다. 『파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝』(에이콘, 2023)도 번역했다.
PwC의 AI 컨설턴트로, 여러 조직이 실용적인 AI 전략을 수립하고 실행할 수 있도록 돕고 있다. 한양대학교 경제학과를 졸업하고 서울대학교 산업공학과에서 석사 학위를 받았다. PwC의 AI 컨설턴트로, 여러 조직이 실용적인 AI 전략을 수립하고 실행할 수 있도록 돕고 있다. 한양대학교 경제학과를 졸업하고 서울대학교 산업공학과에서 석사 학위를 받았다.

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출판사 리뷰

추천평

AI 시대 엔지니어에게 가장 중요한 역량 중 하나는 이해력이다. 하지만 최근 AI 에이전트 관련 자료는 편리한 프레임워크와 빠른 활용법에 집중하는 경우가 많았다. 반면, 이 책은 편리함 뒤에 가려진 에이전트의 핵심 메커니즘을 드러내 준다. 프레임워크의 사용법이 아니라, 어떤 에이전트 프레임워크에도 공통으로 존재하는 메시지 루프, 도구 호출, 실행 컨텍스트, 메모리, 계획, 협업의 원리를 이해시켜 준다.

이 책은 블랙박스처럼 보이는 AI 에이전트 기술을 구성 요소별로 분해하고, 이를 실제로 구현, 테스트, 평가하는 과정까지 독자를 힘있게 끌고 간다. 한마디로, 블랙박스 기술을 화이트박스로 전환해 주는 책인 것이다. LLM의 기본 원리에서 출발해 에이전트의 개념, 추론-행동(ReAct) 패턴, 도구 호출, 메모리, 계획, 멀티 에이전트, 평가와 운영까지 차근차근 연결한다. 독자는 단지 ‘동작하는 에이전트를 사용하는 데 그치지 않고, 왜 그렇게 동작하는지 원리를 이해하며 자신만의 에이전트를 확장할 수 있게 된다.

AI 에이전트를 배우거나 이미 활용하고 있는 독자에게 기능의 활용을 넘어 내부 구조를 이해하는 전환점을 제공하므로, AI 에이전트를 제대로 배우고, 설계하고, 확장하고 싶은 모든 분께 강력히 추천한다.

마지막으로, 굴지의 세계적인 매닝 출판사에서 영어로도 출간되어 저자로서도 실력을 인정받은 이 책을 한국어로 읽으며, 다시 한번 허정준 님의 저력을 느꼈다. 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』을 통해 허정준 님의 열혈팬이 되었고, 이번 책에서도 복잡한 기술을 독자가 끝까지 이해할 수 있도록 안내하는 탁월한 전달력을 확인했다. 저자에게 진심 어린 찬사의 박수를 보낸다.
- 김태완 (오라클 클라우드 엔지니어링팀 상무)
AI 에이전트 개발에서 어려운 순간은 처음 실행에 이르는 아니라, 예상과 다른 결과가 나왔는데 그 이유를 알 수 없을 때다. 이 책은 바로 그 순간에 필요한 이해와 판단력을 길러준다. 독자는 이 책을 통해 에이전트의 핵심 구조를 직접 구현하고, 검색과 메모리, 계획과 협업을 차례로 더하면서 각 기능이 어떤 문제를 해결하고 어떤 설계 선택을 요구하는 지를 배울 수 있다. 이 과정을 관통하는 질문은 명확하다. “LLM이 올바르게 판단하도록 어떤 정보를 언제, 어떤 형태로 제공할 것인가?” 자칫 별개의 기술로 보이기 쉬운 기능들을 컨텍스트 엔지니어링이라는 관점으로 연결한다는 점이 이 책의 강점이다. 특히 최종 답변과 함께 실행 과정과 실패 원인을 평가하는 구성은, 작동하는 예제를 지속적으로 개선할 수 있는 시스템으로 발전시키는 데 필요한 시각을 제공한다.

미국 매닝 출판사에서 먼저 출간된 책을 저자들이 직접 한국어로 옮긴 덕분에, 원저자의 설계 의도와 기술적 맥락을 우리말로 직접 만날 수 있다는 점도 뜻깊다.

도구와 프레임워크가 바뀌어도 남는 것은 시스템을 이해하고 판단하는 능력이다. 자신이 만든 에이전트가 왜 그렇게 동작하는지 설명하고, 더 나은 동작을 설계하고 싶은 개발자에게 이 책을 권한다.
- 김태헌 (쿠팡 스태프 데이터 사이언티스트, 아주대학교 인공지능대학원 겸임교수)
요즘 개발자는 코딩 에이전트에게 개발을 맡기고, 자율형 에이전트에게 반복 업무를 위임하며, 자신이 만드는 서비스에 에이전트를 넣어 사용자에게 제공한다. 서로 다른 일처럼 보이지만 이 셋은 결국 같은 질문으로 수렴한다. 무엇을 기억하게 할 것인가, 도구를 어떻게 정의하고 실행은 언제 승인받을 것인가, 긴 작업을 어떻게 세션으로 나누어 이어갈 것인가. 이 책은 이 질문들에 특정 프레임워크의 API가 아니라 그 밑에 깔린 패턴으로 답하고, 독자가 직접 코드로 구현해 보며 이해하도록 이끈다.
에이전트를 쓰고, 운영하고, 만드는 모든 분께 추천한다.
- 이일민 (이프릴 대표, 『토비의 스프링』 저자)
AI 에이전트에 대한 거의 모든 내용을 담고 있는 책이다. 차근차근 설명해 주는 저자의 가이드를 따라 에이전트를 만들다 보면, 실제 구현에서 부딪히는 다양한 문제들은 물론, 이를 해결하기 위한 개념과 도구를 어떻게 이해하고 활용하는지 파악할 수 있다.

기존 LLM은 문자열로 된 사용자의 질문에 문자열로 답을 보내고 임무를 마무리하지만, AI 에이전트는 목표를 수행하기 위해 과제를 단계별로 나누고 순서를 정한 후, 각 작업마다 필요한 도구를 스스로 판단해 실행하며, 그 결과를 종합하고 정리해서 최종 목표를 달성한 뒤 사용자에게 제시하기에 LLM과는 그 수행 방식부터 차원이 다르다. 따라서 이미 LLM에 익숙하더라도, 이런 책을 통해 AI 에이전트의 각 과정을 배우는 것은 큰 도움이 된다.

이 책에서는 AI 모델이 학습한 사전 지식 외에도 에이전트가 활용될 환경이나 역할에 따른 도메인 지식을 RAG로 활용할 수 있도록 지식 베이스를 구축하는 방법, 그리고 지속적인 작업을 통해 축적되는 정보와 지식을 장단기 메모리로 만들어 활용하는 법도 소개한다. 또한 규모를 키워 다양한 에이전트를 활용할 수 있도록 멀티 에이전트의 작업을 지휘하는 오케스트레이션도 알려주며, 결과 평가에 대해서도 다룬다. 그리고 지식 베이스 구축을 위한 벡터 DB나 샌드박스 서비스 또는 A2A 같은 멀티 에이전트 협업을 위한 프로토콜과 벤치마크 평가 세트 등 현업에서 활용하는 다양한 도구 등도 다루고 있어 독자가 일일이 자신에게 필요한 도구들을 찾기 위한 리서치 시간도 줄여준다.

파편적인 검색 정보가 아니라 전반적인 내용을 짜임새 있고 폭넓게 다루는 든든한 안내서이므로, 이 책을 통해 에이전트를 완벽히 이해하고 상황에 맞게 직접 만들고
- 현동석 (네이버 콘텐츠 얼라이언스 리더, 『파이토치 딥러닝 마스터』 역자)
기초부터 고급 주제까지 체계적으로 이어지는 구성 덕분에 오랫동안 곁에 두게 될 훌륭한 참고서
- 발라지 세일럼 발라순드람 (아마존)
그야말로 보물 같은 책이다. 에이전틱 AI 시대의 필독서!
- 제임스 리우 (미디어오션(Mediaocean))
명료하고 체계적이며 실습 중심인 점이 마음에 든다.
- 막심 네차예프 (스누누(Snoonu))

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