대전보건대학교 전자책도서관

책소개

운영까지 고려한 AI 에이전트 설계, 기초를 확실하게
LLM 기초부터 RAG와 도구 연동까지 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 근본부터 이해하도록 돕는 책. LangGraph 워크플로를 통해 단편적인 기능 대신 전체 시스템의 흐름을 설계하는 방법을 익힐 수 있으며, 트레이싱, 평가, 지속적 개선 등 운영(LLMOps) 단계까지 함께 다룬다. AI 서비스 경험에서 비롯된 저자들의 통찰이 고스란히 담겨 있어, 개발은 물론 운영까지 고려한 에이전틱 AI 시스템을 구축하기 위한 탄탄한 기반을 마련할 수 있다.

저자소개

온다 미노루
KDDI 애자일 개발 센터 주식회사 테크 에반젤리스트. 외국계 SIer에서 인프라 SE(시스템 엔지니어)로 근무한 후, 2019년에 KDDI 주식회사에 경력 입사하여 정보 시스템 부문에서 다수의 업무 시스템 AWS 이전(마이그레이션)을 경험했습니다.
오쓰보 유 (大坪悠)
KDDI 애자일 개발 센터의 소프트웨어 엔지니어. 2016년 KDDI에 입사한 뒤 공통 데이터 기반 개발, CS 챗봇 백엔드 개발 등을 경험했다. 이후 스타트업으로 이직했다가 2024년에 KDDI 애자일 개발 센터에 입사했다. 현재는 풀사이클 엔지니어로서 AI 에이전트 개발을 리드하며, 생성형 AI 애플리케이션 개발을 지원하는 컨설팅도 수행하고 있다.
쓰카다 마사키
미쓰비시 전기의 소프트웨어 엔지니어. AI CoE 부문 엔지니어로, 생성형 AI 관련 최신 기술, 노하우를 공유하며 사업, 업무 혁신을 추진하고 있다. AWS를 중심으로 한 클라우드나 생성형 AI를 활용한 애플리케이션 개발, 생성형 AI 구축 및 운영을 리드하고 있다. 2024/2025 Japan All AWS Certifications Engineer, AWS Community Builder(AI Engineering)로 선정되었다.
역자 - 두발타고
모터사이클에 몸을 싣고 세계 곳곳을 누비며 개발하고 번역하는 삶을 꿈꾼다. 괜찮은 상태의 바이크와 노트북 한 대만 있으면 어디에서든 살아갈 수 있을 것이라 굳게 믿는다. 오늘은 출퇴근길이지만, 내일은 그 어딘가에서 흙먼지를 휘날리고 있을 것이다.

옮긴이 머리말 x
들어가며 xi
감사의 글 xiv
CHAPTER 1 | LLM과 AI 에이전트 기본 1
1.1 생성형 AI 기본 3
1.2 AI 에이전트 기본 6
1.3 AI 에이전트를 지탱하는 기술 11
1.4 유명한 AI 에이전트 도구 17
1.5 AI 에이전트 활용 사례 20
CHAPTER 2 | LLM API 사용하기 23
2.1 AWS의 생성형 AI 서비스 소개 25
2.2 [핸즈온] LLM API 사용하기 30
CHAPTER 3 | AI 에이전트 개발 도구 소개 43
3.1 LLM 애플리케이션 개발 프레임워크 45
3.2 AI 에이전트 개발 프레임워크 50
3.3 플랫폼 65
3.4 편리한 UI 개발 도구 70
3.5 [핸즈온] Strands Agents를 사용해 간단한 AI 에이전트 만들기 75
CHAPTER 4 | LangGraph를 사용해 AI 에이전트 만들기 91
4.1 LangGraph란? 93
4.2 [핸즈온] LangGraph를 이용해 AI 에이전트 구축하기 108
4.3 [핸즈온] MCP를 이용해 AI 에이전트 구축하기 121
4.4 Functional API를 이용한 AI 에이전트 130
4.5 [핸즈온] 사람과 대화하는 에이전트 만들기 135
CHAPTER 5 | Mastra를 사용한 풀스택 AI 에이전트 만들기 157
5.1 Mastra 기본 159
5.2 [핸즈온] Mastra를 사용해 워크플로 만들기 168
5.3 [핸즈온] Next.js와 연동해 웹 애플리케이션 만들기 203
5.4 [핸즈온] 구현한 애플리케이션을 AWS에 배포하기 233
CHAPTER 6 | AI 에이전트 개발 응용 도전하기 255
6.1 AI 에이전트 개발 시 발생하는 문제들 257
6.2 에이전틱 워크플로 259
6.3 멀티 에이전트 시스템 264
6.4 앰비언트 에이전트 274
6.5 [핸즈온] Strands로 멀티 에이전트를 구축하고 AgentCore에 배포하기 277
CHAPTER 7 | Langfuse를 사용해 LLMOps에 도전하기 307
7.1 LLMOps란? 309
7.2 [핸즈온] AI 에이전트 트레이싱하기 320
7.3 프롬프트 관리 339
7.4 [핸즈온] 프롬프트 관리하기 343
CHAPTER 8 | AI 에이전트의 안전성과 LLM-as-a-Judge를 사용한 평가 355
8.1 AI 에이전트의 안전성과 보안 357
8.2 [핸즈온] Amazon Bedrock Guardrails를 사용한 입력 모니터링 362
8.3 AI 에이전트 평가 382
8.4 [핸즈온] LLM 애플리케이션 평가 391
8.5 AI 에이전트의 지속적 개선 408
부록 | 411
부록 1 AWS 환경 준비 413
부록 2 깃허브 환경 준비 421
부록 3 SaaS 계정 준비 426
마치며 433
찾아보기 437

책소개

저자소개

목차