AI 자율학습 AI 에이전트 개발 입문

LLM부터 RAG, Tool Use, Function Calling, AI 에이전트까지
AI 에이전트 개발에 필요한 핵심 기술과 구현 과정을 한 권으로 익힌다!

생성형 AI의 발전으로 AI 에이전트는 새로운 소프트웨어 개발 방식으로 주목받고 있습니다. 이제 AI는 정보를 검색하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 단계를 스스로 계획하고 실행하는 방향으로 발전하고 있습니다.

하지만 AI 에이전트를 제대로 이해하고 구현하려면 단순히 프레임워크 사용법만 익혀서는 부족합니다. LLM은 어떻게 동작하는지, 왜 프롬프트 엔지니어링이 필요한지, RAG는 어떤 문제를 해결하는지, Tool Use와 Function Calling은 어떤 역할을 하는지 먼저 이해해야 합니다.

이 책은 LLM의 한계에서 출발해 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 관리, 추론, 구조화 출력, 임베딩, 벡터 데이터베이스, RAG, 메모리 관리, Tool Use, Function Calling, AI 에이전트로 이어지는 흐름을 단계적으로 설명합니다. 독자는 각 기술이 왜 등장했는지, 서로 어떻게 연결되는지 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 또한 개념 설명에만 머무르지 않고 OpenAI API를 활용한 예제를 중심으로 핵심 기술을 구현하며 AI 에이전트가 실제로 어떤 방식으로 동작하는지 경험할 수 있습니다. 나아가 품질 평가, 성능 최적화, 배포 전략, 운영 자동화까지 다루어 실제 서비스 개발에 필요한 지식도 함께 익힐 수 있습니다.

AI 에이전트를 처음 공부하는 개발자부터 생성형 AI 서비스를 설계하고 구현하려는 실무자까지 이 책은 AI 에이전트 개발에 필요한 핵심 기술을 체계적으로 이해할 수 있는 탄탄한 출발점이 되어 줄 것입니다.