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AI 에이전트 생태계
- 저자
- 조쉬(이주환) 저
- 출판사
- 로드북
- 출판일
- 2025-09-04
- 등록일
- 2025-10-10
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 39MB
- 공급사
- YES24
- 지원기기
-
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책소개
AI는 이제 LLM을 넘어, ‘에이전트의 시대’로 진입하고 있다. 『AI 에이전트 생태계』는 단순한 개발자용 튜토리얼이나 최신 트렌드 모음이 아니다. LangGraph, MCP, A2A 같은 기술 조각들을 나열하는 데 그치지 않고, 프레임워크와 프로토콜이라는 핵심 축을 중심으로 에이전트 생태계 전체를 구조적으로 해석한다. 130여 편의 최신 에이전트 관련 논문에서 실전 응용에 꼭 필요한 개념을 선별해, 도표와 그림으로 쉽게 재구성하고 한글로 번역하여 수록했다. 논문의 깊이와 실무의 현실 사이에서 균형을 잡아, 이론과 실전을 함께 잡을 수 있도록 도와준다.기획자, 개발자, PM, 비즈니스 리더 등 각 역할에 맞춘 실전 적용 전략도 풍부하게 제시된다. 실리콘밸리에서 세계 최초로 API와 GUI가 결합된 하이브리드 다중 에이전트 시스템을 상용화하고, 국내외 대기업들과 협업해온 저자의 경험이 고스란히 담겼다. 모델의 성능이 빠르게 바뀌고, 매주 리더보드가 새로 업데이트되더라도 걱정할 필요 없다. 이 책은 기술의 흐름에 흔들리지 않고 에이전트를 중심으로 한 생태계의 근본 원리를 파악하고, 스스로 학습 전략을 세우고 적용하는 힘을 길러준다. 에이전트 기술을 처음 접하는 사람부터, 직접 도입을 고민하는 실무자까지 이 책 한 권이면 에이전틱 AI의 본질과 미래, 실전 적용법까지 모두 연결된다. 지금, AI 전환의 주도권을 쥘 준비를 하라.
저자소개
샌프란시스코 소재 AI 스타트업 Swit Technologies Inc.의 창업자이자 대표.
서울대학교 영어영문학과를 졸업하고, BU Questrom School of Business의 KIC Start MassChallenge와 Stanford University의 Design Thinking 과정을 수료했다. Swit은 부서 간 협업, 앱 연동, 업무 자동화를 위한 SaaS 기반 생산성 플랫폼으로, 사람을 위한 도구를 만들어온 기술과 경험을 바탕으로 2024년 Google Cloud Next ’24에서 기업용 개인화 AI 어시스턴트를 발표했고, Google Cloud 공식 블로그 ‘AI startups at Next ’24’에 주목받는 스타트업으로 소개되었다. 이후 같은 해, 세계 최초로 API + GUI 하이브리드 다중 에이전트 시스템을 대규모로 상용화했다.
어릴 적 도스 환경에서 코딩을 배우고, 늦게 목회를 시작한 아버지를 돕기 위해 신학 원서를 사전 하나로 번역하던 소년은 언어 구조와 의미 기반 학습에 매료되며 자랐다. 성인이 되어서는 corpus, syntax, collocation, n-gram 등 언어처리 도구와 초기 언어 모델을 활용해 영어와 성경 원어를 탐구했고, 이 경험은 기계가 자연어 문장을 해석하고 탐색할 수 있다는 직관으로 이어졌다. 2012년, 그는 보편 문법과 의미 기반 데이터를 결합한 문장 분석 및 생성 시스템을 구상하고, 이듬해 MIT에서 보편 문법 이론을 집대성한 노암 촘스키 교수를 직접 만나 자연어 문장 분석 및 검색 엔진 아키텍처를 발표했으며, 이후 이 경험을 계기로 창업에 나서 본격적인 시스템 개발에 착수했다. 『AI 에이전트 생태계』는 기술과 언어, 철학과 생태계를 아우르며, 그가 걸어온 좌충우돌 스타트업 여정을 바탕으로 탄생한 실무 중심의 전략서다. 현재는 실리콘밸리 써니베일(Sunnyvale)에서 아내, 두 딸, 아들과 함께 살아가고 있다.
목차
프롤로그: 통사론에서 에이전트까지 - 도스, 코퍼스, 그리고 미래Part I. 에이전틱 AI의 탄생과 흐름1장. 에이전트 생태계의 태동 - 지능의 진화, 경험의 재편1.1. 폭풍의 서막, AI 러시1.2. Agent vs App: 앱의 종말, 아니면 진화?1.3. Agentic UX: 사용자 기대와 인터페이스 변화 - 클릭에서 대화로, 대화에서 행동으로2장. 챗봇 이후의 세계 - 에이전트의 구조와 작동 원리2.1. 챗봇을 넘어 행동하는 에이전트로: 한계의 자각과 새로운 시작2.2. 에이전트 해부학: LAMT - 지능(L), 자율성(A), 기억(M), 행동(T)2.3. 에이전트들의 협업: MAS - 집단 인공지능의 출현Part II. 에이전트 테크 스택3장. 에이전트 프레임워크 - 협업하는 AI 설계 전략3.1. 에이전트 구축의 첫걸음3.2. 에이전트 프레임워크의 개념과 필요성3.3. 에이전트 흐름 제어: 선형 구조와 비선형 구조3.4. 개발자가 설계하는 에이전트 루프의 구성 원리3.5. 다중 에이전트로의 확장: 실무적 첫걸음과 프레임워크 연계3.6. MAS의 난제와 해결방안4장. 에이전트 프로토콜 - API, MCP, A2A 통신의 진화4.1. 서론: 에이전트, 세상과의 연결고리가 필요하다4.2. API: 에이전트의 '손과 발'이자 세상으로 열린 창4.3. API 연동의 현실적 과제와 표준화 노력4.4. 에이전트 간 통신(A2A) 프로토콜의 등장4.5. MCP: 분산된 스킬 생태계를 위한 표준 프로토콜4.6. Google A2A: 자율 에이전트 협력 생태계를 위한 표준 프로토콜4.7. 다른 주요 프로토콜 접근 방식들 및 개요4.8. 결론: 프로토콜, 에이전트 생태계의 대동맥Part III. 에이전트 경험5장. 에이전틱 라이프 - 일상의 재구성5.1 에이전틱 라이프란 무엇인가?5.2 에이전틱 라이프 구현의 두 날개: 초개인화와 능동성5.3 에이전틱 디바이스들: 삶의 모든 공간에서 - AI PC, AI Phone, AI Car, AI Home5.4 심리스 라이프: 시공간을 넘나드는 연속적인 경험과 미래 일상5.5 에이전틱 라이프의 명암6장. 에이전틱 DX - 업무의 재구성6.1 에이전틱 DX의 핵심 가치(Core Values)6.2 성공적인 전환을 위한 사전 준비6.3 PoC 설계 및 실행6.4 에이전틱 DX 시스템 구현, 통합 및 고도화6.5 에이전틱 DX의 비전, 도입 전략 및 과제Part IV. 에이전틱 시대7장. 에이전트 공생 - 슈퍼휴먼7.1 공생의 조건: 지능의 차이와 증강7.2 '슈퍼휴먼'의 등장: 잠재력의 재정의7.3 공생의 그림자: 에이전트 시대의 GELSI 딜레마- Governance, Ethics, Legal, Social 7.4 GELSI 기반 책임 있는 공생 로드맵7.5 미래의 인간: 에이전틱 시대의 역할과 역량7.6 결론: 에이전틱 시대, 공생을 통한 인류의 새로운 도약8장. 부록 - AX(에이전틱 전환) 플레이북에필로그: 에이전트, 인간을 확장하는 여정
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