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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791140712793
· 쪽수 : 292쪽
· 출판일 : 2025-03-20
책 소개
랭체인, 랭그래프, 랭스미스, 오토젠, AutoGPT, 크루AI, 라마인덱스로 똑똑한 AI 서비스를 만들어 보자!
LLM의 최신 트렌드와 AI 생태계의 변화를 깊이 있게 살펴보고, 지금 필요한 AI 에이전트 기술을 빠르게 배워 사용할 수 있도록 개념, 활용, 실습을 한 권에 담았습니다. AI 에이전트의 핵심 개념을 이해하고, 개념을 활용하기 위한 프레임워크들을 익히고, 이를 사용해 AI 에이전트를 다양하게 구현해보는 것까지 효율적으로 학습할 수 있도록 구성했습니다. 실습 파트에서는 랭체인을 비롯한 8가지 프레임워크를 사용하여 다양한 AI 에이전트 서비스를 직접 만들어 볼 수 있습니다. 특정 유튜브 채널에서 데이터를 검색하거나, AutoGPT 에이전트를 ‘코드 멘토’로 활용하거나, Tavily를 이용해 정보를 검색하는 것은 물론, 랭스미스를 활용해 디버깅, 성능 평가, 모니터링도 할 수 있습니다. 또한, 마지막으로 AI 에이전트와 마이크로소프트 365(M365) 코파일럿 에이전트를 비교 분석해봅니다.
누구나 쉽고 빠르게 AI 에이전트를 배우고, 다양한 프레임워크를 활용할 수 있다!
직접 구현하며 배우는 AI 에이전트 입문! 개념, 활용, 실습을 한 권으로 빠르게!
이 책에서 다루는 내용: AI 에이전트의 개념 & 관련 프레임워크
누구나 AI 에이전트를 배우고, 다양한 프레임워크를 사용해 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 한 권으로 AI 에이전트의 핵심 개념을 이해하고, 개념을 활용하기 위한 프레임워크들을 익히고, 이를 사용해 AI 에이전트를 다양하게 구현해 보면서 보다 효율적으로 학습할 수 있습니다.
[개념]
· LLM 트렌드를 살펴보고, AI 에이전트의 개념과 디자인 패턴에 대해 알아봅니다.
· LLM과 AI 생태계의 변화를 좀더 깊이 이해하고, 확장성에 대해 고민해봅니다.
· LLM과 AI 에이전트를 어떻게 구현하고, 어떤 서비스를 개발할 수 있는지 살펴봅니다.
[프레임워크]
· 랭체인, 랭그래프, 라마인덱스, 랭스미스 등 다양한 프레임워크를 소개합니다.
· 각 프레임워크에서 실제 사용 가능한 AI 에이전트를 실제로 구현해봅니다.
· AI 에이전트와 마이크로소프트 365(M365) 코파일럿 에이전트를 비교해봅니다.
이 책의 다양한 실습 시나리오: 8가지 프레임워크로 AI 에이전트 만들기
AI 에이전트를 구현할 수 있는 프레임워크, 랭체인, 랭그래프, 랭스미스, 오토젠, AutoGPT, 크루AI, 라마인덱스, M365 코파일럿에서 다음과 같이 다양한 AI 에이전트를 구현하는 방법을 배웁니다. 누구나 쉽게 따라할 수 있도록 코렙에서 동작하는 기본적인 예제들로 구성했습니다.
· [랭체인] Zero-shot ReAct, Conversational ReAct, Self-ask with search, ReAct docstore
· [랭그래프] Tavily를 이용한 정보 검색, ReAct 에이전트, RAG & 검색 에이전트, 멀티에이전트
· [크루AI] 데이터 검색 및 내용 작성, 특정 유튜브 채널에서 데이터 검색하기
· [오토젠] Q&A 에이전트, 둘 이상의 AssistantAgent 생성하기
· [AutoGPT] AutoGPT 에이전트를 ‘코드 멘토’로 활용하기
· [라마인덱스] PDF 문서 검색, 수학 계산 에이전트 생성하기
· [랭스미스] 디버깅, 성능 평가, 모니터링하기
· [M365 코파일럿] M365 코파일럿과 AI 에이전트 비교 분석
목차
1부 | LLM 트렌드 이해하기
1장 LLM의 등장과 AI 생태계의 변화
__1.1 LLM의 탄생
__1.2 LLM의 발전: 멀티모달 LLM
__1.3 LLM의 발전: 모델 규모의 확장
__1.4 LLM의 발전: 오픈소스와 커뮤니티 역할의 확대
2장 LLM의 진화와 AI 에이전트 등장
__2.1 o1의 등장
____2.1.1 GPT-4o와 o1 비교
____2.1.2 시나리오로 알아보는 o1
__2.2 AI 에이전트의 등장
2부 | AI 에이전트 이해하기
3장 AI 에이전트의 개념
__3.1 AI 에이전트란?
__3.2 LLM, RAG, AI 에이전트 비교
4장 AI 에이전트 구성 및 동작 방식
__4.1 AI 에이전트 구성 요소
__4.2 AI 에이전트 동작 방식
__4.3 에이전트 유형
5장 AI 에이전트 디자인 패턴
__5.1 반응 패턴
__5.2 계획 패턴
__5.3 도구 사용 패턴
__5.4 멀티에이전트 패턴
__5.5 CoT 프롬프팅 패턴
6장 AI 에이전트 프레임워크
__6.1 오토젠
__6.2 랭체인
__6.3 랭그래프
__6.4 크루AI
__6.5 라마인덱스
__6.6 AutoGPT
3부 | AI 에이전트 활용하기
7장 AI 에이전트를 사용하기 위한 준비
__7.1 코랩 환경 구성
____7.1.1 코랩 접속하기
____7.1.2 코랩 사용하기
____7.1.3 구글 드라이브 접속하기
__7.2 API 키 발급
____7.2.1 OpenAI API 키 생성
____7.2.2 Tavily API 키 생성
____7.2.3 랭스미스 API 키 생성
____7.2.4 Serper API 키 생성
8장 AI 에이전트 구현하기
__8.1 랭체인 에이전트
____8.1.1 랭체인 AI 에이전트 동작 방식
____8.1.2 랭체인으로 에이전트 구현하기
__8.2 AutoGPT
__8.3 오토젠
____8.3.1 오토젠 개념 이해하기
____8.3.2 오토젠으로 에이전트 구현하기
__8.4 라마인덱스
____8.4.1 라마인덱스 개념 이해하기
____8.4.2 라마인덱스로 에이전트 구현하기
__8.5 크루AI
____8.5.1 크루AI 개념 이해하기
____8.5.2 크루AI로 에이전트 생성하기
__8.6 랭그래프 활용하기
____8.6.1 랭그래프 개념 이해하기
____8.6.2 랭그래프로 에이전트 생성하기
9장 랭스미스를 이용한 에이전트 디버깅 및 평가
__9.1 랭스미스란?
__9.2 랭스미스 활용하기
____9.2.1 디버깅하기
____9.2.2 랭그래프와 디버깅 연동하기
____9.2.3 성능 평가하기
____9.2.4 모니터링하기
4부 | M365 코파일럿 에이전트
10장 M365 코파일럿과 M365 코파일럿 에이전트
__10.1 M365 코파일럿
____10.1.1 M365 코파일럿의 기능
____10.1.2 코파일럿의 동작 방식
__10.2 M365 코파일럿 에이전트
11장 M365 코파일럿 에이전트와 AI 에이전트 비교
__11.1 M365 코파일럿 에이전트의 한계
__11.2 M365 코파일럿 에이전트 vs. AI 에이전트
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