일하는 AI 에이전트, 설계하는 사람

Part 01 에이전트는 어떻게 일하는가

1장 AI 에이전트를 이해하는 가장 빠른 방법
1.1 생성 AI의 진화와 에이전트 패러다임의 등장
1.2 AI 에이전트의 핵심 개념과 작동 구조
1.3 AI 에이전트가 해결하는 문제의 유형
1.4 도구 사용과 자율성: 에이전트를 에이전트답게 만드는 것
1.5 기대와 현실: 현재 가능한 것과 아직 어려운 것
1.6 1장을 마치며

2장 목표, 계획, 실행, 검증의 루프
2.1 목표 해석: 사용자 의도를 어떻게 읽는가
2.2 계획 수립: 목표를 실행 가능한 단계로
2.3 실행: 도구 호출과 상태 추적
2.4 검증: 자체 점검과 독립 검증자
2.5 재계획과 종료: 루프를 안전하게 마무리하기
2.6 2장을 마치며

3장 도구를 쓰는 에이전트의 실행 구조
3.1 도구 호출의 기본 구조
3.2 에이전트가 쓰는 도구의 종류
3.3 도구 실패 대응과 안전 중단
3.4 도구 실행에 필요한 최소 권한 설계
3.5 도구 기반 업무 시나리오 설계
3.6 3장을 마치며

4장 기억과 협업: 메모리와 멀티에이전트
4.1 왜 메모리가 필요한가
4.2 메모리의 두 계층: 작업 메모리와 장기 메모리
4.3 검색 정책과 RAG: 올바른 정보를 꺼내오는 방법
4.4 메모리 관리와 프라이버시
4.5 단일 에이전트에서 멀티에이전트로
4.6 멀티에이전트 조정과 운영 관리
4.7 4장을 마치며

Part 02 무엇으로, 어떻게 돌릴 것인가

5장 AI 에이전트 도구 선택과 자동화 설계
5.1 개인 비서형 에이전트 도구
5.2 노코드·로우코드 워크플로우 플랫폼
5.3 클라우드 에이전트 서비스와 개발 프레임워크
5.4 자동화 후보 발굴과 우선순위 결정
5.5 워크플로우 설계 실무
5.6 도구 도입 적합성 평가 기준
5.7 5장을 마치며

6장 연결 표준과 프로토콜
6.1 프로토콜이 필요한 이유
6.2 MCP: 도구와 데이터 연결의 표준
6.3 A2A: 에이전트 간 협업 통신 구조
6.4 에이전트 상거래와 결제 프로토콜
6.5 CLI: 에이전트 시대의 실용적 연결 방식
6.6 6장을 마치며

7장 비용, 속도, 품질의 운영 현실
7.1 운영 비용의 구조
7.2 지연 시간과 체감 성능
7.3 품질 지표 설계와 관측 가능성
7.4 검증 강화 전략
7.5 예산 안에서의 성능 최적화
7.6 7장을 마치며

8장 신뢰와 안전: 환각, 권한, 보안, 책임
8.1 LLM 고유 오류 유형과 대응
8.2 인증·권한·비밀정보 관리
8.3 공격 시나리오와 보안 설계
8.4 신뢰 경계 설계와 에이전트 간 계약 관리
8.5 사고 대응과 조직 학습
8.6 8장을 마치며

Part 03 사람과 조직은 무엇을 바꿔야 하는가

9장 사람과 에이전트의 협업 설계
9.1 AI 플루언시: 개념과 역량 진단
9.2 사람의 역할: 지시자, 검토자, 의사결정자
9.3 과업 설계: 구조화된 요청 만들기
9.4 컨텍스트 설계와 검증
9.5 승인 설계와 설명가능성
9.6 피드백 루프와 팀 역량 전환
9.7 9장을 마치며

10장 조직 도입과 운영 체계
10.1 도입 목표와 성공 기준 정의
10.2 첫 프로젝트 주제 선정 기준
10.3 범위 설정과 위험 경계 정의
10.4 MVP에서 프로덕션까지의 전환 설계
10.5 조직 역할과 거버넌스 설계
10.6 운영 정착, 확산 전략, 변화 관리
10.7 10장을 마치며

11장 업무 사례로 보는 에이전트 적용 지도
11.1 사례를 읽는 법: 분석 프레임워크
11.2 고객지원
11.3 문서·지식 업무
11.4 내부 운영
11.5 전자상거래
11.6 연구·분석·코딩
11.7 11장을 마치며

12장 시장, 규제, 생태계 경쟁, 미래 전망
12.1 시장 규모와 구조 읽기
12.2 도입 패턴과 확산 시나리오
12.3 국가별 경쟁과 규제 지형
12.4 생태계 경쟁과 표준화 방향
12.5 기술·산업·비즈니스의 미래 전망
12.6 개인과 조직의 준비 전략
12.7 이 책을 마치며: 일곱 가지 질문