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- 2026.09.17 전자책, 종이책 동시 출간
- 692 쪽
- 34.5MB
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- PAPER
작품 정보
AI 에이전트는 질문에 답하는 챗봇을 넘어 기업 문서를 검색하고, 외부 시스템의 툴을 호출하며, 여러 단계를 거쳐 실제 업무를 수행하는 시스템으로 발전하고 있습니다. 자바와 스프링에 익숙한 개발자도 기존 기술 스택 위에서 엔터프라이즈 AI 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.
하지만 LLM API를 호출하는 것만으로는 충분하지 않습니다. RAG로 기업 지식을 연결하고, 툴 호출과 MCP로 업무 시스템을 연동하며, 사람의 승인(HITL)과 평가를 통해 실행을 통제해야 합니다. 모델 호출과 툴 실행도 관측 가능한 상태로 운영해야 신뢰할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다.
이 책은 챗 CLI를 단계적으로 확장하는 프로젝트 기반 실습으로 진행합니다. LLM과 단순 대화를 진행하는 기본 챗 CLI에서 시작해 RAG, 툴 호출, MCP를 차례로 결합하고, 마지막에는 파일 시스템과 MCP 툴, 툴 검색 메타 툴을 활용하는 AI 에이전트 CLI를 완성합니다. 개별 기술이 AI 에이전트 시스템 안에서 어떻게 연결되고 동작하는지 직접 구현하며 배워 보십시오.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
* LLM과 AI 에이전트의 핵심 개념부터 스프링 AI 2.0 기반 AI 애플리케이션 개발까지
* 프롬프트 엔지니어링, 구조화한 출력, 대화 메모리, 어드바이저 체인
* 문서 수집(extract), 변환(transform), 적재(load)와 벡터 데이터베이스
* 기본 RAG와 고급 RAG 설계 및 구현
* 자바 메서드와 외부 시스템을 연결하는 툴 호출
* MCP(Model Context Protocol) 클라이언트와 서버 구현
* 툴 검색 메타 툴과 MCP 툴을 활용한 에이전트 능력 확장
* 에이전트 스킬과 하위 에이전트를 활용하는 AI 에이전트 구현
* 채널, 오케스트레이션, 능력, 파운데이션으로 구성된 AI 에이전트 서비스 4-티어 아키텍처 정의
* 사람의 승인, 평가와 검증, 관측 가능성을 갖춘 엔터프라이즈 AI 에이전트 시스템 완성
작가 소개
삼성SDS에서 클라우드와 데이터 분석 플랫폼을 개발했고, SK플래닛에서 대규모 모니터링, A/B 테스트, 챗봇 플랫폼을 개발하고 운영해 온 AI 플랫폼 엔지니어입니다. 스프링 AI 오픈소스 프로젝트에 벡터 저장소 모듈을 중심으로 기여했으며, 스프링 AI 커뮤니티 인큐베이팅 프로젝트인 Spring AI Playground를 만들고 리드 메인테이너로 활동하고 있습니다. 스프링 AI 기반 엔터프라이즈 AI 에이전트 시스템의 설계와 구현, 스프링 AI 강의, 기술 집필에 집중하고 있습니다.
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