AI 에이전트, 만드는 것으로 끝이 아니다

AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있는 시대가 되자, 이제는 ‘너무 많은 AI 에이전트’가 문제로 부상하고 있다고 합니다.

 

월스트리트저널(WSJ)은 최근 직원 누구나 손쉽게 AI 에이전트를 만들 수 있게 되며 기업들이 비용 증가와 보안 위험, 관리 혼선 등 이른바 ‘AI 에이전트 스프롤(agent sprawl)’ 현상에 대응하기 위한 통제 체계 마련에 나서고 있다고 보도했다. (…) 신용평가 기업 FICO도 비슷한 상황을 겪고 있다. 마이크 트케이 CIO는 3500여명의 직원들이 매일 수십개의 새로운 AI 에이전트를 만들고 있다고 밝혔다.

- “만들긴 쉬운데 관리는 어려워”...기업 위협하는 ‘에이전트 스프롤’ (AI타임스)

 

누군가는 아직도 챗봇 사용에 그치고 있지만, 앞서가는(?) 누군가는 AI 에이전트를 직접 개발하고 있고, 더욱 앞서가는(??) 사람들은 많은 에이전트를 관리하고 운영하는 것까지 생각하고 있는 거죠. 당분간은 이런 추세가 계속되고, 격차도 계속 커질 것 같습니다.

https://x.com/Faazsh/status/2017989214256894162/

AI 에이전트를 개발하는 일이 쉬워졌다고는 하지만, 입문자 기준으로는 여전히 어렵게 느껴지는 면이 있습니다. 그래서 나온 게 이 책입니다. AI 에이전트 개발의 기본기를 친절하게 다루면서도, 요즘 추세에 맞게 배포 후의 운영 관점까지 고려해서 접근합니다.

개발부터 운영까지 올인원

특정 도구 중심으로 장난감 수준의 에이전트를 수십 개 만들어보는 방식은 아닙니다. 사실 요즘 코드 작성은 AI가 하지 사람이 하는 게 아니잖아요. 그런 것보다는, 전체 시스템의 흐름 안에서 에이전트를 설계하는 방법을 알려준다는 점이 큰 장점인 책입니다. 그렇다고 엔지니어링에 매몰되어 너무 어렵게 들어가지는 않는 균형이 돋보입니다.

LangGraph 워크플로, 멀티 에이전트, human-in-the-loop 등 에이전트 구현 방법을 살펴본 다음, 후반부에서는 Langfuse 기반 LLMOps와 트레이싱, 평가, 지속적 개선 등 운영 단계를 자세히 설명합니다. 일본 아마존 등 주요 서점에서 베스트셀러 1위를 기록했고, 쇼에이샤 2025 IT 엔지니어 도서상 기술서 부문 BEST 10에 선정되었습니다. 원서 출간 당시 예제 코드는 Claude 3.7 기준으로 작성되었지만, 번역서에서는 4.6으로 업데이트했습니다.

 

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