🙋‍♂”나만의 AI에이전트를 만들기 위한 서적”

AI 자율학습 AI 에이전트 개발 입문 - LLM, RAG, Tool Use, Function Calling으로 배우는 AI 에이전트 설계와 구현
박경민 지음 / 길벗 / 2026년 7월

지난주 이름 여름휴가를 마치고, 업무에 복귀했습니다. 저는 엄청난 계획성향(J)이기때문에 업무의 모든 흐름을 페크하는 편이고, 휴가 3일간에도 업무지원을 하는 후배에게 어떤 업무 진행이 필요한지, 유관담당자와 마감일자를 전부전달하고 갔는데요. 저의 믿음(?)에 부합하게 후배님께서는 오늘 관련 업무를 잘 수행했고, 추진내역을 잘알 수 있도록 정리까지 잘 해놓아서 더욱 신뢰하게 되었습니다. 그런데 이처럼 신뢰할 수 있는 동료나 후배, 선배를 만나는 것자체가 직장생활에서는 그리 쉽지 않습니다. 그리고 회사를 넘어 개인적으로도 여러가지를 진행하다보면 체력과 집중력의 이슈로 모든 것을 컨트롤하기 어렵습니다. 제가 나만의 AI에이전트를 계속 만들 준비를 하고 있는 것도 여기에 있으며 <AI자율학습 AI에이전트 개발입문>을 본 이유도 여기에 있습니다. 

워낙 간단 바이브코딩으로 편안한 에이전트를 만들수 있을것 같지만, 어설프게 프롬프트 몇번으로 만든 인공지능 에이전트는 오히려 유지보수를 하는게 더 어려울수 있습니다. 특이 바이브코딩의 경우 원천 데이터와 관련 MCP를 끌어오는 건데 해당 데이터 제공이 없어지거나 MCP자체가 무력해지면, 결국 빈 껍데기만 남은 에이전트가 될 수 있죠. 그래서 나를 위한 맞춤형 에이전트를 만든다면 하나하나 개발한다는 자세로 만들어야 하며 본서에서는 이를 위해 외부API와 함수를 가고 오는 LLM과Function Calling 그리고 RAG(외부 추론모델을 통해 신규 데이터를 가지고 오는 기술) 그리고 ToolUse와 Workspace로 도구 탑재형 에이전트와 개인로컬파일에 접속을 해서 장단기 기억장치와 연동되는 메모리 아키텍쳐와 멀티 에이전트까지 만드는 방법을 다루고 있습니다. 

본서는 절대로 쉽지 않습니다. 개인적으로도 실습을 살짝 병행하면서 숙독을 했지만, 해당 내용을 전부 실행하기에는 상당한 시간이 걸릴것으로 생각됩니다. 그러나 본서는 단순한 챗봇이나 아주 기초적인 앱 만들기의 튜토리얼과는 그 수준자체가 다른 서적으로서의 가치가 있습니다. 한단계 한단계를 좋업해나가면서 개인의 실력이 아주 좋아지는 서적이라 자신합니다. 본서는 읽고나서 저의 에이전트를 만들때의 무기로서 활용할 예정입니다. 

'AI에이전트'