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



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이유성.조영훈 지음 / 골든래빗(주) / 2026년 7월
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비전공자임에도 기출문제 분석과 핵심내용이 잘 정리되어있는 서적이라 개인적으로 큰 도움이 되었습니다. 빅분기 시험이 갈수록 어려워지고 있는데 본 교재가 시험준비하시는 분들에게 큰 도움이 될거라 생각합니다.

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하우 투 AI - 두려워할 것인가,무기로 쓸 것인가 일하는 사람을 위한 진짜 AI 활용법
크리스토퍼 밈스 지음, 이정민 옮김 / 리더스북 / 2026년 6월
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더나은 도구로 쓸수 있는 AI

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하우 투 AI - 두려워할 것인가,무기로 쓸 것인가 일하는 사람을 위한 진짜 AI 활용법
크리스토퍼 밈스 지음, 이정민 옮김 / 리더스북 / 2026년 6월
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*출판사를 통해 도서를 지원받아 작성한 리뷰입니다.


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  그동안 AI관련 사회과학서적과 실용서를 리뷰하면서 ‘AI보다 중요한 것은 역량이다’라는 것을 강조했습니다. 일단 AI에게 모든것을 의존하면 본인역시 의존무새가 될뿐이기 때문이죠. 그런데 이 이야기는 너무 많이 했으니 다른 이야기를 해봅니다. AI를 잘 쓰면 쓸수록 정말 강력한 도구가 됩니다. 저는 오늘 중요한 업무처리를 과거 일주일이 걸리던걸 하루만에 전부 처리를 했습니다. 아마 회사에서 제공된, 그리고 개인적으로 활용된 인공지능 자동화 툴과 LLM이 없었다면 단순 일주일을 넘어 많은 스트레스와 압박감을 동반해야 했을 겁니다. 인공지능은 잘 사용하면 정말 강력한 도구가 됩니다. 그렇다면 인공지능은 어떻게 활용해야할까요? 크로스토퍼 밈스의 <하우투 AI>는 그 방향성을 이야기하는 서적입니다. 


저자는 단도직입적으로 이야기합니다. AI는 만능이 아닌 도구, 바꿔 말하면 더욱 편리한 ‘소프트웨어’라는 것을 말이죠. 저는 이것을 접근성의 차이로 봅니다. 쉬운 예시를 들면 저는 무선청소기와 로봇청소기와도 비교할 수 있다고 생각합니다. 우리가 프로그램 개발을 직접 한땀한땀 하던 시절에서 라이브러리를 쓰면서 템플릿을 사용해 좀 더 빠르게 개발 후 디버깅을 했다면, 이제는 프롬프트 바이브코딩과 클로드 코드등을 사용해서 가안을 만들어 간단 수정으로 소프트웨어를 만드는 것처럼 원래는 쓰레받기와 빗자루로 청소하고 물걸레질 하던것을 무선청소기를 쓰고 스팀 물걸레러 질을 하던것을 이제는 로봇청소기에게 전부 맡기는 것과 마찬가지인것이죠. 다만 청소라는 과정에서는 더 많은 자본을 투입해서 편리함을 샀지만, 그 효용가치의 한계가 있는 한편, 인공지능은 구독료나 종량제를 통해서 일종의 자본지출을 하고 더 많은 효용함수를 가지고 있다는 차이가 있을 것입니다.


이런 인공지능을 사용하는데 있어서 저자는 먼저 목적과 맥락설정이 중요하다고 강조합니다.이는 앞으로 보다 대중화될 에이전틱 AI의 전단계인 퍼스널리티를 직접 입히는 것이라고 봐야겠죠. 그러니 저는 장기적으로는 목적과 맥락 설정은 의미가 퇴색할 것이라고 봅니다. 에어진턱 AI가 구현되면 그때는 간단한 입력어와 나의 개인정보와 패턴분석으로 에이전트가 만들어지니까요. 그보다 중요한 것은 ‘비판적 사고’입니다. 단순 할루시네이션에 대한 수용검증을 넘어 비판적 사고를 가지지 않으면 당연시되는 습관이 만들어지고 이것이 상상력과 창의력을 무너뜨리기 때문입니다. 그러니 ‘AI 바보’가 되지 않으려면 아주 필수적인 행태로 생각됩니다. 


마지막으로 강조하고 싶은 것은 현재까지의 AI는 과거의 데이터를 가지고 결과물을 낸다는 것입니다. 아무리 합성데이터가 발달해도 머신러닝의 기초는 과거의 데이터입니다. 데이터가 미래의 원유라는 것은 지속 데이터가 생성되어 그것이 유의미한 딥러닝까지 이어질 수 있고, 예측력이 높아지기 위한 소스가 될 수 있기 때문입니다. 그러니 인공지능 시대에 AI를 통해 오히려 더 빠르고 효율적으로 남들이 만들지 못하는 진짜 데이터를 만들 수 있다면, 나를 더 강력하게 만들수 있습니다. 다시 강조하지만 저는 서적 리뷰를 절대 인공지능을 쓰지 않습니다. 왜냐하면 이제 제 진짜 데이터중 일부이고 비판적 사고의 매커니즘을 통해 쓰여진 것이니까요. 그것이 인공지능과 제가 공존하는 법이고, 저의 이 리뷰는 이미 저의 DBMS시스템에 차곡차곡 쌓이고 있습니다. 바이브코딩으로 저의 페르소나를 입혀 에이전틱 ‘리뷰봇’을 만드는 것은 일도 아닙니다. 문제는 그렇게 되면 저의 비판적 능력은 퇴화할것이니까요. 


‘마치 러닝과도 같습니다’




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오에 히데키 지음, 김진희 옮김 / 스마트비즈니스 / 2026년 7월
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