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Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문 - GPT API+딥시크+라마+랭체인+랭그래프+RAG ㅣ Do it! 시리즈
이성용 지음 / 이지스퍼블리싱 / 2025년 5월
평점 :
인공지능 발전 속도가 하루가 다르게 빨라지고 있지만 그 중심에는 LLM이 있습니다
LLM은 Large Language Model의 약자로 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는데
LLM에 대해 처음 들어보셨고 그게 뭔데?라고 생각하신다면
여러분이 매일 쓰는 챗GPT, Gemini, Claude, Perplexity 등이 LLM을 대중에게 알린 대표적인 예시입니다
LLM을 어떻게 공부해야 할지 막막하다면
오늘 소개한 Do it LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문으로
시작하면 좋을 것 같아요
책의 목차는 다음과 같습니다
책은 크게 4단계 코스로 (네 개의 마당) 구성돼있어요
Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문은 최근 AI와 대형 언어 모델(LLM)에 대한 관심이 높아진 가운데, 이론과 실습을 균형 있게 다루며 초보자부터 실무자까지 폭넓게 추천할 만한 책입니다.
Do it LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문 책은 단순히 기술의 원리나 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 실제로 동작하는 코드와 프로젝트 중심의 실습 과정을 통해 독자가 직접 AI 에이전트를 만들어볼 수 있도록 구성된 점이 가장 큰 장점입니다.
책의 초반부에서는 LLM의 기본 개념과 GPT API, 랭체인(LangChain), 랭그래프(LangGraph), RAG 등 현재 AI 에이전트 개발에서 널리 쓰이는 기술들을 친절하게 소개합니다.
파이썬의 기초만 알고 있어도 따라 할 수 있게 환경 설정부터 꼼꼼하게 안내하며, 실습 중 발생할 수 있는 오류와 해결법까지 상세히 설명해 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다. 특히 ‘PDF 요약 에이전트’, ‘음성을 텍스트로 전환하는 AI 서기’, ‘GPT-4o를 이용한 이미지 분석가’, ‘최신 주식 정보를 알려주는 AI 투자자’ 등 실무와 직결된 6가지 프로젝트를 직접 만들어보는 과정은 단순한 기능 구현을 넘어, 실제 업무 자동화 도구를 개발하는 데 실질적인 도움이 됩니다.
실습 예제들은 단순히 따라 하는 수준을 넘어서, 왜 이런 흐름으로 개발하는지, 각 기술이 어떤 역할을 하는지에 대한 설명이 곁들여져 있어 개념과 실전이 자연스럽게 연결됩니다. 예를 들어, 언어 모델은 학습한 데이터 내에서만 답변해서 학습 시점 이후 최신 정보를 물어보면 정확히 답변하지 못하는데 인터넷 검색 기능을 추가해서 최신 자료를 바탕하게 답변을 제공하는 개인화된 챗봇을 만들어 실무에 바로 적용할 수 있음을 보여주며, 다양한 업무 자동화로 확장할 수 있습니다
또한, 이 책은 로컬 환경에서 멀티 에이전트 구조를 실현하는 방법과, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등 최신 AI 기술 스택을 실제로 적용해 보는 경험을 제공합니다.
다양한 실습을 모두 손코딩하면 좋겠지만 그렇게 하기 어렵다면
실습 코드를 제공하기 때문에 코드를 보며 편하게 실습할 수 있어요
Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문은 단순히 AI 기술을 익히는 데 그치지 않고, 나만의 도구로 만들어 실제 업무에 적용할 수 있게 하는 게 좋았습니다
추천하는 대상은 파이썬은 배우고 적용하고자 하는 대학생, 주니어 개발자, 데이터 분석가, 파이썬을 다루는 직장인 등 실무 적용이 필요한 분들에게 특히 추천합니다.
Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문은 빠르게 변화하는 AI 시대에 개인이 AI 에이전트를 만들 수 있다는 자신감과 실력을 함께 안겨주는 책이라고 생각합니다.
단순한 튜토리얼을 넘어, 생성형 AI 기술을 내 일상과 업무에 직접 적용하고 싶은 분들에게 좋은 시작이 될 것 같아요
지금 바로 Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문 책으로 여러분에게 맞는 AI를 만들어보세요
본 서평은 이지스퍼블리싱에서 서적만 제공받은 자유로운 형식의 서평입니다