AI 자율학습 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트
프레임워크 없이 5가지 워크플로 패턴으로 배우는 에이전트 설계 원리
이 책은 AI 에이전트에 대한 이해도를 높일 수 있는 매력적인 입문서입니다. 핵심 개념을 잘 잡고 이해할 수 있게 구성한 부분이 특히 매력적인 부분이라고 생각합니다. 다만, 이미 AI 에이전트를 다룬 분들에게는 매력적이지 않을 수 있습니다.
2025년 12월에 출간된 『AI 자율학습, 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트』에 대한 리뷰를 진행하겠습니다. 부제는 프레임워크 없이 5가지 워크플로 패턴으로 배우는 에이전트 설계원리입니다..
『AI 자율학습, 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트』은 약 220여 페이지로 구성되어 있어 휴대하며 읽기에 용이합니다. 전자책으로도 출간되어 있으므로 전자책 뷰어가 있으면 전자책으로 만나보는 것도 좋을 것 같습니다. 참고로 필자도 전자책으로 봤습니다.
이 책의 저자는 다비드스튜디오입니다. 누구나 쉽게 AI와 코딩을 활용할 수 있도록 콘텐츠를 만들고 있는 유튜버이며, 컨설턴트로 활약하고 있습니다. - 유튜브 https://www.youtube.com/@dabidstudio08
길벗 31차 개발자 리뷰어에 참가하여 작성한 글이며, 길벗에서 제공해 준 책을 읽고 작성했음을 밝힙니다.
따라 하며 AI 에이전트를 이해하다
이 책은 AI 에이전트를 “밑바닥부터” 구현하며 원리를 이해하는 입문서입니다. LangChain, LangGraph 같은 고수준 프레임워크를 사용하지 않고 순수 Python과 OpenAI API만으로 에이전트를 직접 구현하도록 구성되어 있습니다. 파이썬을 알고 계시면 조금 더 편하게 이 책을 볼 수 있으며, 잘 모르더라도 유튜브 무료 강의를 활용하여 기초 문법(변수, 조건문, 반복문, 함수 등)을 학습하면 충분히 따라 하실 수 있습니다. 또한, 이 책에서 다루는 내용은 담은 유튜브 영상도 제공하고 있습니다. 참고하세요.
이 책은 다섯 가지 핵심 워크플로 패턴(프롬프트 체이닝, 라우팅, 병렬 처리, 오케스트레이터–워커, 평가–최적화)을 “단계별 실습 중심”으로 풀어내며 독자가 직접 코드를 작성하면서 구조를 자연스럽게 이해하도록 돕습니다. 각 개념은 단순히 이론적으로 설명되지 않고, 구체적인 예시 상황과 목적 중심의 시나리오로 제시되어 추상적인 개념을 쉽게 체감할 수 있습니다. 각각 하나씩 살펴보겠습니다.
프롬프트 체이닝
이 책에서 첫 번째로 소개하는 개념입니다.
복잡한 작업을 한 번에 처리하는 것이 아니라 작고 명확하게 작업을 나눠 처리하는 방식입니다. AI에게 한 번에 모든 일을 시키는 것보다 단계로 나눠 지시하고, 이전 단계의 결과물을 다음 단계의 입력으로 활용하면 원하는 결과물을 얻을 수 있습니다.
라우팅
이 책에서 두 번째로 소개하는 개념입니다.
어떤 문제를 해결하는 여러 경로 중 가장 적합한 경로를 선택해 최종 답변을 도출하는 방식입니다. 라우팅은 모든 문제를 하나의 단일 프로세스로 처리하는 것이 아니라, 미리 정의된 여러 경로 중 하나를 선택해 문제를 해결합니다.
병렬 처리
이 책에서 세 번째로 소개하는 개념입니다.
하나의 서비스(LLM)를 이용하는 것이 아니라, 여러 서비스에 동시에 질문을 하고 답변을 받으면 하나의 서비스만 활용하는 것보다 훨씬 더 나은 결과물을 얻을 수 있을 가능성이 높습니다. 이처럼 하나의 문제를 처리할 때, 여러 경로의 LLM을 동시에 호출하고, 애그리게이터가 각각의 결과를 종합해 결론을 도출하는 방식입니다.
오커스트레이터-워커
이 책에서 네 번째로 소개하는 개념입니다.
현실 세계의 분업 구조를 에이전트 시스템으로 옮긴 것입니다. 오케스트레이터는 사용자의 질문을 분석해 여러 하위 작업으로 나누고, 이를 워커에 배분합니다. 워커는 오케스트레이터로부터 받은 작업을 수행합니다. 워커는 각기 다른 작업을 부여받으며, 모든 워커가 동시에 작업을 수행합니다. 애그리게이터는 각 워커가 작업한 결과를 취합해 최종 응답을 도출합니다.
평가-최적화
이 책에서 마지막으로 소개하는 개념입니다.
'시행착오를 통한 피드백과 개선'의 원리를 에이전트에 반영한 방식입니다. 여러 LLM이 서로 피드백을 주고받으면서 작동함으로써 응답 품질이 점진적으로 좋아지게 됩니다. 최적화 에이전트는 주어진 질문에 응답을 하고, 평가 에이전트의 피드백을 반영해 응답 품질을 개선하는 역할을 합니다. 그리고 평가 에이전트는 최적화 에이전트의 응답을 검토하고, 사전에 정의된 기준에 따라 평가한 후 피드백합니다.
이 책이 필요한 사람들
이 책은 AI 에이전트에 대한 이해도를 높일 수 있는 매력적인 입문서입니다. 핵심 개념을 잘 잡고 이해할 수 있게 구성한 부분이 특히 매력적인 부분이라고 생각합니다. 다만, 이미 AI 에이전트를 다룬 분들에게는 매력적이지 않을 수 있습니다.
