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AI 에이전트를 깊이 이해하기	핵심 공식 Agent = LLM + 컨텍스트 + 도구를 중심으로, 10개 장에 걸쳐 AI 에이전트를 원리부터 엔지니어링 실전까지 다루는 오픈소스 기술서. 본문·그림·94개 연계 실습을 모두 공개합니다.

AI 에이전트를 깊이 이해하기

설계 원리와 엔지니어링 실전 · 완전한 오픈소스 AI 에이전트 기술서

Agent = LLM + 컨텍스트 + 도구

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한눈에 보는 구성

📖 들어가며 왜 이 책을 썼는가 · 좋은 설계 원칙은 어떻게 모델 세대 교체를 넘어서는가 🚀 제1장 · AI 에이전트 기초 Agent = LLM + 컨텍스트 + 도구 · 경쟁력의 핵심은 하네스 엔지니어링 🎯 제2장 · 컨텍스트 엔지니어링 컨텍스트가 능력의 상한을 결정 · KV Cache, 프롬프트 엔지니어링, Agent Skills, 컨텍스트 압축 📚 제3장 · 사용자 메모리와 지식 베이스 세션을 넘어 사용자를 기억하고 외부 지식을 연결 · 사용자 메모리, RAG, 구조화 색인, 지식 그래프 🛠️ 제4장 · 도구 도구는 에이전트의 두 손 · MCP 프로토콜, 인식·실행·협업 세 종류의 도구, 비동기 에이전트 💻 제5장 · 코딩 에이전트와 코드 생성 코드는 '새 도구를 만들 수 있는 도구' · 프로덕션급 코딩 에이전트의 전체 그림 🎯 제6장 · 에이전트 평가 성능을 비교 가능한 신호로 · 평가 환경, 지표, 통계적 유의성 🧠 제7장 · 모델 사후 학습 SFT와 강화 학습 · 하네스에 쌓인 피드백 신호를 모델 파라미터에 기록 🌱 제8장 · 에이전트의 지속적 진화 신뢰할 수 있는 학습 신호에서 지식·지침·프로그램·파라미터 갱신까지 🎙️ 제9장 · 멀티모달과 실시간 상호작용 음성 에이전트, Computer Use, 로봇 조작 🤝 제10장 · 멀티 에이전트 협업 협업 아키텍처, 실패 유형, 에이전트 사회 📝 후기 모델이 하네스를 삼키게 될까? 완전한 답과 전망

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소개

• 저장소: bojieli/ai-agent-book
• 라이선스: Apache License 2.0
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