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AI, 도입한다고 끝이 아니다.
AI 에이전트가 제대로 일할 수 있는 환경을 설계하고 운영하는 법
화려한 AI 에이전트의 데모 영상을 본 다음 날, 우리는 회사 책상 앞에서 차가운 현실의 벽에 부딪힙니다.
“우리 팀의 수많은 업무 중 대체 어떤 것부터 AI에게 맡겨야 하는가?”
“에이전트의 판단과 실행 결과가 맞는지 무엇으로, 어떻게 검증할 것인가?”
“오류가 발생했을 때 책임 경계는 어떻게 설계하며, 폭증하는 비용은 어떻게 통제할 것인가?”
AI 에이전트가 실제 업무를 맡으려면 역할과 목표, 사용할 정보와 도구, 권한과 승인 절차를 명확히 설계해야 합니다. 결과를 평가하는 기준과 실패했을 때의 대응 방식, 사람에게 판단을 넘겨야 하는 지점도 정해야 합니다.
오라클과 마이크로소프트 전무를 거치며 30년간 수많은 기술 전환기를 최전선에서 이끌어온 저자가, 유행을 좇는 사람과 기준을 세우는 조직을 가르는 명쾌한 의사결정 프레임을 전수합니다.
● 저는 개발을 모르는데요?: 코드를 몰라도 제안서와 벤더 회의에서 요구 사항을 당당히 제시할 수 있게 만드는 시스템 작동 구조와 연결 표준(MCP, A2A) 완벽 해부
● 그래서 한 달에 얼마 나오는데요?: 멱등성 설계, 지수 백오프 기반 재시도 정책부터 프롬프트 캐싱을 활용한 예산 내 성능 최적화 전략까지
● 사고가 나면 책임은 누가 지죠?: 인간 승인(HITL)과 감독(HOTL) 체계를 통해 사람과 AI 에이전트의 역할 분담 및 리스크 거버넌스 구축 방법론
출판사 리뷰
AI 에이전트, 만들기 전에 맡기는 법부터
AI 에이전트 도입을 검토할 때 나오는 질문은 대체로 비슷합니다. 어떤 업무부터 맡길지, 어디까지 자율에 맡기고 어디서 사람이 확인할지, 결과를 무엇으로 검증할지, 비용은 얼마나 드는지. 개념 검증까지는 가도 실제 업무에 붙이는 단계에서 멈추는 경우가 많습니다. 개발자용 구현 문서와 시장 전망 자료는 많지만, 도입을 판단하는 사람이 쓸 자료는 드뭅니다.
이 책은 에이전트를 만드는 방법이 아니라 일을 맡기는 방법을 다룹니다. 코드는 나오지 않고, 판단에 필요한 만큼의 작동 구조만 설명합니다. 목표 설정부터 검증까지 이어지는 루프, 도구 사용과 최소 권한 설계, 메모리와 멀티에이전트, MCP와 A2A 연결 표준을 다룹니다. 분량의 절반 이상은 도입 이후의 과제를 다룹니다. 토큰 비용과 지연 시간, 품질 지표와 관측 가능성, 환각과 프롬프트 인젝션, 사고 대응, 첫 프로젝트 선정부터 프로덕션 전환과 거버넌스까지 이어집니다. 11장에는 고객지원, 문서·지식 업무, 내부 운영, 전자상거래, 연구·분석 다섯 영역의 적용 사례를 모았습니다. 에이전트를 직접 만들지는 않지만 도입을 판단해야 하는 기획자, PM, AX 담당자, 임원을 위해 준비했습니다.
목차
Part 01 에이전트는 어떻게 일하는가
1장 AI 에이전트를 이해하는 가장 빠른 방법
1.1 생성 AI의 진화와 에이전트 패러다임의 등장
1.2 AI 에이전트의 핵심 개념과 작동 구조
1.3 AI 에이전트가 해결하는 문제의 유형
1.4 도구 사용과 자율성: 에이전트를 에이전트답게 만드는 것
1.5 기대와 현실: 현재 가능한 것과 아직 어려운 것
1.6 1장을 마치며
2장 목표, 계획, 실행, 검증의 루프
2.1 목표 해석: 사용자 의도를 어떻게 읽는가
2.2 계획 수립: 목표를 실행 가능한 단계로
2.3 실행: 도구 호출과 상태 추적
2.4 검증: 자체 점검과 독립 검증자
2.5 재계획과 종료: 루프를 안전하게 마무리하기
2.6 2장을 마치며
3장 도구를 쓰는 에이전트의 실행 구조
3.1 도구 호출의 기본 구조
3.2 에이전트가 쓰는 도구의 종류
3.3 도구 실패 대응과 안전 중단
3.4 도구 실행에 필요한 최소 권한 설계
3.5 도구 기반 업무 시나리오 설계
3.6 3장을 마치며
4장 기억과 협업: 메모리와 멀티에이전트
4.1 왜 메모리가 필요한가
4.2 메모리의 두 계층: 작업 메모리와 장기 메모리
4.3 검색 정책과 RAG: 올바른 정보를 꺼내오는 방법
4.4 메모리 관리와 프라이버시
4.5 단일 에이전트에서 멀티에이전트로
4.6 멀티에이전트 조정과 운영 관리
4.7 4장을 마치며
Part 02 무엇으로, 어떻게 돌릴 것인가
5장 AI 에이전트 도구 선택과 자동화 설계
5.1 개인 비서형 에이전트 도구
5.2 노코드·로우코드 워크플로우 플랫폼
5.3 클라우드 에이전트 서비스와 개발 프레임워크
5.4 자동화 후보 발굴과 우선순위 결정
5.5 워크플로우 설계 실무
5.6 도구 도입 적합성 평가 기준
5.7 5장을 마치며
6장 연결 표준과 프로토콜
6.1 프로토콜이 필요한 이유
6.2 MCP: 도구와 데이터 연결의 표준
6.3 A2A: 에이전트 간 협업 통신 구조
6.4 에이전트 상거래와 결제 프로토콜
6.5 CLI: 에이전트 시대의 실용적 연결 방식
6.6 6장을 마치며
7장 비용, 속도, 품질의 운영 현실
7.1 운영 비용의 구조
7.2 지연 시간과 체감 성능
7.3 품질 지표 설계와 관측 가능성
7.4 검증 강화 전략
7.5 예산 안에서의 성능 최적화
7.6 7장을 마치며
8장 신뢰와 안전: 환각, 권한, 보안, 책임
8.1 LLM 고유 오류 유형과 대응
8.2 인증·권한·비밀정보 관리
8.3 공격 시나리오와 보안 설계
8.4 신뢰 경계 설계와 에이전트 간 계약 관리
8.5 사고 대응과 조직 학습
8.6 8장을 마치며
Part 03 사람과 조직은 무엇을 바꿔야 하는가
9장 사람과 에이전트의 협업 설계
9.1 AI 플루언시: 개념과 역량 진단
9.2 사람의 역할: 지시자, 검토자, 의사결정자
9.3 과업 설계: 구조화된 요청 만들기
9.4 컨텍스트 설계와 검증
9.5 승인 설계와 설명가능성
9.6 피드백 루프와 팀 역량 전환
9.7 9장을 마치며
10장 조직 도입과 운영 체계
10.1 도입 목표와 성공 기준 정의
10.2 첫 프로젝트 주제 선정 기준
10.3 범위 설정과 위험 경계 정의
10.4 MVP에서 프로덕션까지의 전환 설계
10.5 조직 역할과 거버넌스 설계
10.6 운영 정착, 확산 전략, 변화 관리
10.7 10장을 마치며
11장 업무 사례로 보는 에이전트 적용 지도
11.1 사례를 읽는 법: 분석 프레임워크
11.2 고객지원
11.3 문서·지식 업무
11.4 내부 운영
11.5 전자상거래
11.6 연구·분석·코딩
11.7 11장을 마치며
12장 시장, 규제, 생태계 경쟁, 미래 전망
12.1 시장 규모와 구조 읽기
12.2 도입 패턴과 확산 시나리오
12.3 국가별 경쟁과 규제 지형
12.4 생태계 경쟁과 표준화 방향
12.5 기술·산업·비즈니스의 미래 전망
12.6 개인과 조직의 준비 전략
12.7 이 책을 마치며: 일곱 가지 질문
리뷰
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