생성형 AI의 흐름은 이제 단순한 유행을 넘어 하나의 기술 생태계로 자리잡았습니다. 특히 ‘에이전트’라는 개념이 부상하면서, AI는 더 이상 텍스트를 생성하는 존재가 아니라 일을 ‘직접 처리’해주는 도구, 말 그대로 가상의 팀원으로 진화하고 있죠. 

『조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기』는 이러한 변화를 실전 중심으로 풀어낸 책입니다. 생성형 AI를 단순히 이해하는 것을 넘어, 나만의 AI 서비스를 직접 만들어보는 경험으로 이끄는 이 책은 조코딩, 우성우 두 저자가 공동 집필했습니다.

이번 인터뷰는 그중 유튜브 조코딩 채널을 통해 최신 기술 트렌드와 이를 쉽게 활용하는 방법을 소개해온 조코딩 저자와 함께했습니다. 책에 대한 이야기는 물론 생성형 AI 시대에 개발자란 어떤 존재여야 할지에 대해 깊이 있는 이야기를 나눴습니다.

Q1. 최근 생성형 AI 기술이 정말 빠르게 발전하고 있는데요. 현재 시점에서 예상하시는 향후 1~2년 내 생성형 AI 기술 트렌드 중 가장 주목할 만한 변화는 무엇이라고 보시나요? 

저는 ‘AI 에이전트’가 앞으로 주목할 만한 트렌드가 될 것이라고 보고 있습니다. 기존의 생성형 AI는 우리가 질문을 하면 답을 주는 대화형 챗봇에 가까웠다면, 이제는 에이전트(Agent)라는 개념을 통해 실제로 작업을 ‘수행’하는 AI로 진화하고 있습니다.

예를 들어 OpenAI가 최근 발표한 ChatGPT Agent만 봐도 사용자가 “경쟁사 세 곳을 분석하고 슬라이드쇼를 만들어줘” 같은 요청을 하면 AI가 웹을 탐색하고, 일정과 문서를 확인하며, 필요한 데이터를 분석하고 정리한 뒤, 슬라이드쇼나 스프레드시트 형태로 결과를 출력하고, 이를 이메일로 공유하는 일련의 작업을 모두 자동으로 수행해줄 수 있는 수준까지 도달했습니다. 

이제는 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어서, 일을 직접 ‘처리’해주는 AI로 발전하고 있는 겁니다.

Q2. 책을 집필하시게 된 계기와, 특히 <AI 에이전트 서비스 만들기>에 초점을 맞추신 이유가 궁금합니다. 

저는 평소 최신 기술 트렌드와 이를 쉽게 활용하는 방법을 소개하는 코딩 유튜브 채널인 조코딩 채널을 운영하고 있는데요. LLM의 능력이 강력해지며 AI 에이전트 시대가 도래하는 것을 체감해 23년 9월경 이 흐름에 맞춰 LLM 기반 어플리케이션 제작을 위한 개념을 담은 ‘랭체인으로 수익형 AI 웹서비스 만들기 with ChatGPT, LLaMA 2, RAG’ 강의를 영상으로 먼저 공개했습니다. 

이어 유튜브와 유데미에 ‘랭체인(LangChain)으로 AI 웹서비스 만들기 with ChatGPT, LLaMA 2’ 강의를 올렸는데 수강자 반응이 정말 좋아서 ‘이걸 좀 더 체계적이고 실전 예제 중심으로 정리해 책으로도 소개하면 좋겠다’라고 판단해 이번 책을 집필하게 됐습니다. 

특히 이번 책은 단순히 코드를 따라 치는 수준이 아니라 LangChain, RAG, LangGraph, CrewAI 같은 최신 기술을 직접 적용해 완성형 서비스까지 만들어보는 구조로 설계했기 때문에, AI 에이전트 시대에 꼭 필요한 실무형 역량을 익히고자 하는 분들께 많은 도움이 될 것이라 생각합니다.

Q3. 개발 경험이나 코드 지식이 부족한 독자도 이 책을 따라올 수 있을까요? 난이도가 궁금합니다. 

코딩을 처음 접하시는 분들께는 약간 어렵게 느껴질 수도 있지만 기초적인 파이썬 문법이나 웹 개발 개념이 있는 분이라면 어렵지 않게 따라오실 수 있습니다. 코드 자체는 최대한 간단하게 구성했고, 복잡한 이론보다는 예제 중심으로 실습하면서 익힐 수 있도록 구성했습니다. 

완전 초보자이신 경우에는 이 책을 실습하기 전에 파이썬 기초나 간단한 웹 개발에 대한 개념을 먼저 익히고 오시면 더 큰 도움이 되실 것 같습니다.

Q4. 랭체인 외에도 Semantic Kernel, Haystack 등 다양한 프레임워크가 시장에 존재하는데, 이 책에서 랭체인을 중심으로 다루게 된 결정적인 이유는 무엇이었나요? 랭체인만이 가진 차별점이 있다면요?

이 책에서 랭체인을 중심으로 다룬 이유는 무엇보다도 LLM 프레임워크 중에서 가장 사용자 수가 많고, 생태계가 활발하기 때문입니다. 랭체인은 GitHub에서 11만 이상의 Star를 기록할 정도로 인기 있는 오픈소스 프로젝트이고, 실제 사용자가 많기 때문에 참고할 수 있는 예제 코드도 풍부하고, 커뮤니티 지원이나 유지보수도 안정적으로 이루어지고 있습니다. 

랭체인은 다양한 도구와 모델을 쉽게 연결하고 초보자부터 실무 개발자까지 폭넓게 사용할 수 있도록 구성되어 있어 실제 에이전트형 AI 서비스를 만드는 데 가장 적합한 프레임워크라고 판단했습니다.

Q5. 이 책은 예제 중심, 즉 'Learning by Doing' 방식으로 작성되어 베타리더들의 호평을 받았는데, 이론보다 실습에 주안점을 둔 이유가 있을까요?

제가 실제로 코딩을 배우고 또 가르쳐보면서 가장 크게 느낀 건, 직접 만들어보면서 배우는 것이 가장 빠르고 쉽게 이해할 수 있는 방법이라는 점이었습니다. 코딩이라는 게 원래 무언가를 만들기 위한 도구인데, 개념만 공부하다 보면 정작 내가 만들고 싶은 서비스를 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 경우가 많아요.

그래서 이번 책은 예제를 직접 만들어보며 배우는 ‘Learning by Doing’을 철저히 지향했습니다. 예를 들어 랭체인, 벡터 DB, RAG 같은 개념을 이론 위주로 설명하기보다는 ‘AI 시인 만들기’, ‘PDF 챗봇 만들기’처럼 실제 써먹을 수 있는 예제를 직접 구현해보면서 자연스럽게 개념을 익히도록 구성했습니다. 그렇게 해보면 ‘이 기술이 이렇게 활용되는구나’라는 감이 더 잘 오고, 나중에 실제로 제품을 만들 때도 훨씬 실전적으로 적용할 수 있게 됩니다.

결국 AI를 배우는 목적은 서비스를 만들고, 문제를 해결하고, 실전에서 써먹는 것이라고 생각해요. 그래서 독자분들이 실제로 자신만의 에이전트형 서비스를 만들어낼 수 있도록, 예제를 만들어보는 실습 중심으로 책을 구성하게 됐습니다.

Q6. 책에 담긴 프로젝트들을 개발하시면서 가장 기억에 남는 기술적 난관이나 도전 과제가 있었다면 무엇이었고, 어떻게 해결하셨는지 궁금합니다. 

가장 기억에 남는 도전 과제는 단연 잦은 버전 업데이트로 인한 호환성 문제였습니다. 생성형 AI 생태계는 변화 속도가 매우 빠르기 때문에, 예제 코드를 작성해두고 며칠만 지나도 라이브러리 구조나 함수 사용법이 바뀌는 경우가 흔했어요. 특히 랭체인처럼 최신 프레임워크는 업데이트 주기가 짧고 큰 변화도 자주 발생해서, 가능한 한 변화 가능성이 낮은 기초 개념 위주로 구성하려고 했습니다.

그럼에도 불구하고 책은 영상 강의 시점보다 더 최신 환경을 반영하다 보니 새롭게 작성된 코드나 변경된 부분들이 많을 수밖에 없었고, 이건 AI 기술 특성상 피할 수 없는 부분이라고 생각합니다. 

그래도 이 책의 핵심 개념과 흐름을 제대로 이해하면 아무리 라이브러리 사용 방법이 조금씩 변해도 개념 자체는 변하지 않으니 충분히 책의 코드를 약간씩 변형하면서 적응하실 수 있을 거라고 생각합니다.

Q7. AI 에이전트, 특히 자율성을 가진 에이전트의 발전이 미래 직업 시장과 우리의 일상에 어떤 구체적인 변화를 가져올 것이라고 예상하시나요?

저는 자율성을 가진 AI 에이전트의 발전이 단순한 자동화 수준을 넘어서, 직업 구조와 일하는 방식 전반에 큰 변화를 가져올 것이라고 보고 있습니다. 예를 들어 지금은 우리가 직접 정보를 찾고, 정리하고, 문서를 만들고, 이메일을 보내는 모든 과정을 수작업으로 처리하고 있잖아요. 그런데 앞으로는 이런 반복적인 업무는 AI 에이전트가 대신 수행하게 되고, 우리는 더 전략적이거나 창의적인 판단에 집중하는 방향으로 역할이 재편될 가능성이 높습니다.

특히 프리랜서, 콘텐츠 크리에이터, 스타트업 창업자처럼 한 사람이 여러 역할을 해야 하는 환경에서는 AI 에이전트가 ‘가상의 팀원’ 역할을 해줄 수 있다는 점에서 엄청난 도구가 될 거예요. 마케팅 기획부터 보고서 작성, 리서치, 고객 응대까지 에이전트가 병렬로 수행해주면 혼자서도 팀처럼 일할 수 있는 시대가 오는 거죠. 오픈AI의 CEO 샘 알트만이 "생성AI로 1인 창업자도 1조 기업 만들수 있다"라는 말을 했는데 이것이 충분히 가능한 시대가 올 것이라고 봅니다.

직업 시장에서는 루틴한 사무직이나 정보 처리 업무는 점차 축소될 수 있지만 반대로 AI를 활용해 문제를 정의하고, 에이전트를 조율하는 ‘메타 직군’이 새롭게 등장하리라 생각합니다. 이제는 AI에게 잘 일을 시킬 수 있는 사람이 중요한 경쟁력이 될 겁니다. 결국 AI 에이전트는 일의 형태를 바꾸는 기술이라고 보고 있고, 그 변화에 빠르게 적응하는 것이 앞으로 더 중요해질 거라 생각합니다.

Q8. 저자의 말을 통해 "이제는 생성형 AI 시대에 능동적인 창작자가 되어야 한다"는 메시지를 강조하셨는데요,  생성형 AI 시대에 개인이 새로운 기회를 포착하고, '능동적인 창작자'로 성장하기 위해 가장 중요하게 갖춰야 할 역량은 무엇이라고 보시나요? 

저는 이 시대에 가장 중요한 역량은 단연 ‘실행력’이라고 생각합니다. 생성형 AI 시대는 ‘누구나 창작자가 될 수 있는 시대’이자, 동시에 ‘누가 더 빠르게 실현해서 시장에서 먹히는 가치 있는 제품을 만드는지를 실험하는 전장’이기도 해요. 기술 자체는 더 이상 장벽이 아닙니다. AI 툴이 넘쳐나는 지금, 진짜 중요한 건 실행력입니다. 무엇이 성공할지는 아무도 모르기 때문에, 핵심은 다양한 아이디어를 빠르게 시도하고 실패하며 시장에서 검증해보아야 합니다. 

그래서 저는 능동적인 창작자란 단순히 무언가를 만들어내는 사람을 넘어 될 만한 시장인지 빠르게 판단하고, 아이디어를 프로토타입으로 구현해보고, 사용자 반응을 통해 방향을 조정하며, 실제 수익 구조까지 연결할 수 있는 사람이라고 생각합니다. 

예전 같으면 개발팀, 디자인팀, 마케팅팀이 있어야 했던 작업도 지금은 혼자서도 AI와 협업해 일주일 안에 MVP를 만들고, 테스트하고, 수익화할 수 있는 시대거든요.

결국 이 책도 그런 목표에서 시작됐습니다. 단순히 기술을 배우는 걸 넘어서 아이디어를 실제 서비스로 만들고, 시장에서 검증하고, 수익까지 연결해보는 흐름 전체를 독자들이 경험하실 수 있도록 구성했어요. 이 책도 그런 분들이 첫걸음을 내딛는 데 도움이 되었으면 하는 마음으로 썼습니다.

Q9. 생성형 AI의 발전, '바이브 코딩'의 등장 등 기존과는 전혀 다른 개발 환경이 빠르게 조성되고 있습니다. 이런 변화 속에서, 앞으로의 코딩 교육은 어떤 방향으로 나아가야 한다고 보시나요? 특히 비개발자나 AI를 처음 접하는 분들에게 가장 강조하고 싶은 학습 전략이나 교육 방식이 있다면 함께 말씀 부탁드립니다.

앞으로의 코딩 교육은 ‘기술을 배우는 것’보다 ‘기술을 활용해 아이디어를 실현하는 과정’에 초점을 맞춰야 한다고 생각합니다. 완벽하게 이론을 배우려 하기보다는 AI와 함께 일단 제품을 만드는 경험이 훨씬 더 중요해요.

사실 이건 AI 시대 이전에도 크게 다르지 않았습니다. 제가 조코딩 채널을 통해 꾸준히 강조해온 것도 처음부터 개념을 완벽히 이해하려 하기보다는, ‘이런 기술이 있구나’ 정도로 가볍게 인지해두고 실제 필요할 때 구글링하며 적용해보면서 자연스럽게 익히는 방식이 훨씬 더 효과적이라는 점이었거든요.

그리고 지금은 그 방식이 AI와의 협업을 통해 훨씬 더 강력해진 시대가 되었습니다. 구글링보다 AI를 통해 지식을 배우고, 코드를 생성하고, 문제를 해결하는 방식이 속도가 훨씬 빠르고 직관적이기 때문이죠. 이전이나 지금이나 중요한 건 정확한 문법이나 이론 자체가 아니라 문제를 정의하고, AI에게 효과적으로 요청해 실제로 가치 있는 결과물을 만들어내는 능력입니다.
 

Q10. 현재 이 시점에서 AI 개발을 배우는 분들이 특정 분야에 집중하면 가장 빠르게 성과를 낼 수 있다고 보시는 영역이 있다면 추천해주실 수 있을까요?

저는 가장 빠르게 성과를 낼 수 있는 분야는 각자 본인이 이미 잘 알고 있는 도메인에 AI를 접목하는 것이라고 생각합니다. 생성형 AI는 워낙 범용적인 기술이라 교육, 의료, 마케팅, 콘텐츠, 법률, 물류 등 어디에나 적용이 가능하거든요. 그렇기 때문에 ‘AI로 무엇을 만들까?’처럼 아예 새로운 것을 고민하는 것보다, ‘내가 이미 잘 알고 있는 문제에 AI를 붙이면 어떤 새로운 가치가 만들어질까?’를 고민하는 게 훨씬 효율적이에요. 도메인 지식이 있는 사람만이 볼 수 있는 실질적인 문제와 기회가 분명 존재하니까요. 그리고 그 위에 AI 기술을 얹으면 단순히 기술자보다 훨씬 더 실용적이고 차별화된 결과물이 나올 수 있을 것 같습니다.

Q11. 개인 개발자나 소규모 팀이 AI 에이전트 서비스를 만들어 실제로 수익화를 시도할 때, 기술적인 측면 외에 '이것만은 꼭 고려해야 한다'고 강조하고 싶은 점이 있다면 무엇인가요? 

저는 OpenAI의 CEO 샘 올트먼이 한 말을 굉장히 인상 깊게 기억하고 있어요. 그는 20VC 인터뷰에서 “AI가 앞으로도 계속 빠르게 발전할 것을 전제로 시스템을 설계해야 한다”, 그리고 “우리가 해버릴 일을 하면 안 된다(We’re going to steamroll you)”라고 말했거든요. 

이 말은 즉, OpenAI나 구글 같은 프론티어 모델 개발사가 곧잘 해낼 일을 따라가면 안 되고 대신 그들이 잘 못하는 영역, 즉 공룡들이 들어오기 힘든 틈새나 사용자 경험에 강점이 있는 쪽으로 방향을 잡아야 한다는 뜻이에요. 그래서 제가 꼭 강조하고 싶은 건, ‘AI 기술의 발전을 어떻게 내 서비스 성능 향상에 자연스럽게 연결시킬 수 있을지를 미리 고려한 구조를 만들자’는 겁니다.

예를 들어 지금은 모델이 부족하고 비용이 비싸도, 앞으로 더 강력한 멀티모달 모델이 나왔을 때 그걸 끼우기만 해도 전체 서비스 퍼포먼스가 자연스럽게 올라가게끔 설계하면 AI 발전이라는 큰 파도를 '타는 쪽'에 설 수 있어요. 반면, 지금 당장 할 수 있는 기능에만 집중하고 모델이 발전해도 바꿀 게 없는 구조로 만들면 오히려 경쟁력이 떨어질 수 있습니다. 

AI는 점점 좋아질 게 확실하니까, 우리는 그 진보가 우리에게 직접적인 이득이 되도록 미리 판을 짜야 한다고 생각해요. 결국 중요한 건 ‘지금 당장 뭘 할 수 있느냐’보다, ‘AI가 더 좋아졌을 때, 그 힘이 내 서비스 성장을 어떻게 밀어줄 수 있을지를 설계하는 시야’라고 생각합니다.

Q12. 독자가 이 책을 읽고 나면 구체적으로 어떤 결과물 혹은 지식을 얻어갈 수 있을까요? 아니면 어떤 변화가 일어날까요?

이 책을 끝까지 따라오신다면, 단순히 AI에 대한 이론적 지식뿐만 아니라 실제로 동작하는 나만의 AI 서비스를 직접 만들어보는 경험을 하게 될 거예요. 예를 들어 AI 시인, PDF 문서 Q&A 챗봇 같은 프로젝트를 구현하면서 자연스럽게 개념을 익히고, 실제 제품을 만드는 기초적인 실전 감각을 쌓을 수 있습니다.

이를 바탕으로 여러분만의 고유한 AI 서비스를 기획하고 구현할 준비가 된 창작자로 한 단계 성장하실 수 있을 거라 생각합니다.

Q13. 이 책을 완독한 독자들이 다음 단계로 도전해볼 만한 프로젝트나 심화 학습할 기술 분야를 추천해주신다면 무엇이 있을까요?

이 책을 끝까지 따라오셨다면, 이미 하나 이상의 AI 서비스를 직접 만들어본 경험이 생긴 상태일 거예요. 그다음 단계에서는 더 현실적인 문제를 해결하고, 시스템을 확장해보는 도전을 추천합니다. 작은 서비스라도 실제로 배포해보고 사용자 피드백을 받아보는 실전 경험이 무엇보다 큰 성장의 발판이 될 수 있습니다. 기술을 더 깊게 파고드는 것도 중요하지만 이제는 AI를 어떻게 실생활과 연결할지, 진짜 쓸모 있는 서비스를 어떻게 만들지 고민해볼 시점입니다. 이 책이 바로 그 도전의 출발점이 되었으면 합니다.

Q14. 마지막으로, '조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기'를 통해 독자들이 궁극적으로 무엇을 얻어가길 바라시는지, 그리고 독자들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 자유롭게 말씀해주세요. 

앞으로의 AI 시대에서 파운데이션 모델 개발은 자본과 GPU 자원을 갖춘 글로벌 빅테크 기업들이 주도할 수밖에 없습니다. 하지만 그 강력한 모델들을 어떻게 활용해 창의적인 서비스로 구현하느냐는 완전히 다른 이야기라고 생각해요. 그리고 바로 그 부분이야말로 대한민국이 가장 잘할 수 있는 영역이라고 확신합니다.

우리는 이미 K-콘텐츠, K-pop 등 세계적으로 인정받은 창의성을 갖춘 나라잖아요. 그래서 저는 이 책을 통해 많은 분들이 AI를 단지 ‘사용’하는 데 그치지 않고, 자신만의 아이디어로 새로운 AI 서비스를 ‘창작’해보는 경험을 꼭 해보셨으면 좋겠습니다.

지금은 마치 인터넷이 처음 열렸던 시기, 스마트폰이 세상을 바꿨던 그 순간처럼 AI 시대가 본격적으로 열리고 있는 골든타임이에요. 글로벌 AI 서비스가 탄생할 수 있는 시점이고 그 출발점은 바로 여러분 손에서 시작될 작은 AI 서비스 하나일지도 모릅니다.

그러니 주저하지 말고, 지금 직접 만들어보세요. 

그 작은 창작의 경험이 여러분을 AI 시대의 주인공으로 이끄는 첫 걸음이 될 수 있습니다.

AI 서비스를 사용하는 것을 넘어 누구나 AI 서비스를 직접 만들 수 있는 시대, 『조코딩의 랭체인으로 AI 에이전트 서비스 만들기』는 GPT·LLaMA·RAG·멀티모달 등 최신 AI 기술을 랭체인으로 연결해 나만의 AI 서비스를 직접 만들어 볼 수 있도록 안내합니다. 

파이썬만 알고 있다면 쉽게 따라 할 수 있도록 예제 중심으로 구성되었으며 PDF 기반 챗봇, 인공지능 시인 등 흥미로운 주제로 수익화 기능까지 구현해 봅니다. 구독자 66만 명 IT 유튜버 조코딩의 노하우와 함께 머릿속에만 있던 아이디어를 현실로 만들어 보시기 바랍니다.