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한빛미디어

독자리뷰

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2026-06-19

트랜스포머 아키텍처로 배우는 AI 에이전트 with 랭체인 & 랭그래프

셀프 어텐션과 강화학습의 이론적 토대부터 랭체인과 랭그래프를 활용한 실전 에이전트 구축까지의 전 과정을 한 권에 담았습니다. 특히 이론 학습에 그치지 않고 Streamlit을 이용한 서비스 배포, RAG, 그리고 외부 시스템과의 표준화된 연결을 돕는 최신 MCP 기술까지 폭넓게 다룹니다.

  • 저자 : 장철원
  • 출간 : 2026-05-25

순환 신경망(RNN)부터 최신 트랜스포머 아키텍처까지 인공지능 모델의 거대한 진화 과정을 한 권에 모두 담아냈다는 점이 장점입니다.
자신이 부족하거나 공부하고 싶은 파트만 발췌해서 볼 수 있는 백과사전 같은 든든함이 있습니다.
AI 기술의 파편화된 지식들을 하나로 모아 전체적인 개념과 뼈대를 탄탄하게 잡고 싶은 독자들에게는 훌륭한 교재가 될 것입니다.

하지만 이것이 독이 될 수도 있습니다.
책의 제목만 보고 'AI 에이전트의 실무적인 활용 방안'을 빠르게 습득하길 원했던 독자라면, 초중반부의 방대한 분량이 다소 지루하게 느껴질 수 있습니다.
기초를 탄탄히 하는 것도 물론 좋지만, 실무에서 당장 에이전트를 구축해야 하는 개발자 입장에서는 책의 메인 주제(AI 에이전트)와는 조금 동떨어져 보이는 과거의 기술들에 너무 많은 페이지를 할애한 것은 아닌가 하는 의문이 들기도 했습니다.

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