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?한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

LLM API를 호출하고 RAG로 답변 품질을 끌어올려 본 개발자라면, 누구나 한 번쯤 벽을 느꼈을 것이다. 단순한 검색 증강 생성만으로는 풀리지 않는 복잡한 문제들, 에이전트 간의 역할 분담, 그리고 실행 결과를 다시 검증하고 수정하는 루프를 만들다 보면 자연스레 다음 단계에 대한 갈증이 생긴다. 이 책은 바로 그 지점에서 막막함을 느끼는 사람들에게 도움을준다

책에선 이제 "어떤 모델을 쓰느냐"보다 "여러 AI가 어떻게 역할을 나누고 협업하느냐"가 중요한 시대라고 말한다. 이 흐름을 따라 MCP와 A2A라는 협업 구조를 다루는데, 책은 단순히 개념 설명에 그치지 않고 실제 시스템 단계로 넘어갈 수 있도록 9가지 실전 프로젝트를 제시한다.

가장 만족스러웠던 부분은 실습의 깊이였다. 싱글 에이전트에서 멀티 에이전트로 확장해 나가는 과정에서 오케스트레이터 설계, 병렬 검색을 통한 성능 개선, 그리고 응답 품질을 높이기 위한 반복 평가 루프까지, 운영 환경에서 필수적인 아키텍처를 하나씩 구현해 볼 수 있었다. 영업 데이터 분석부터 뉴스 분석, 이상 거래 탐지까지 실무에서 즉시 활용 가능한 프로젝트들이 담겨 있어 공부하는 내내 실전 감각을 익히는 재미가 있었다.

솔직히 초반에는 조금 어려워서 뭔말인가? 하고 멍때린순간도 있었는데 실습을 차근차근 따라해보고 결과물을 확인하면서 조금씩 감이 잡히기 시작했다.

책을 읽다 보면 Anthropic의 MCP와 Google의 A2A가 왜 현재 AI 개발의 핵심 흐름인지 명확해진다. 단순히 튜토리얼을 따라 하는 것을 넘어, 운영 환경에서의 보안, 품질 관리, 비용 최적화라는 개발자의 본질적인 고민까지 다루고 있다는 점이 이 책의 가장 큰 장점이다.

RAG를 넘어 멀티 에이전트 시스템이라는 새로운 파도를 타고 싶은 개발자라면, 이 책은 꽤 든든한 나침반이 될 것이다. 구현 방법만 익히는 데서 멈추지 않고, 직접 '협업하는 AI 시스템'을 설계하고 운영해보고 싶은 개발자들에게 일독을 권한다. 이제 에이전트가 단독으로 일하는 시대는 지났으니까.