만들면서 배우면, AI 에이전트 구현이 쉬워진다!
단계별 싱글·멀티 에이전트 설계부터 RAG·MCP·A2A 구현을 하나의 흐름으로
25가지 에이전트로 이론부터 실전 설계 역량까지 완성하는 “AI 에이전트 교과서”

*저자 유튜브 특별 강의 영상, 독자 Q&A 채널 제공
*랭체인 · 랭그래프 v1 기반 실습

AI 에이전트를 실제 업무에 적용하려면 어떤 구조를 선택할지 스스로 판단할 수 있어야 한다. 이 책은 LLM의 의사결정 원리부터 싱글·멀티 에이전트 설계, RAG·MCP·A2A까지를 하나의 흐름으로 연결해, AI 에이전트를 처음 배우는 개발자도 실습을 통해 단계별 구현을 완주하도록 돕는다.

사내 FAQ 응답, 보고서 작성, 문서 검색, MCP 서버 연동, A2A 기반 오케스트레이터 등 현업에서 바로 활용할 수 있는 25가지 에이전트를 직접 구현한다. 이를 통해 상황에 적합한 아키텍처를 선택하는 기준을 익히고, 구현 능력과 설계 감각을 함께 키울 수 있다. 또한 랭그래프를 중심으로 에이전트의 상태·흐름·협업 구조를 설계하는 과정을 통해, AI 에이전트를 ‘만드는 수준’을 넘어 ‘설계하고 구현하는 수준’으로 끌어올린다. 이 책과 함께 스스로 에이전트 구조를 설계하고 확장할 수 있는 개발자로 한 단계 올라서보자.
 

| Part 01 | AI 에이전트의 개념과 원리

Chapter 01 LLM 기반 의사결정 구조와 에이전트 동작 방식 
1.1 AI 에이전트의 두뇌, 거대 언어 모델의 이해 
1.2 LLM을 기반으로 의사결정하다 
1.3 LLM이 다음 행동을 결정하다 
1.4 LLM 기반 에이전트 시스템, 이런 구조로 설계된다
____1.4.1 작업의 단계를 미리 지정한 에이전트 구조 
____1.4.2 작업의 단계를 동적으로 처리하는 자율 에이전트 구조

Chapter 02 AI 에이전트를 구성하는 3가지 핵심 요소
2.1 에이전트의 추론 능력: ReAct와 Reflection 
____2.1.1 ReAct 
____2.1.2 Reflection 
2.2 에이전트의 외부 지식 활용: 도구 호출 
2.3 에이전트의 기억력: 메모리 
2.4 ReAct 기반 LLM 에이전트

Chapter 03 목적에 따른 에이전트 아키텍처 설계 기준
3.1 싱글 에이전트 
____3.1.1 싱글 에이전트의 정의 
____3.1.2 싱글 에이전트의 대표적 예시 
3.2 멀티 에이전트 
3.3 어떤 에이전트를 설계해야 할까 
____3.3.1 싱글 에이전트로 충분한 경우 3.3.2 멀티 에이전트가 필요한 경우

| Part 02 | 랭그래프로 구현하는 AI 에이전트

Chapter 04 에이전트 개발 환경 구축
4.1 비주얼 스튜디오 코드 환경 설정하기
____4.1.1 [실습] VS Code 설치하기
____4.1.2 [실습] 프로젝트 폴더 생성하기
4.2 아나콘다 및 가상 환경 설정하기
____4.2.1 [실습] 아나콘다 설치하기
____4.2.2 [실습] 아나콘다 가상 환경 구성하기
4.3 환경변수 설정하기
____4.3.1 [실습] .env 파일로 환경변수 저장하기
____4.3.2 [실습] python-dotenv으로 환경변수 불러오기
4.4 LLM 사용하기
____4.4.1 [실습] OpenAI API 사용하기
____4.4.2 [실습] 랭체인으로 OpenAI LLM 호출하기

Chapter 05 랭그래프 기반 에이전트 설계
5.1 왜 랭그래프인가 
____5.1.1 랭그래프의 특징 
____5.1.2 랭그래프를 사용해야 하는 이유 
5.2 랭그래프 기본 개념 이해하고 적용하기 
____5.2.1 [실습] 그래프의 상태 정의하기
____5.2.2 [실습] 그래프의 상태에 리듀서 함수 추가하기 
____5.2.3 [실습] 그래프의 실행 단위, 노드 추가하기
____5.2.4 [실습] 그래프의 실행 경로, 엣지 추가하기
____5.2.5 [실습] 그래프에 조건부 엣지 추가하기
5.3 랭그래프로 에이전트 설계하고 구현하기
____5.3.1 [실습] 답변을 생성하는 기본 그래프 구현하기 
____5.3.2 [실습] 조건이 추가된 그래프 구현하기

Chapter 06 싱글 에이전트 구현
6.1 도구를 호출하는 에이전트 이해하기 
6.2 웹 검색 에이전트 만들기 
____6.2.1 [실습] 타빌리 서치 사용법 익히기 
____6.2.2 [실습] 랭체인에서 도구 호출 사용하기
____6.2.3 [실습] 랭그래프로 에이전트 그래프 생성하기
____6.2.4 [실습] 최신 정보 검색하고 답변 받아보기
____6.2.5 [실습] 랭그래프 서버 실행하고 랭그래프 스튜디오 사용하기
6.3 코딩 에이전트 만들기 
____6.3.1 [실습] 사용자 도구 정의하기 
____6.3.2 [실습] 코드 실행 도구 만들기 
____6.3.3 [실습] 파일을 저장하는 도구 만들기 
6.4 create_agent 상세 구조 이해하기 
____6.4.1 create_agent 개요 이해하기 
____6.4.2 주요 파라미터 이해하기 
____6.4.3 [실습] 미들웨어 추가하기 
____6.4.4 [실습] 구조화 출력 정의하기 
6.5 RAG를 위한 에이전트 만들기 
____6.5.1 RAG란
____6.5.2 [실습] 벡터 데이터베이스의 이해와 사용하기
____6.5.3 [실습] 문서 검색과 답변을 위한 도구 정의하기
____6.5.4 [실습] 랭그래프로 에이전트 생성하기
____6.5.5 [실습] 문서를 기반으로 질문하고 답변 받아보기

| Part 03 | 멀티 에이전트 설계와 메모리 시스템 구현

Chapter 07 멀티 에이전트 구현
7.1 멀티 에이전트 유형 소개 
____7.1.1 네트워크 패턴 아키텍처 
____7.1.2 슈퍼바이저 패턴 아키텍처 
____7.1.3 계층형 패턴 아키텍처 
____7.1.4 사용자 커스텀 
7.2 핸드오프를 위한 기능 살펴보기 
____7.2.1 [실습] 핸드오프의 개념과 Command 사용법 익히기
____7.2.2 [실습] 조건에 따른 Command 사용법 알아보기 
7.3 정보 검색을 기반으로 차트를 그려주는 에이전트 #네트워크 패턴 
____7.3.1 각 에이전트의 소통 방식 정의하기 
____7.3.2 [실습] 멀티 에이전트 그래프 만들기 
____7.3.3 [실습] 정보 검색 에이전트 만들기 
____7.3.4 [실습] 차트 생성 에이전트 만들기 
____7.3.5 [실습] 정보 검색과 차트 생성 요청하고 답변 받아보기
7.4 웹페이지를 요약해서 데이터베이스에 저장하는 에이전트 #슈퍼바이저 
____7.4.1 슈퍼바이저 패턴 멀티 에이전트 적용하기
____7.4.2 [실습] 웹 분석 에이전트 만들기 
____7.4.3 [실습] DB 관리를 위한 환경 설정하기
____7.4.4 [실습] DB 관리 에이전트 만들기 
____7.4.5 [실습] 슈퍼바이저 에이전트 그래프 구축하기
____7.4.6 [실습] 웹페이지 분석·저장·검색하기
7.5 최신 문서 검색 + 내부 DB 검색 + 템플릿 답변 3중 멀티 에이전트 #슈퍼바이저 
____7.5.1 각 에이전트를 도구로 호출하는 슈퍼바이저 패턴 
____7.5.2 [실습] 슈퍼바이저 에이전트 그래프 생성하기 
____7.5.3 [실습] 에이전트로 작업을 핸드오프하는 도구 생성하기 
____7.5.4 [실습] 최신 검색 에이전트 만들기 
____7.5.5 [실습] 내부 검색 에이전트 만들기 
____7.5.6 [실습] FAQ 답변 에이전트 만들기 
____7.5.7 [실습] 다양한 케이스에 대응하는 멀티 에이전트 챗봇 테스트하기
7.6 자료 조사 전문가 + 문서 작성 전문가 에이전트 #플래닝 기반 슈퍼바이저 
____7.6.1 [실습] 전체 에이전트 구조 이해하고 구현하기 
____7.6.2 [실습] 작업의 계획을 수립하는 에이전트 만들기
____7.6.3 [실습] 슈퍼바이저 에이전트 만들기 
____7.6.4 [실습] 자료 조사 에이전트 만들기 
____7.6.5 [실습] 보고서 작성 에이전트 만들기 
____7.6.6 [실습] 알아서 자료 조사하고 보고서 자동 작성하기

Chapter 08 에이전트 메모리 설계와 개인화 구현
8.1 AI 에이전트에서 메모리의 역할 
____8.1.1 단기 메모리와 장기 메모리 
8.2 대화 맥락을 이해하는 에이전트 
____8.2.1 [실습] 랭그래프에서 단기 메모리 사용하기
____8.2.2 [실습] 챗봇에 단기 메모리 적용하기 
8.3 단기 메모리를 관리하는 방법 
____8.3.1 [실습] 메시지 트리밍 활용하기 
____8.3.2 [실습] 메시지 요약 활용하기 
8.4 누적된 사용자 메모리를 기반으로 맞춤 조언을 제공하는 에이전트
____8.4.1 [실습] 랭그래프에서 장기 메모리 사용하기
____8.4.2 [실습] 사용자 정보를 조회하는 도구 생성하기
____8.4.3 [실습] 사용자 정보를 저장하는 도구 생성하기
____8.4.4 [실습] 사용자의 카테고리별 정보를 검색하는 도구 생성하기
____8.4.5 [실습] 맞춤형 조언 에이전트 만들기 
____8.4.6 [실습] 사용자의 현재 상황을 바탕으로 조언받기

| Part 04 | 프로토콜 기반 에이전트 확장 전략

Chapter 09 MCP 기반 외부 도구 연동
9.1 MCP란 
____9.1.1 MCP 개념 
____9.1.2 MCP의 3계층 아키텍처 
____9.1.3 MCP 파이썬 SDK 
9.2 MCP 기능이 들어간 에이전트 서비스 
____9.2.1 MCP 기능 탑재 에이전트 서비스 
____9.2.2 MCP 서버 마켓플레이스
9.3 MCP 서버 구축하기 
____9.3.1 Langchain-MCP-Adapters 기반 MCP 구현 흐름 이해하기
____9.3.2 [실습] 사용자의 정보를 읽는 도구 정의하기
____9.3.3 [실습] 일기를 저장하는 도구 정의하기
____9.3.4 [실습] 에이전트 프롬프트 작성하기 
9.4 MCP 클라이언트 구축하기: 랭그래프 
____9.4.1 [실습] 에이전트가 포함된 MCP 클라이언트 구축하기
____9.4.2 [실습] 에이전트와 대화를 통해 일기 작성하기
9.5 랭그래프에서 MCP 기반 멀티 에이전트 구현하기
____9.5.1 [실습] 파일 탐색 및 저장 MCP 서버 구축하기 
____9.5.2 [실습] 멀티 서버 클라이언트 구축하기
____9.5.3 [실습] 슈퍼바이저 에이전트 만들기 
____9.5.4 [실습] 웹 검색과 파일 탐색 요청하기

Chapter 10 A2A 기반 에이전트 상호운용
10.1 A2A란 
____10.1.1 A2A 개념 
____10.1.2 MCP vs A2A 
____10.1.3 A2A 파이썬 SDK 
10.2 A2A의 구성 요소와 동작 흐름 이해하기
____10.2.1 A2A의 주요 참여자 
____10.2.2 A2A의 동작 방식 
____10.2.3 A2A 구성 요소별 특징 
10.3 A2A의 기본 사용법 이해하기 
____10.3.1 에이전트 기능 설명하기 
____10.3.2 [실습] 에이전트 실행기 구현하기 
____10.3.3 [실습] 에이전트 서버 구축하기 
____10.3.4 [실습] A2A 클라이언트 구축하기 
____10.3.5 [실습] 서버 실행하고 응답받기 
10.4 MCP와 A2A를 활용한 멀티 에이전트 구축하기 
____10.4.1 [실습] 랭그래프 에이전트: 로직 구현하기 
____10.4.2 [실습] 랭그래프 에이전트: 실행기 구현하기
____10.4.3 [실습] 랭그래프 에이전트: 서버 구현하기
____10.4.4 [실습] MCP 에이전트: 로직 구현하기 
____10.4.5 [실습] MCP 에이전트: 실행기 구현하기 
____10.4.6 [실습] MCP 에이전트: 서버 구현하기
____10.4.7 [실습] 에이전트 오케스트레이터 구현하기 
____10.4.8 [실습] 에이전트 서버 실행하고 다중 질문 응답받기

| Part 05 | 멀티 에이전트 실전 프로젝트

Chapter 11 웹 검색  ·RAG · 파일 관리 범용 멀티 에이전트
11.1 오케스트레이터 기반 멀티 에이전트 설계 
____11.1.1 범용 에이전트를 위한 멀티 에이전트 설계하기
11.2 파일 관리를 위한 에이전트 
____11.2.1 [실습] 구글 드라이브 API 사용하기 
____11.2.2 [실습] 파일 관리를 위한 구글 드라이브 클라이언트 구현하기
____11.2.3 [실습] 파일 관리 에이전트 만들기 
____11.2.4 [실습] A2A 실행기 만들기 
____11.2.5 [실습] 파일 관리 에이전트 실행을 위한 A2A 서버 만들기
11.3 문서 저장·검색 에이전트 
____11.3.1 [실습] 문서 정보 저장을 위한 수파베이스 구축하기 
____11.3.2 [실습] 문서 저장·검색 에이전트 만들기 
____11.3.3 [실습] 에이전트 그래프 최종 형태 만들기
____11.3.4 [실습] A2A 실행기 만들기 
____11.3.5 [실습] 문서 저장·검색 에이전트 실행을 위한 A2A 서버 만들기
11.4 웹 검색 에이전트 
____11.4.1 [실습] 타빌리 MCP 서버 기반 에이전트 만들기
____11.4.2 [실습] A2A 실행기 만들기 
____11.4.3 [실습] 웹 검색 에이전트 실행을 위한 A2A 서버 만들기 
11.5 오케스트레이터 에이전트 
____11.5.1 [실습] 다중 작업을 위임하는 오케스트레이터 에이전트 만들기 
____11.5.2 [실습] A2A 실행기 만들기 
____11.5.3 [실습] 오케스트레이터 에이전트 실행을 위한 A2A 서버 만들기
11.6 오케스트레이터 기반 멀티 에이전트 시스템 서버 구동 및 작업 실행
____11.6.1 [실습] 4종 에이전트 서버 모두 실행하기
____11.6.2 [실습] 에이전트 테스트를 위한 코드 만들기 
____11.6.3 [실습] 다중 작업 요청하고 결과물 확인하기
 

★AI 에이전트를 만들었는데, 왜 그렇게 동작하는지 설명할 수 없다면?
★AI 에이전트를 ‘사용하는’ 수준을 넘어 ‘설계하고 설명할 수 있는’ 개발자가 되고 싶다면?
★랭그래프로 직접 구현하며 익히는 싱글·멀티 에이전트 설계의 모든 것

AI 에이전트를 만들어본 개발자는 많다. 하지만 ‘왜 이 구조를 선택했는가’를 설명할 수 있는 개발자는 드물다. 프롬프트를 작성하고 프레임워크를 연결하는 것만으로는 서비스에 적용 가능한 수준의 에이전트를 만들기 어렵기 때문이다. 오류가 발생하면 원인을 추적하고, 요구사항이 바뀌면 구조를 재설계하며, 설계 의도를 명확히 전달할 수 있어야 비로소 실무에서 제대로 동작하는 에이전트가 완성된다.

이 책은 바로 그 간극을 메운다. 에이전트와 RAG 분야에서 기업 맞춤형 시스템을 설계해온 저자가, 현장에서 반복적으로 마주한 문제를 바탕으로 ‘에이전트 설계의 기준’을 정리했다. 문제를 어떻게 나누고 어떤 아키텍처를 선택해야 하는지까지 스스로 판단할 수 있도록 이끈다. 독자는 이 과정을 통해 구현을 넘어 설계하고 설명할 수 있는 역량까지 갖추게 될 것이다.

★이론부터 실전 프로젝트까지 하나의 흐름으로!
★25가지 실무 에이전트와 범용 멀티 에이전트 시스템을 직접 만든다

이 책은 이론과 실습을 모두 담은 AI 에이전트 개발 가이드이다. 원리 이해 → 설계·구현 → 확장·개인화 → 프로토콜 기반 연결·상호운용 → 통합 실전 프로젝트로 이어지는 과정을 따라, 개념을 배우는 즉시 코드로 검증하고 구조로 연결하도록 설계했다. 특히 실습의 밀도가 매우 높다. 실제 업무 시나리오를 반영한 25가지 에이전트를 구현하고, 이를 독자의 환경과 데이터에 맞게 변형할 수 있다. 마지막 단계에서는 웹 검색, RAG, 파일 관리 기능을 통합한 범용 멀티 에이전트 시스템을 완성한다. 이를 통해 개별 기능을 익히는 데서 나아가, 여러 에이전트를 하나의 서비스로 연결하고 운영하는 경험까지 쌓을 수 있다.

★이 책의 대상 독자
__에이전트를 만들어본 적은 있지만, 설계해본 적은 없는 개발자
구현 경험은 있지만 구조를 설명하는 데 어려움을 느끼는 단계다. 이 책은 왜 이런 구조를 선택해야 하는지까지 짚어주어, 막연한 구현 경험을 설계 역량으로 전환하려는 개발자에게 적합하다.

__싱글 에이전트에서 멀티 에이전트로 넘어가야 하는 실무 엔지니어
기능이 늘어나고 역할이 분리되면 구조 전환이 필요한 시점이다. 싱글 에이전트에서 출발해 슈퍼바이저, 계층형, 메모리, MCP, A2A까지 확장하는 흐름을 통해 복잡한 서비스에 적용할 수 있는 설계 기준을 익힐 수 있다.

__랭그래프를 중심으로 에이전트 구조를 제대로 익히고 싶은 개발자
그래프 기반 설계를 체계적으로 이해하고 싶다면 이 책을 통해 상태, 노드, 엣지, 라우팅, 핸드오프 기초부터 멀티 에이전트와 프로토콜 확장까지 단계적으로 연결해보자.

__프레임워크에 구애받지 않고 구조 설계와 아키텍처 판단 기준을 갖고 싶은 기술 실무자
빠르게 변하는 기술 환경에서 툴 중심 학습은 한계가 있다. 이 책으로 특정 기술이 아닌 설계 기준에 집중해, 변화 속에서도 흔들리지 않는 판단 기준을 세울 수 있다.

__AI 에이전트 도입을 검토하거나 기술 의사결정을 내려야 하는 실무 리드 
개념 이해를 넘어 실제 적용 방향을 구체화해야 하는 단계다. 25가지 에이전트 구현 사례를 통해 ‘우리 조직에 어떻게 적용할지’를 현실적인 수준에서 판단할 수 있다.

★이 책에서 만드는 AI 에이전트
__업무·생산성
01 코딩 에이전트 
02 차트 생성 에이전트 
03 정보 검색 기반 차트 보고서 작성 에이전트 
04 사내 FAQ 에이전트 
05 슈퍼바이저 기반 사내 질의응답 에이전트 
06 보고서 작성 에이전트 
07 자료 조사 기반 보고서 작성 에이전트

__개인·일상
08 사용자 맞춤형 일상 조언 에이전트
09 MCP 기반 일기 작성 에이전트

__저장·검색
10 에이전틱 RAG를 위한 에이전트
11 데이터베이스 저장 검색 에이전트
12 슈퍼바이저 기반 웹페이지 분석 및 저장 에이전트
13 문서(DOCX, PDF) 검색 에이전트
14 로컬 디렉터리 파일 탐색 및 작성 에이전트
15 구글 드라이브 기반 파일 관리 에이전트 (A2A)
16 문서 저장 및 검색 RAG 에이전트 (A2A)

__자료 조사·분석
17 웹 검색 에이전트
18 웹페이지 분석 에이전트
19 타빌리 MCP 기반 웹 검색 에이전트

__프로토콜 연동
20 다중 MCP 서버 기반 멀티 에이전트
21 A2A 이해를 위한 Hello World 에이전트
22 계산 및 현재 시각 조회 랭그래프 에이전트 (A2A)
23 웹 검색 MCP 서버 연동 에이전트 (A2A)

__다중 작업·오케스트레이션
24 작업 계획 수립 에이전트
25 다중 에이전트 오케스트레이터 에이전트 (A2A)