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예금주 : 이기성(생각나눔)
출간 후기
출간 후기저자 이야기
저자 이야기
AI Agent 관찰·사고·행동의 모든 것
- 저자이름김유신
작가 SNS
인터뷰
1. 『AI Agent 관찰·사고·행동의 모든 것』을 쓰시게 된 동기가 무엇인가요? 아니면 원고의 첫 문장을 쓸 때, 어떤 일이 있었나요?
저에게 가장 큰 동기는, 이제 자동화의 기본 단위가 ‘작업(Task)'에서 ‘목표(Goal)’로 격상되는 혁명적인 시대가 왔다는 것을 사람들에게 알려야 한다는 사명감이었습니다. 더 이상 컴퓨터에 세세한 지시를 내리는 것이 아니라, 지능을 갖춘 디지털 동료에게 명확한 목표를 위임하는 시대의 심장부에 바로 'AI Agent'가 있다는 것을 분석하고 증명하고 싶었습니다.
첫 문장을 쓸 때의 기억은, 마치 미래를 여는 열쇠를 막 손에 쥔 듯한 설렘이었습니다. AI Agent는 단순한 도구가 아니라, 목표를 자율적으로 달성하는 실행 주체이기 때문입니다. 이 경이로운 세계를 독자들과 공유하고 싶다는 마음이 원고를 쓰는 내내 저를 이끌었습니다.
2. 이 책에서 다루고 있는 내용이 무엇인지, 작가님의 목소리로 설명 부탁드립니다.
이 책은 AI Agent라는 지능형 시스템의 ‘처음’부터 ‘비즈니스 혁신 로드맵’까지, 그 잠재력의 모든 것을 깊이 있게 다룹니다.
크게 세 가지 핵심 축을 중심으로 설명하고 있습니다.
1. AI Agent의 작동 원리 해부: Agent가 어떻게 스스로 일하는지 그 핵심 엔진인 **'관찰-생각-행동 (Observe-Think-Act) 루프'**를 중심으로 파헤칩니다. 여기에 과거를 통해 현재를 이해하는 **‘메모리(Memory)’**와, 한계를 넘어 현실과 소통하는 ‘도구 사용(Tool Using)’ 능력을 자세히 설명합니다.
2. 최고의 Agent를 위한 전략적 선택: Agent의 '두뇌'인 LLM(GPT-4.1, Gemini, Claude 등)을 비즈니스 목적에 따라 어떻게 선택할지 전략적인 관점에서 비교 분석하고, 하이브리드 접근의 중요성을 강조합니다.
3. 고성능 Agent 군단의 구현: 단일 Agent의 한계를 넘어, 여러 전문 Agent들이 **'공용어(MCP)'**와 **'팀플레이(A2A)'**를 통해 협력하는 다중 Agent 시스템을 구축하는 방법론을 제시합니다. 또한, Schneider Electric, Doctolib, EY 등 글로벌 기업들의 실제 성공 사례를 통해 그 측정 가능한 비즈니스 임팩트를 증명합니다
3. 비슷한 분야의 도서 중에서도 이 책만의 특별한 점이 있다면?
시중에 나온 많은 책들이 LLM 자체의 성능이나 이론적 가능성에 초점을 맞추지만, 이 책은 **'Agent의 자율성과 실행 능력'**에 대한 가장 깊이 있고 실용적인 로드맵을 제공합니다.
이 책만의 특별한 점은 크게 세 가지입니다.
1. 전략적 통찰과 실행의 균형: 단순한 코딩 방법론을 넘어, AI Agent 도입을 '자율성의 투자수익률(ROI of Autonomy)' 관점에서 다루어 비즈니스 리더들에게 명확한 전략적 당위성을 제시합니다. 또한, 실패 사례와 그 교훈까지 솔직하게 분석하여 리스크 관리를 돕습니다.
2. 다중 Agent 시스템과 협업 표준 제시: **MCP(Model Context Protocol)**와 **A2A(Agent-to-Agent Communication)**라는 미래의 핵심
출간 도서
자세히보기 구매하기“이 데이터로 뭔가 의미 있는 걸 찾아내고 싶은데,
머신 러닝은 너무 어려워 보여….”
데이터는 산더미처럼 쌓여가지만, 정작 어디서부터 어떻게
손을 대야 할지 막막했던 경험, 현장에서 우리는 이런 목소리를
너무나 자주 듣습니다. 어떤 머신 러닝 모델을 선택해야 하는지,
수백 개에 달하는 ‘하이퍼파라미터(Hyperparameter)’는 어떻게
조정해야 하는지, 이 복잡하고 지난한 과정은 데이터 전문가가 아닌 이상
거대한 진입 장벽으로 느껴지는 것이 현실입니다.
만약 이 모든 과정을 알아서 처리해주는, 스스로 생각하고 행동하는
AI 비서가 있다면 어떨까요? 최근 AI 프로젝트들은 단순히 질문에 답하는
챗봇을 넘어, 스스로 목표를 정의하고, 전문가용 소프트웨어
개발 키트(SDK)를 자유자재로 다루며, 예상치 못한 문제에 부딪히면
스스로 해결책까지 찾아내는 ‘AI Agent’를 구현하여
고객 이탈 예측 모델을 구축하는 전 과정을 자동화한 경험을
공유하고자 합니다.
- 「서문」 중에서
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