컨텍스트 엔지니어링으로 구축하는 AI 에이전트 (랭체인, RAG, CoT, ReAct, LLMOps로 구현하는 AI 서비스 실전 가이드)

컨텍스트 엔지니어링으로 구축하는 AI 에이전트 (랭체인, RAG, CoT, ReAct, LLMOps로 구현하는 AI 서비스 실전 가이드)

$30.00
Description
프롬프트 시대를 넘어 컨텍스트 엔지니어링으로
이 책은 프롬프트 엔지니어링만으로는 해결할 수 없는 AI의 기억 상실과 환각 문제를 컨텍스트 엔지니어링 기법으로 해결하는 실전 가이드입니다. 프롬프트 엔지니어링이 AI에게 '질문하는 기술'이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 AI의 작업 기억에 필요한 '배경지식을 주입하는 설계 기술'입니다. 즉, AI가 똑똑하게 대답하도록 유도하는 수준을 넘어, 조직의 고유 데이터와 상황 정보라는 ‘생각의 재료’를 체계적으로 제공해 AI가 스스로 올바른 판단을 내리는 유능한 동료로 기능하게 만듭니다.
이러한 공학적 설계 원칙을 바탕으로, 특정 LLM 버전에 종속되지 않는 일관된 패턴을 따라 ‘주니어 개발자’, ‘CS 에이전트’, ‘의료 연구원’ 등 실제 업무를 수행하는 3가지 에이전트를 직접 구현해봅니다. 또한 RAG, CoT, 메모리 관리는 물론, 기존 도서에서 다루지 않았던 AI 보안 기술까지 실무 수준으로 심도 있게 담아냈습니다. 이를 통해 독자는 AI를 단순한 도구가 아닌, 신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너로 진화시키는 핵심 기술을 체득하게 될 것입니다.
저자

박경민

제1금융권에서디지털선행기술을연구하며,견고한AI금융아키텍처와유연한MSA시스템을만드는실무전문가로일하고있습니다.‘기술은단순히기능하는것을넘어신뢰할수있어야한다’는철학을바탕으로‘ContextLab’(contextlab.kr)을설립했습니다.현재AI의의사결정과정을투명하게보여주는설명가능성기술과감사추적서비스를오픈소스로만들어개발자들과나누고있습니다.

목차

[PART1AI활용의패러다임을바꾸는컨텍스트엔지니어링]
CHAPTER01프롬프트이후의시대:컨텍스트엔지니어링
_1.1AI의단기기억상실과환각현상
_1.2AI의작업기억에핵심정보를각인시키는기술
_1.3동일한질문,다른컨텍스트:결과물이어떻게달라지는가
_1.4마치며

CHAPTER02컨텍스트엔지니어링의핵심도구상자
_2.1모든것의시작:AI의기억력한계
_2.2코드없이당장시작하는컨텍스트엔지니어링
_2.3외부지식의자동공급:검색증강생성(RAG)
_2.4AI의추론능력극대화:CoT활용법
_2.5대화의연속성부여:단기및장기메모리구축전략
_2.6현실적인고려사항:컨텍스트의비용과토큰최적화
_2.7마치며

[PART2AI에이전트를위한4가지기초컨텍스트패턴]
CHAPTER03소프트웨어개발:코드를완벽히이해하는AI페어프로그래머
_3.1[상황]사용자스타일을무시하고엉뚱한코드를제안하는AI
_3.2[해결]컨텍스트로AI에게우리팀의규칙알려주기

CHAPTER04고객지원:모든고객을VIP처럼응대하는AI챗봇
_4.1[상황]과거상담내용을기억못하고같은질문만반복하는챗봇
_4.2[해결]챗봇에기억,지식,공감능력을부여하기
_4.3최종:기억,지식,공감을모두갖춘챗봇

CHAPTER05법률및의료:신뢰할수있는AI전문어시스턴트
_5.1[상황]최신판례나논문을반영하지못하고일반적인정보만제공하는AI
_5.2[해결]검증되고신뢰할수있는자료만으로답안을작성하는제한적오픈북시험

CHAPTER06창작및교육:맞춤형AI튜터와세계관을지키는AI스토리텔러
_6.1[상황]스토리가진행될수록설정이붕괴되거나모든학생에게똑같은문제를내는AI
_6.2[해결]지속적으로유지되어야할핵심컨텍스트를부여하는법

[PART3나만의AI에이전트구축]
CHAPTER07AI에이전트의탄생
_7.1대화형AI에서행동하는AI로:패러다임의진화
_7.2에이전트의4대구성요소와컨텍스트의역할
_7.3컨텍스트중심에이전트아키텍처설계도
_7.4[실습]나의첫컨텍스트에이전트만들기
_7.5마치며

CHAPTER08AI주니어개발자에이전트:리팩터링과강화형컨텍스트학습
_8.1개발보조형AI에이전트의역할
_8.2코드이해형LLM의한계와컨텍스트의필요성
_8.3코덱스를활용한코드컨텍스트모델링
_8.4컨텍스트주입형코드수정파이프라인설계
_8.5[실습]코덱스기반코드리팩터링에이전트만들기
_8.6학습형에이전트로진화하기:강화형컨텍스트학습
_8.7해결책의수준을결정하는컨텍스트
_8.8마치며

CHAPTER09AI고객센터에이전트:다중컨텍스트융합
_9.1고객센터에이전트의역할과한계
_9.2다중컨텍스트융합엔지니어링
_9.3고객상담원을위한도구만들기
_9.4[실습]다중컨텍스트융합에이전트만들기
_9.5실행결과분석:에이전트의판단
_9.6AI고객센터에이전트의다음단계
_9.7마치며

CHAPTER10AI의료연구원에이전트:컨텍스트수명주기관리
_10.1AI연구원의미션:지식노화문제해결
_10.2[핵심]컨텍스트수명주기엔지니어링
_10.3지식큐레이터를위한도구만들기
_10.4[실습]스스로학습하는지식베이스구축하기
_10.5실행결과분석:지식베이스가스스로성장하는과정확인하기
_10.6지식큐레이터에이전트의다음단계
_10.7마치며

[PART4컨텍스트의확장:평가,윤리,미래]
CHAPTER11AI품질관리:디버깅과평가
_11.1디버깅:무엇이잘못되었는가?
_11.2평가:얼마나잘작동하는가?
_11.3마치며

CHAPTER12책임있는AI:윤리와공정성
_12.1책임소재:누구의잘못인가?
_12.2편향과공정성:컨텍스트가만드는판단의왜곡
_12.3투명성과설명가능성:왜그렇게판단했는가?
_12.4일자리문제와인간-AI협업

CHAPTER13AI에이전트보안:해킹과방어
_13.1프롬프트인젝션
_13.2데이터유출
_13.3데이터중독
_13.4안전하지않은도구사용
_13.5컨텍스트내개인정보보호
_13.6마치며

CHAPTER14컨텍스트엔지니어링의미래
_14.1AI에게눈과귀를달아주기
_14.2컨텍스트엔지니어의새로운역할
_14.3컨텍스트엔지니어의다음단계
_14.4마치며

[APPENDIX실무적용노트]
APPENDIXA10분만에끝내는환경설정
_A.1가상환경설정
_A.2필수라이브러리일괄설치
_A.3API키설정(오픈AI,앤트로픽,구글)

APPENDIXB챗GPTvs클로드vs제미나이
_B.1기본설정:클라이언트및모델초기화
_B.2챗대화생성
_B.3임베딩
_B.4JSON출력강제
_B.5에이전트의핵심:도구사용

APPENDIXC실전디버깅
_C.1API및환경설정오류
_C.2라이브러리설치오류
_C.3RAG파이프라인오류
_C.4AI에이전트행동오류

출판사 서평

엉뚱한답변,반복되는실수…AI에게필요한건더많은데이터가아니다
AI를제대로쓰려면,정확한컨텍스트가필요하다

2022년챗GPT의등장이후,우리는더좋은답을얻기위한‘질문(prompt)’에만집착해왔습니다.하지만화려한프롬프트로도해결되지않는갈증이있었습니다.AI는여전히우리기업의내부데이터를몰랐고어제의대화를망각했으며,때로는당당하게거짓(환각)을말하곤했습니다.
이책은질문의기술을넘어AI가올바른판단을내릴수있도록배경지식을설계하는‘컨텍스트엔지니어링(contextengineering)’에주목합니다.모델이아무리똑똑해져도무엇을(what)근거로생각해야할지결정하는것은결국인간의몫입니다.이책에서는특정모델의사용법을넘어,AI의지능을비즈니스현장에실질적으로이식하는‘불변의설계원칙’을제시합니다.1부에서는개념과핵심도구를,2부에서는개발·고객지원·전문직등실제비즈니스현장의문제해결사례,3부에서는컨텍스트자동화와나만의AI에이전트구축방법을제시하여독자가실무에바로적용할수있는완결형로드맵을제공합니다.이제선택은여러분의몫입니다.AI가주는답변에감탄하는관찰자에머무시겠습니까,아니면AI의지능을주도적으로설계하는설계자가되시겠습니까?

이책의대상독자
● 챗GPT와같은AI를단순히활용하는수준을넘어,조직의내부시스템에실제로도입하는방안을고민하는시니어개발자
● RAG와에이전트를활용해신뢰할수있는AI솔루션을구축하려는AI/ML엔지니어
● 자동화워크플로를설계하고자하는기술기획자

먼저읽은베타리더들의한마디
● 프롬프트너머,‘왜컨텍스트인가’에대한명쾌한해답을제공하는도서입니다.환각의원인부터RAG임베딩,에이전트설계까지컨텍스트의핵심원리와수명주기를실무관점에서짚어줍니다._남상균님
● AI와일하는방식을재정의하는‘컨텍스트엔지니어링’의정석입니다.단순한작성을넘어AI가스스로확장하고학습하게만드는구조적사고와실천지침을담은완벽한길잡이입니다._이기용님
● 설계부터보안까지,실무에이전트구축을위한최강의파이프라인입니다.컨텍스트번들링,LangSmith기반평가,보안거버넌스까지아우르며이론과코드를균형있게담아낸실전가이드입니다._전영식님