7가지 프로젝트로 배우는 LLM AI 에이전트 개발 (OpenAI, LangChain, LlamaIndex, MetaGPT 기초부터 실무까지 한 권으로 완성하는 인공지능 에이전트

황자

저자:황자
싱가포르과학기술연구청인공지능연구원.
자연어처리,LLM,의료및핀테크분야등다양한인공지능프로젝트를수행해왔다.머신러닝관련베스트셀러를여러권집필했으며,인공지능,LLM관련강의를하고GeekTime,CSDN등에서칼럼을연재중이다.항상호기심을잃지않고변화를적극적으로받아들이며지속적으로학습하는것을즐긴다.인공지능의‘혜안’과‘주의력’을통해세상을관찰하며,쉽고재미있는방식으로지식을공유하여사람들과순수한즐거움을나누고자한다.

역자:김진호
26년차소프트웨어개발자로SK텔레콤에서싸이월드,티맵등의모바일설루션을개발했으며,사우디아라비아등중동의여러국가,인도네시아,멕시코에서서버부터단말기에이르는은행결제시스템을개발해왔다.이후K-POP,블록체인,애자일솔루션등다양한분야의업체에서CTO와개발이사를역임했으며,지금은헬스케어플랫폼업체에서CTO로서새로운플랫폼을개발하고있다.저서로는《실전안드로이드프로그래밍》,《갤럭시S&안드로이드폰완전정복》,《갤럭시S안드로이드폰어플활용백서》,《입문자를위한WindowsCEProgramming》등이있으며,번역서로는《디자인패턴의아름다움》,《컴퓨터밑바닥의비밀》,《파이썬코딩의기술51》,《소프트웨어개발에ChatGPT사용하기》,《프롬프트엔지니어링의비밀》이있다.접기

옮긴이머리말xi
추천의글xiii
베타리더후기xiv
추천사xvii
시작하며xix
이책에대하여xxiii

CHAPTER1에이전트란무엇이며,왜에이전트인가
1.1상상력을자극하는강연:Life3.02
1.2그렇다면,도대체에이전트란무엇인가?6
1.3에이전트의두뇌:LLM의범용추론능력11
__인간의뇌는대단하다12
__LLM이전의에이전트13
__LLM이곧에이전트의두뇌다14
__기대의고점과실망의저점17
__지식,기억,이해,표현,추론,성찰,일반화,자기향상20
__LLM의추론능력기반의인공지능애플리케이션구축24
1.4에이전트의감지능력:언어상호작용능력과멀티모들처리능력26
__언어상호작용능력26
__멀티모들처리능력26
__언어상호작용능력과멀티모들처리능력의결합27
1.5에이전트의실행력:언어출력능력과도구사용능력28
__언어출력능력28
__도구사용능력29
__구체적지능의실현30
1.6에이전트가각산업에미치는효율성향상31
__자동화된사무업무지원33
__고객서비스혁명33
__개인화추천34
__프로세스자동화및자원최적화34
__의료서비스의변화35
1.7에이전트가가져오는새로운비즈니스모델과변화37
__가트너의8대주요예측38
__AaaS39
__다중에이전트협업41
__자기진화형인공지능42
__구체적지능의발전44
1.8요약45

CHAPTER2LLM기반의에이전트기술기반체계
2.1에이전트의네가지핵심요소47
2.2에이전트의계획및의사결정능력51
2.3에이전트의다양한기억기제53
2.4에이전트의핵심기술:도구호출54
2.5에이전트의추론엔진:ReAct기반체계57
__ReAct란무엇인가?57
__ReAct기반체계를이용한간단한에이전트구현61
__ReAct기반체계기반의프롬프트65
__LLM인스턴스생성69
__검색도구정의70
__ReAct에이전트생성71
__ReAct에이전트실행72
2.6기타에이전트인지기반체계76
__함수호출76
__계획과실행76
__자문자답76
__비판적수정77
__사고의연쇄77
__사고의나무77
2.7요약78

CHAPTER3OpenAIAPI,LangChain,LlamaIndex
3.1OpenAIAPI란무엇인가?83
__OpenAI라는회사에대해이야기하다83
__OpenAIAPI와에이전트개발89
__OpenAIAPI를이용한대화프로그램예제92
__OpenAIAPI를이용한이미지생성예제101
__OpenAIAPI사용시주의사항103
3.2LangChain이란무엇인가?106
__LangChain에대해이야기하다107
__LangChain의여섯가지모듈114
__LangChain과에이전트개발115
__LangSmith사용방법117
3.3LlamaIndex란무엇인가?120
__LlamaIndex에대해이야기하다120
__LlamaIndex와검색증강생성기반의인공지능개발121
__간단한LlamaIndex개발예제126
3.4요약130

CHAPTER4에이전트1:자동화된사무구현-AssistantsAPI와DALL·E3모델을이용한프레젠테이션제작
4.1OpenAI의도우미란무엇인가?134
4.2코딩없이플레이그라운드에서도우미체험하기136
4.3AssistantsAPI의간단한예제142
__도우미생성하기143
__대화흐름생성하기149
__메시지추가하기153
__도우미실행하기157
__응답표시하기163
4.4간단한가상의프레젠테이션작성하기167
__데이터수집과정리하기168
__OpenAI도우미생성하기169
__자동으로데이터분석차트생성하기172
__자동으로데이터통찰생성하기179
__자동으로페이지제목생성하기182
__DALL·E3모델을사용해프레젠테이션첫페이지이미지만들기183
__자동으로프레젠테이션생성하기185
4.5요약191

CHAPTER5에이전트2:다기능선택엔진-함수호출기능
5.1OpenAI의함수195
__함수도구란무엇인가?195
__함수도구의설명이중요한이유196
__함수도구정의예시의의미198
__함수호출이란무엇인가199
5.2플레이그라운드에서함수정의하기201
5.3AssistantsAPI를이용한함수호출구현205
__함수도구를사용할수있는도우미생성하기207
__함수호출없이직접도우미실행하기210
__실행세션이조치필요상태일때순환종료하기219
__도우미가반환한속성정보획득하기221
__도우미의반환정보를통해함수호출하기223
__결과를제출하고작업완료하기225
5.4ChatCompletionAPI를이용한도구호출구현231
__대화초기화및사용가능한함수정의232
__첫번째LLM호출:대화내용과도구정의전달후응답받기233
__모델이선택한도구호출과새메시지작성하기237
__두번째LLM호출:최종응답받기241
5.5요약244

CHAPTER6에이전트3:추론과행동의협업-LangChain의ReAct기반체계를이용한자동가격설정구현
6.1ReAct기반체계복습247
6.2LangChain에서ReAct에이전트구현하기251
6.3LangChain의도구와도구모음253
6.4꽃가격을책정하는ReAct에이전트256
6.5AgentExecutor의실행기제심층탐구263
__AgentExecutor에중단점설정하기263
__첫번째사고:모델이검색하기로결정하다267
__첫번째행동:도구를이용해검색을실행하다272
__두번째사고:모델이계산하기로결정하다276
__두번째행동:도구를이용해계산을실행하다277
__세번째사고:모델이작업을완료하다279
6.6요약280

CHAPTER7에이전트4:계획과실행의분리-LangChain의계획과실행에이전트를활용한스마트스케줄러작성
7.1계획과해결전략의제안284
7.2LangChain의계획과실행에이전트290
7.3계획과실행에이전트를이용한물류관리구현291
__자동재고배분을위한도구를에이전트에정의하기291
__계획과실행에이전트생성및해결불가능과제의해결시도294
__요청을구체화하여에이전트가과제를완료하게하기303
7.4단일에이전트에서다중에이전트로309
7.5요약309

CHAPTER8에이전트5:지식의추출과통합-LlamaIndex를이용한검색증강생성구현
8.1검색증강생성이란무엇인가?313
__프롬프트엔지니어링,검색증강생성,파인튜닝314
__기술적관점에서본검색부분의파이프라인316
__사용자관점에서본검색증강생성과정317
8.2검색증강생성과에이전트319
8.3ReAct검색증강생성에이전트를이용해재무보고서검색하기321
__전자상거래업체의재무보고서파일적재하기321
__재무보고서데이터를벡터데이터로변환하기322
__요청엔진과도구구축하기324
__텍스트생성엔진인LLM설정하기325
__재무정보검색을위한에이전트생성하기325
8.4요약327

CHAPTER9에이전트6:깃허브의인기에이전트탐색-AutoGPT,BabyAGI,CAMEL
9.1AutoGPT330
__AutoGPT개요330
__AutoGPT실습332
9.2BabyAGI338
__BabyAGI개요338
__BabyAGI실습341
9.3CAMEL356
__CAMEL개요356
__CAMEL논문의주식거래시나리오358
__CAMEL실습364
9.4요약373

CHAPTER10에이전트7:다중에이전트기반체계-AutoGen,MetaGPT
10.1AutoGen376
__AutoGen소개377
__AutoGen실습379
10.2MetaGPT386
__MetaGPT소개386
__MetaGPT실습388
10.3요약395

APPENDIXA다음세대에이전트의탄생지:학술논문에서찾아낸새로운아이디어7
A.1두편의고품질에이전트종합논문398
A.2논문추천:에이전트자율학습,다중에이전트협력,에이전트신뢰성평가,에지시스템배포,체화지능구현401
A.3요약402

마치며404
찾아보기407

미래를바꿀AI에이전트의세계로
최근AI기술의발전과함께AI에이전트(AIAgent)는단순한챗봇을넘어다양한업무를자동화하고최적화하는강력한도구로자리잡고있다.기업들은AI에이전트를활용하여사무자동화,고객서비스,개인화추천,프로세스자동화,자원최적화,의료서비스등다양한분야에서혁신을이룰것이다.개발자들에게AI에이전트기술을배우고활용하는것은필수적인역량이되고있다.
이책은꽃배달서비스를돕는7가지AI에이전트프로젝트예제를통해AI에이전트개발의핵심개념과기술을쉽게익힐수있도록구성되어있다.단순한이론설명을넘어,실제구축과정에서발생하는문제해결법과최적화전략을상세히다룬다.
AI에이전트를활용한자동화기술을배우고싶은개발자부터,인공지능의최신트렌드를파악하고싶은연구자및기획자까지모두에게유용한실전가이드가될것이다.이책을통해AI에이전트의가능성을직접체험하고,미래AI기술의중심에서성장할준비를해보자!

대상독자
AI및소프트웨어개발자:AI에이전트개발을실습하며실전감각을키우고싶은개발자
데이터과학자및연구원:LLM및RAG기술을활용한지능형검색및데이터활용방법을배우고싶은전문가
IT기획자및스타트업창업자:최신AI기술을서비스에적용하고싶은기획자및스타트업관계자
AI에이전트에관심있는일반독자:LLM을활용한AI기술이실제어떻게적용되는지체험하고싶은사람

7가지프로젝트사례
에이전트1:AssistantsAPI와DALL·E3모델을이용해자동으로프레젠테이션생성하기
에이전트2:OpenAIAssistantsAPI를이용해에이전트가OpenAI함수를호출하게하기
에이전트3:LangChain의ReAct기반체계를이용해가격생성하기
에이전트4:LangChain의계획과실행에이전트를활용해물류관리구현하기
에이전트5:LlamaIndex를이용해검색증강생성을구현하고재무보고서검색및분석하기
에이전트6:BabyAGI다단계작업관리에이전트로제품보관전략수립하기
에이전트7:AutoGen,MetaGPT로주문접수부터비용관리까지마치는다중에이전트시스템구축하기

책속에서

에이전트는ReAct기반체계를통해동적인의사결정능력을얻게됩니다.에이전트가내부지식만으로해결할수없는문제에직면했을때는검색을실시하거나도구를호출하여자신의지식을확장합니다.또이외에도다양한도구의유연성을활용하여여러데이터를조정하며전환하고최종적으로결정을내리기위한데이터를얻습니다.에이전트는각단계를수행한후결과를관찰하고,새로운정보를다음의사결정과정에반영하며,이를통해뛰어난학습능력과적응력을보여줍니다.(79쪽)

LlamaIndex의전략은LangChain과는약간다릅니다.LlamaIndex는그렇게‘크고전면적’인것은아니지만,인공지능기반의검색증강생성기술개발과멀티테넌트검색증강생성(multi-tenantRAG)시스템구축에특히주력하고있습니다.LlamaIndex기반의기업설루션은기술과보안장벽을제거하고기업의데이터활용과서비스역량을강화하는데중점을둡니다.LlamaIndex의관련작업은기술개발뿐만아니라이러한기술을실제비즈니스에적용해업무효율성과고객경험을향상하는데도중점을두고있습니다.(120쪽)

물론이는LangChain이너무방대하고전면적으로확장되다보니그여파로오히려방향을잡기어려워진것도이유일수있습니다.특히세부사항이부족한경우가많은데,LangChain의깃허브페이지를보면해결되지않은이슈(openedissue)가수천개에이르는것을알수있습니다.따라서문서검색과생성강화에만집중하고자한다면‘작고아름다운’LlamaIndex를선택하는것이더나은선택일수도있습니다.(121쪽)

ReAct템플릿을위와같이약간수정했고,이를통해GPT모델의비영어권언어이해능력을확인할수있었습니다.그리고이렇게수정해도가끔영어로뽐내고싶어할때가있기때문에,그럴때는프롬프트에서답변을한국어로하도록강조할수있습니다.이결과를통해알수있듯이,LangChain안에서에이전트는자동으로완벽한사고와행동의흐름을형성했으며,그에따라올바른답변을제공했습니다.(262쪽)

계획과해결인지기반체계는LLM이두개의단계를거쳐문제를해결하도록요구합니다.먼저문제해결을위한계획을전부세우고,그계획을기반으로단계별행동방안을생성한다음,생성된방안을실행하여답을찾는방식입니다.다시말해해결방안의각단계를먼저전부계획하고나서계획된단계를실행하는방식입니다.계획과해결인지기반체계는문제를작은하위작업으로나누고계획에따라이를해결합니다.(288쪽)