우리는 이미 AI와 함께 살아갑니다. 끊임없이 AI를 더 잘 다루기 위해 고민합니다. 이렇게 AI와 사투하는 사람들은 대부분 비슷한 일을 겪습니다. 어느샌가 엉뚱한 방향으로 나아가는 에이전트를 목격하는 겁니다. 지시도 충분히 명확했고 필요한 컨텍스트도 다 쥐어주었는데도 말이죠. 사람이 없으면 언제 에이전트가 일을 그르칠지 모릅니다. AI에게 일을 맡겼다고 생각했지만 실상은 반대입니다. AI를 감시하고 올바른 길로 인도하는 데 많은 시간을 소비합니다. 개발자가 컴퓨터를 떠나지 못하도록 붙잡는 것은, 우리를 대체하리라 여겼던 AI 에이전트입니다.
루프 엔지니어링은 우리가 없는 동안 에이전트가 어떻게 행동할지를 설계하는 일입니다. 어떤 근거로 행동하는지, 틀렸다는 것을 어떻게 알아차리는지, 언제 멈추고 언제 사람을 부르는지 설계해야 합니다. 더 좋은 모델이 나오면 고민이 사라질 것 같지만, 그렇지도 않습니다. 모델이 좋아질수록 한 바퀴에 맡기는 일이 커집니다. 잘못 돌았을 때의 피해도 같이 커집니다. 루프를 설계하는 능력은 모델이 발전할수록 더 중요해집니다.
이 책은 클로드 코드를 중심으로 에이전트 스킬, MCP와 훅, 컨텍스트 엔지니어링, 서브에이전트와 동적 워크플로를 차례로 익힙니다. 긴 자율 작업의 품질을 설계하는 하네스 엔지니어링, 스스로 반복하는 에이전트 루프, 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 구조, 그리고 운영 단계의 LLMOps까지 다룹니다. 직접 만들어보면서 개념이 실제 코드로 어떻게 이어지는지 확인하며 에이전트를 운영하는 최첨단 역량을 끌어올리는 데 중점을 둡니다.
잘 설계된 시스템과 적절한 타이밍에 개입하는 개발자. 이상적인 형태의 AI 에이전트 협업을 시작하세요. 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 기본기부터 현재 가장 주목받는 기술까지 달려나가겠습니다.
준비되셨나요? 곧 여러분은 에이전트를 안정적으로 부리는 실무 역량을 갖추게 됩니다.
이 책은 제가 실무에서 AI 에이전트를 개발하면서 쌓은 모든 노하우를 녹여 LLM을 호출하는 것을 넘어, 복잡하고 유용하며 안전한 멀티 에이전트 시스템을 직접 구축할 수 있도록 구성했습니다. 오픈AI 에이전트 SDK, 구글 ADK, 랭그래프(LangGraph) 프레임워크를 중심으로 에이전트의 기본 구조, 도구 활용, 안전성 확보를 위한 가드레일, 멀티 에이전트 협업(핸드오프), 상태 관리(체크포인터), 조건부 라우팅, 병렬 처리, 하위 그래프 등 다양한 고급 기법을 설명합니다. 또한 최근 뜨거운 감자인 MCP와 A2A 같은 최신 AI 프로토콜도 다룹니다.
이 책을 통해 뉴스 요약 시스템을 비롯해 60여 가지 예제를 구현하면서 점진적으로 AI 에이전트 개발에 필요한 지식과 역량들을 쌓을 수 있습니다. 전체적으로는 기본기와 실무역량을 늘리는데 도움이 될 수 있도록 구성하였으며, 최종장인 9장과 10장에서는 최소한의 코드를 작성하면서도, 실무의 느낌을 주도록 구성해보았습니다. 이 책이 AI에이전트 개발을 하고자 하는 여러분에게 좋은 출발점이 되길 바랍니다.
