[!INFO] 책 정보

저자: 저자/이주환

번역:

출판사: 출판사/로드북

발행일: 2025-08-04

origin_title: -

나의 평점:

완독일: 2025-09-18 00:00:00

AI 에이전트 생태계

1. Befor Qustion

2. Synopsis (개요)

Summery

이 책은 LLM이 엔진이라면 에이전트는 완성차라는 비유를 통해, 프롬프트를 넘어 행동하는 AI ‘에이전트’ 시대로의 전환을 조망합니다. LangGraph, MCP, A2A 등 최신 기술을 나열하는 것을 넘어, 프레임워크와 프로토콜이라는 핵심 축을 중심으로 에이전트 생태계 전체를 구조적으로 해석합니다. 130여 편의 최신 논문에서 선별된 개념들을 도표와 그림으로 재구성하고 번역하여 이론과 실전을 아우르며, 실리콘밸리에서 API+GUI 하이브리드 다중 에이전트 시스템을 상용화한 저자의 실무 경험이 담겨 있습니다. 기획자, 개발자, PM, 비즈니스 리더 등 다양한 역할을 위한 실전 적용 전략을 제시하여, 에이전틱 AI의 본질과 미래, 그리고 실제 적용 방법을 연결하여 AI 전환의 주도권을 쥘 수 있도록 돕습니다.

Keyword

#AI에이전트 #에이전트생태계 #LLM #프레임워크 #프로토콜 #다중에이전트 #실리콘밸리 #DX전환 #AX전략 #인공지능

Author

저자(글): 조쉬(이주환)
직책/소속: 샌프란시스코 소재 AI 스타트업 Swit Technologies Inc.의 창업자이자 대표
학력: 서울대학교 영어영문학과 졸업, BU Questrom School of Business KIC Start MassChallenge 및 Stanford University Design Thinking 과정 수료
주요 경력/업적:
- 2019년 AI를 프로덕트 로드맵에 포함하며 하이브리드 에이전트 시스템 개발 착수.
- 2023년 기업용 개인화 에이전트 시스템 베타 버전 출시.
- 2024년 Google Cloud Next ’24에서 기업용 개인화 AI 어시스턴트 발표 및 Google Cloud 공식 블로그에 주목받는 스타트업으로 소개.
- 같은 해, 세계 최초로 API + GUI 하이브리드 다중 에이전트 시스템을 대규모로 상용화.
- MIT에서 노암 촘스키 교수와 자연어 문장 분석 및 검색 엔진 아키텍처에 대해 논의.
- 기술, 언어, 철학, 생태계를 아우르는 실무 중심의 전략서를 집필.

3. After My Idea

3.1 Insight

3.2 After Qustion

(why) 이 책의 제목을 이렇게 지은 이유는?
(how) 어떻게 설명하고 있는가? 어떻게 하라고 하는가? 어떻게 해야하는가?
(where) 어느 곳에서 쓴 책인가? 어느 것을 위해 쓴건인가? 어디로 가야하는가? 어디에서 읽어야 하나? 그곳은 어떤 곳인가?
(when) 이책은 언제 쓰여졌는가? 시대적 배경은 무엇인가? 언제를 기준으로 쓰였는가? 언제 할것인가?
(who) 저자는 누구인가? 주인공은 누구이고 어떤 사람들이 나오나? 누구를 위해 저자는 말하는가?
(why) 이책을 통한 질문을 만들기
- 질문 1.
- 질문 2.
(what) 이 책에서 말하는 주제라는 무엇?
- 알게된 것은 무엇인가?
- 해야할건 먼가?
- 다른 책과 다른 점은 먼가?
- 이 책의 특징은 먼가?

3.3 Top 3 Highlight

4. Key Word 책에서 뽑은 키워드 정리

__index_키워드

4.1 키워드 1

키워드-제목 1

5.책 밑줄 정리 (책 밑줄 전체,page)

단계	골드러시	AI 러시
1단계	채굴 열풍(금 발견)	모델 발견(LLM)
2단계	도구,보급 생태계(곡갱이,삽)	AI반도체 Nvidia,Gpu,Tpu
3단계	인프라와 도시화(철도,은행)	AI 플랫폼, OpenAI,Gemini
4단계	골드 경제(금 장신구,금융)	에이전틱 서비스/경험

Organize Table

프롤로그: 통사론에서 에이전트까지 - 도스, 코퍼스, 그리고 미래

Part I. 에이전틱 AI의 탄생과 흐름

1장. 에이전트 생태계의 태동 - 지능의 진화, 경험의 재편

1.1. 폭풍의 서막, AI 러시

25 GPT는 시작일뿐, 에이전트가 진짜 사용자 경험을 만든다 LLM은 금광석 코퍼스는 지식의 땅이며, 모델은 그 정제의 산물이다 기술 생애주기는 모델 -> 도구 -> 인프라 -> 에이전트로 이어지는 구조다 에이전트는 사용자와 AI를 연결하는 새로운 ‘경제 단위’가 된다.

1.2. Agent vs App: 앱의 종말, 아니면 진화?

1.3. Agentic UX: 사용자 기대와 인터페이스 변화 - 클릭에서 대화로, 대화에서 행동으로

2장. 챗봇 이후의 세계 - 에이전트의 구조와 작동 원리

2.1. 챗봇을 넘어 행동하는 에이전트로: 한계의 자각과 새로운 시작

2.2. 에이전트 해부학: LAMT - 지능(L), 자율성(A), 기억(M), 행동(T)

2.3. 에이전트들의 협업: MAS - 집단 인공지능의 출현

Part II. 에이전트 테크 스택

3장. 에이전트 프레임워크 - 협업하는 AI 설계 전략

3.1. 에이전트 구축의 첫걸음

3.2. 에이전트 프레임워크의 개념과 필요성

3.3. 에이전트 흐름 제어: 선형 구조와 비선형 구조

3.4. 개발자가 설계하는 에이전트 루프의 구성 원리

3.5. 다중 에이전트로의 확장: 실무적 첫걸음과 프레임워크 연계

3.6. MAS의 난제와 해결방안

4장. 에이전트 프로토콜 - API, MCP, A2A 통신의 진화

4.1. 서론: 에이전트, 세상과의 연결고리가 필요하다

4.2. API: 에이전트의 ‘손과 발’이자 세상으로 열린 창

4.3. API 연동의 현실적 과제와 표준화 노력

4.4. 에이전트 간 통신(A2A) 프로토콜의 등장

4.5. MCP: 분산된 스킬 생태계를 위한 표준 프로토콜

4.6. Google A2A: 자율 에이전트 협력 생태계를 위한 표준 프로토콜

4.7. 다른 주요 프로토콜 접근 방식들 및 개요

4.8. 결론: 프로토콜, 에이전트 생태계의 대동맥

Part III. 에이전트 경험

5장. 에이전틱 라이프 - 일상의 재구성

5.1 에이전틱 라이프란 무엇인가?

5.2 에이전틱 라이프 구현의 두 날개: 초개인화와 능동성

5.3 에이전틱 디바이스들: 삶의 모든 공간에서 - AI PC, AI Phone, AI Car, AI Home

5.4 심리스 라이프: 시공간을 넘나드는 연속적인 경험과 미래 일상