AI 에이전트 개발의 A to Z
단 한 권으로 끝내는 LLM 기반 에이전트 이론과 실전의 모든 것!

이 책은 AI 에이전트의 기반이 되는 텍스트 인코딩과 트랜스포머의 원리부터 시작해 LLM, RAG, 지식 그래프, 강화학습, 그리고 복잡한 멀티 에이전트 시스템 구축에 이르기까지 AI 에이전트 개발의 전 과정을 체계적인 로드맵으로 제시한다. 수많은 논문과 참고 문헌을 바탕으로 핵심 이론을 깊이 있게 정리했으며 웹 스크래핑, 영화 추천, 여행 플래너 에이전트 등 실전 프로젝트 예제를 통해 독자가 직접 구현하며 배울 수 있도록 구성했다. 이론 없이는 불안하고 실전 없이는 아쉬웠던 모든 개발자에게, 이 책은 가장 믿음직한 가이드가 될 것이다.

이런 분께 추천!
● AI 에이전트의 근본 원리(텍스트 인코딩, 트랜스포머, LLM)부터 탄탄히 다지고 싶은 개발자
● 단순 LLM API 호출을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 자율 에이전트를 만들고 싶은 실무자
● RAG, 지식 그래프(GraphRAG), 강화학습 등 AI 에이전트의 핵심 기술을 체계적으로 마스터하고 싶은 엔지니어
● AI 에이전트 시스템의 전체 아키텍처를 설계하고 배포까지 경험하고 싶은 시니어 개발자 및 리더
● 최신 AI 기술의 원리를 논문과 함께 깊이 있게 공부하고 싶은 연구자 및 대학원생