단순한 LLM 호출을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 자율형 AI를 구축하라!
Google ADK와 최신 에이전트 엔지니어링으로 완성하는 차세대 Agentic AI 프로젝트 완벽 가이드

AI 기술의 패러다임이 ‘대화형 AI’에서 스스로 목표를 계획하고 실행하는 ‘Agentic AI’로 빠르게 전환되고 있습니다. 이 책은 최신 Google ADK(Agent Development Kit)를 기반으로 에이전트의 핵심 구동 원리부터 추론, 기억, 도구 활용, 관찰 루프 구현까지 차근차근 안내합니다. 나아가 MCP & A2A 연동, 에이전트 스킬스, 하네스 엔지니어링 등 현업에서 즉시 활용 가능한 실전 아키텍처 패턴과 관측가능성 및 테스트 기반의 안정적인 운영 기법까지 한 권에 담았습니다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 추론 & 계획: LLM 기반의 목표 분할과 자율적 의사결정 프로세스 설계
◎ 메모리: 단기/장기 컨텍스트 저장소 및 데이터베이스 연동 구조
◎ 행동 & 도구: 외부 API 연동, 커스텀 도구 제작 및 안전한 행동 실행
◎ 관찰 & 성찰: 피드백 루프를 통한 에이전트 자가 수정 및 응답 최적화
◎ A2A & MCP 연동: 에이전트 간 협업(A2A) 및 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 모듈 구성
◎ 에이전트 스킬스 & 하네스 엔지니어링: 에이전트의 제어력과 도메인 특화 능력을 극대화하는 테스트·제어 하네스 구축
◎ 관측 가능성 및 추적성: 에이전트 추론 과정 추적, 로그 수집 및 시스템 관측 가능성 확보
◎ 평가 및 테스트: 에이전트 성능 평가 지표 구축 및 자동화 테스트 환경 구성
◎ 실전 프로젝트: 딥 리서치 에이전트, 웹 자율 탐색 및 종합 보고서 자동 작성 시스템