AI 에이전트 설계는 도구 선택이 아니라 문제를 나누는 일에서 시작된다

AI 에이전트를 쓰기로 먼저 정해 놓으면 설계는 금세 복잡해진다. 이 책은 순서를 바꿔 문제부터 들여다본다. 입력과 출력이 정형인지 비정형인지, 답이 하나로 정해지는지를 따져 규칙 기반 소프트웨어와 학습 기반 모델, LLM이 맡을 일을 나눈다. 그리고 도구와 메모리, 반복 실행은 꼭 필요한 만큼만 더한다.

가장 단순한 LLM 호출에서 출발해 Queens 퍼즐 생성기, 텍스트 어드벤처 게임, 영어 회화 연습 에이전트, 자동 리서치 에이전트를 차례로 만들며 같은 분석이 문제마다 어떻게 다른 설계로 이어지는지 확인한다. 이어 신뢰성과 비용, 보안, 평가, 컨텍스트 관리로 프로토타입을 운영 가능한 수준으로 다듬고, 멀티 에이전트와 MCP를 거쳐 코딩 에이전트까지 완성한다. 이 책을 통해 문제를 분석하고 설계를 결정하는 과정을 직접 따라가며, 에이전트가 필요한 곳과 코드로 충분한 곳을 가려내고 운영까지 내다보는 설계 능력을 갖출 수 있다.