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랭체인과 랭그래프로 구현하는 RAG /AI 에이전트 실전 입문
- 니시미 마사히로, 요시다 신고, 오시마 유키 저
- 위키북스
- 2025년 06월 20일
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ISBN: 9791158396107
508쪽
965g
188 x 240 (㎜)
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- 주간 컴퓨터/IT: 69위
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책 소개
이 책은
RAG 설계부터 AI 에이전트 디자인 패턴과 패턴별 AI 에이전트 실습까지 완벽 마스터!
OpenAI, Google, Anthropic 등 다양한 LLM API 서비스 덕분에 애플리케이션 개발자들은 AI 시스템을 쉽게 구축할 수 있게 되었습니다. 하지만 사람과 상호작용하는 단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 업무를 처리하는 진정한 AI 에이전트를 구현하는 것은 새로운 도전입니다. 이 책은 OpenAI의 Chat API와 랭체인 기초에서 시작해 랭그래프를 활용한 고급 AI 에이전트 시스템 구축까지 단계별로 안내합니다.
단순 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 수행하는 AI 에이전트 디자인 패턴과 구현 코드를 통해 미래 AI 기술의 발전에 대응할 수 있는 기초를 탄탄하게 다질 수 있습니다.
출판사 리뷰
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
OpenAI의 Chat API와 프롬프트 엔지니어링 기초
랭체인 프레임워크의 핵심 컴포넌트와 활용법
RAG 시스템의 고급 구현 기법과 평가 방법
랭그래프를 활용한 복잡한 AI 에이전트 워크플로 구축
AI 에이전트의 발전 과정과 최신 트렌드
에이전트 디자인 패턴과 7가지 주요 패턴별 실전 구현 코드
복잡한 의사결정 프로세스와 자율적 업무 처리가 가능한 AI 에이전트 개발
저자 소개
저자 : 니시미 마사히로
주식회사 제너레이티브 에이전츠 대표이사 CEO.
ChatGPT 활용을 중심으로 대규모 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발 및 자문을 제공하는 과정에서 공동 저자인 요시다, 오시마를 만나 주식회사 제너레이티브 에이전츠를 공동 창업. AI 에이전트를 경영에 도입함으로써 모든 업종과 업태의 생산성을 높이기 위한 활동에 힘쓰고 있다.
저자 : 요시다 신고
주식회사 제너레이티브 에이전츠 이사 COO.
ChatGPT Community(JP), LangChain Community(JP), Serverless Community(JP) 등을 주최. 일본에서의 LLM과 서버리스 보급을 촉진. 《챗GPT와 랭체인을 활용한 LLM 기반 AI 앱 개발》(위키북스) 공저.
저자 : 오시마 유키
주식회사 제너레이티브 에이전츠 이사 CTO.
대규모 언어 모델을 내장한 애플리케이션과 AI 에이전트 개발 수행. 개인적으로 엔지니어 대상 스터디 모임 개최 및 교재 작성 등 활발히 활동. 온라인 코스 Udemy에 베스트셀러 강좌 다수. 《챗GPT와 랭체인을 활용한 LLM 기반 AI 앱 개발》(위키북스) 공저. 스터디 모임 커뮤니티 StudyCo 운영.
역자 소개
한국방송통신대학교에서 컴퓨터과학을 전공하고 IT 시스템 운영을 자동화하는 소프트웨어의 기술 지원을 주로 했다. 프로그래밍 책을 쓰고 번역하다가 IT 전문 출판사의 편집자가 됐다. 데이터 분석과 인공지능 책을 주로 담당하는 한편, 파이썬으로 업무 자동화 프로그램을 개발해 활용한다. 누구나 챗GPT를 활용해 자신의 이야기를 책으로 쓸 수 있게 도우려 개발한 ‘Book Creator Guide’ GPT가 OpenAI의 추천을 받아 글쓰기 부문 상위권에 올랐다. 저자번역자로서 《OpenAI, 구글 Gemini, 업스테이지 Solar API를 활용한 실전 LLM 앱 개발》(위키북스, 2025), 《실전! LLM을 활용한 생성형 AI 애플리케이션 개발》(위키북스, 2024), 《Hello IT 파이썬을 제대로 활용해보려고 해》(패스트캠퍼스, 2022) 등을 냈고, 온라인 책 공유 플랫폼인 위키독스에 ‘전뇌해커’라는 필명으로 글을 쓴다. 어릴 적 꿈을 떠올리고 서울사이버대학교 드론로봇융합학과에 입학해 공부하고 있다.
목차
01장: LLM 애플리케이션 개발의 기초
1.1 활용되기 시작한 생성형 AI
1.2 Copilot vs AI 에이전트
1.3 모든 것이 AI 에이전트가 된다
1.4 AI 에이전트의 지식 지도
1.5 요약
02장: OpenAI 챗 API의 기초
2.1 OpenAI의 챗 모델
__ChatGPT의 ‘모델’
__OpenAI API에서 사용 가능한 챗 모델
__모델 스냅숏
2.2 OpenAI의 챗 API 기본
__Chat Completions API
__Chat Completions API 요금
__발생한 요금 확인
2.3 입출력 길이 제한과 요금에 영향을 미치는 ‘토큰’
__토큰
__Tokenizer와 tiktoken 소개
__한국어의 토큰 수에 대해
2.4 Chat Completions API 테스트 환경 준비
__Google Colab이란
__Google Colab 노트북 생성
__OpenAI API 사용을 위한 등록
__OpenAI API 키 준비
2.5 Chat Completions API 실습
__OpenAI 라이브러리
__Chat Completions API 호출
__대화 이력을 고려한 응답 얻기
__스트리밍으로 응답 얻기
__기본 파라미터
__JSON 모드
__Vision(이미지 입력)
2.6 Function calling
__Function calling 개요
__Function calling 샘플 코드
__tool_choice 파라미터
2.7 요약
03장: 프롬프트 엔지니어링
3.1 프롬프트 엔지니어링의 필요성
3.2 프롬프트 엔지니어링이란
3.3 프롬프트의 기본 구성 요소
__주제: 레시피 생성 AI 앱
__프롬프트의 템플릿화
__명령과 입력 데이터 분리
__문맥 제공
__출력 형식 지정
__프롬프트 구성 요소 요약
3.4 프롬프트 엔지니어링의 대표적인 기법
__Zero-shot 프롬프팅
__Few-shot 프롬프팅
__Zero-shot Chain of Thought 프롬프팅
3.5 요약
04장: LangChain 기초
4.1 LangChain 개요
__왜 LangChain을 배워야 하는가
__LangChain 전체 구조
__LangChain의 다양한 컴포넌트를 제공하는 패키지 그룹
__LangChain 설치
__LangSmith 설정
__LangChain의 주요 컴포넌트
4.2 LLM/Chat model
__LLM
__Chat model
__스트리밍
__LLM과 Chat model의 상속 관계
__LLM/Chat model 요약
4.3 Prompt template
__PromptTemplate
__ChatPromptTemplate
__MessagesPlaceholder
__LangSmith의 Prompts
__Prompt template 요약
4.4 Output parser
__Output parser 개요
__PydanticOutputParser를 사용한 Python 객체 변환
__StrOutputParser
__Output parser 요약
4.5 Chain―LangChain Expression Language(LCEL) 개요
__LangChain Expression Language(LCEL)란
__prompt와 model 연결
__StrOutputParser를 연결에 추가
__PydanticOutputParser를 사용한 연결
__Chain 요약
4.6 LangChain의 RAG 관련 컴포넌트
__RAG(Retrieval-Augmented Generation)
__LangChain의 RAG 관련 컴포넌트 개요
__Document loader
__Document transformer
__Embedding model
__Vector store
__LCEL을 사용한 RAG Chain 구현
__LangChain의 RAG 관련 컴포넌트 요약
4.7 요약
05장: LangChain Expression Language(LCEL) 심층 해설
5.1 Runnable과 RunnableSequen
__LCEL의 가장 기본적인 구성 요소
__Runnable의 실행 방법―invoke·stream·batch
__LCEL의 ‘|’로 다양한 Runnable 연결하기
__LangSmith에서 Chain의 내부 작동 확인
5.2 RunnableLambda―임의의 함수를 Runnable로 만들기
__chain 데코레이터를 사용한 RunnableLamda 구현
__RunnableLambda 자동 변환
__Runnable의 입력 타입과 출력 타입에 주의
5.3 RunnableParallel―여러 Runnable을 병렬로 연결하기
__RunnableParallel의 출력을 Runnable의 입력으로 연결하기
__RunnableParallel 자동 변환
__RunnableLambda와의 조합―itemgetter를 사용한 예시
5.4 RunnablePassthrough - 입력을 그대로 출력하기
__assign―RunnableParallel의 출력에 값 추가하기
5.5 요약
06장: Advanced RAG
6.1 Advanced RAG 개요
6.2 실습 준비
6.3 검색 쿼리 기법
__HyDE(Hypothetical Document Embeddings)
__복수 검색 쿼리 생성
__검색 쿼리 기법의 요약
6.4 검색 후 기법
__RAG-Fusion
__리랭크 모델 개요
__Cohere 리랭크 모델 사용 준비
__Cohere 리랭크 모델 도입
__검색 후 기법의 요약
6.5 복수 Retriever를 활용하는 기법
__LLM에 의한 라우팅
__하이브리드 검색 예시
__하이브리드 검색 구현
__복수 Retriever를 활용하는 기법의 요약
6.6 요약
07장: LangSmith를 활용한 RAG 애플리케이션 평가
7.1 7장에서 다룰 평가 개요
__오프라인 평가와 온라인 평가
7.2 LangSmith 개요
__LangSmith 요금 플랜
__LangSmith 기능 전체 구조
7.3 LangSmith와 Ragas를 활용한 오프라인 평가 구성 예시
__Ragas란
__이 장에서 구축할 오프라인 평가 구성
7.4 Ragas를 활용한 합성 테스트 데이터 생성
__Ragas의 합성 테스트 데이터 생성 기능 개요
__패키지 설치
__검색 대상 문서 로드
__Ragas를 활용한 합성 테스트 데이터 생성 구현
__LangSmith의 Dataset 생성
__합성 테스트 데이터 저장
7.5 LangSmith와 Ragas를 활용한 오프라인 평가 구현
__LangSmith의 오프라인 평가 개요
__사용 가능한 Evaluator(평가기)
__Ragas의 평가 메트릭
__커스텀 Evaluator 구현
__추론 함수 구현
__오프라인 평가 구현·실행
__오프라인 평가 주의사항
7.6 LangSmith를 활용한 피드백 수집
__이 절에서 구현할 피드백 기능 개요
__피드백 버튼을 표시하는 함수 구현
__피드백 버튼 표시
7.7 피드백 활용을 위한 자동 처리
__Automation rule을 활용한 처리
__좋은 평가의 트레이스를 자동으로 Dataset에 추가하기
7.8 요약
08장: AI 에이전트란
8.1 AI 에이전트를 위한 LLM 활용의 기대
8.2 AI 에이전트의 기원과 LLM을 활용한 AI 에이전트의 변천
__LLM 기반 AI 에이전트
__WebGPT
__Chain-of-Thought 프롬프팅
__LLM과 외부 전문 모듈을 조합한 MRKL Systems
__Reasoning and Acting(ReAct)
__Plan-and-Solve 프롬프팅
8.3 범용 LLM 에이전트 프레임워크
__AutoGPT
__BabyAGI
__AutoGen
__crewAI
__crewAI의 유스케이스
8.4 멀티 에이전트 접근법
__멀티 에이전트의 정의
__멀티 에이전트로 Text-to-SQL의 정확도 향상하기
__멀티 에이전트로 소프트웨어 개발 자동화하기
__Self-Organized Agents: 초대규모 코드 생성 및 최적화를
__LLM 기반 다중 에이전트 프레임워크
8.5 AI 에이전트가 안전하게 보급되기 위해
8.6 요약
09장: LangGraph로 만드는 AI 에이전트 실전 입문
9.1 LangGraph 개요
__LangGraph란 무엇인가
__LangGraph 그래프 구조 접근법
9.2 LangGraph의 주요 컴포넌트
__스테이트: 그래프의 상태 표현
__노드: 그래프를 구성하는 처리 단위
__에지: 노드 간의 연결
__컴파일된 그래프
9.3 실습: Q&A 애플리케이션
__LangChain과 LangGraph 설치
__OpenAI API 키 설정
__역할 정의
__스테이트 정의
__Chat model 초기화
__노드 정의
__그래프 생성
__노드 추가
__에지 정의
__조건부 에지 정의
__그래프 컴파일
__그래프 실행
__결과 표시
9.4 체크포인트 기능: 스테이트의 영속화와 재개
__체크포인트의 데이터 구조
__실습: 체크포인트 작동 확인하기
9.5 요약
10장: 요구사항 정의서 생성 AI 에이전트 개발
10.1 요구사항 정의서 생성 AI 에이전트 개요
__요구사항 정의란 무엇인가
__선행 연구의 접근법 참고하기
__LangGraph의 워크플로로 설계하기
10.2 환경 설정
10.3 데이터 구조 정의
10.4 주요 컴포넌트 구현
__PersonaGenerator
__InterviewConductor
__InformationEvaluator
__RequirementsDocumentGenerator
10.5 워크플로 구축
10.6 에이전트 실행과 결과 확인
10.7 전체 소스 코드
10.8 요약
11장: 에이전트 디자인 패턴
11.1 에이전트 디자인 패턴의 개요
__디자인 패턴이란
__에이전트 디자인 패턴이 해결하는 과제 영역
__에이전트 디자인 패턴의 위치 정의
__에이전트 디자인 패턴의 전체도
11.2 18가지 에이전트 디자인 패턴
__1. 패시브 골 크리에이터(Passive Goal Creator)
__2. 프로액티브 골 크리에이터(Proactive Goal Creator)
__3. 프롬프트/응답 옵티마이저(Prompt/Response Optimizer)
__4. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation: RAG)
__5. 싱글 패스 플랜 제너레이터(Single-Path Plan Generator)
__6. 멀티 패스 플랜 제너레이터(Multi-Path Plan Generator)
__7. 셀프 리플렉션(Self-Reflection)
__8. 크로스 리플렉션(Cross-Reflection)
__9. 휴먼 리플렉션(Human-Reflection)
__10. 원샷 모델 쿼리(One-Shot Model Querying)
__11. 인크리멘탈 모델 쿼리(Incremental Model Querying)
__12. 투표 기반 협력(Voting-Based Cooperation)
__13. 역할 기반 협력(Role-Based Cooperation)
__14. 토론 기반 협력(Debate-Based Cooperation)
__15. 멀티모달 가드레일(Multimodal Guardrails)
__16. 툴/에이전트 레지스트리(Tool/Agent Registry)
__17. 에이전트 어댑터(Agent Adapter)
__18. 에이전트 평가기(Agent Evaluator)
11.3 요약
12장: LangChain/LangGraph로 구현하는 에이전트 디자인 패턴
12.1 이 장에서 다룰 에이전트 디자인 패턴
12.2 환경 설정
__각 패턴의 구현 코드에 관해
12.3 패시브 골 크리에이터(Passive Goal Creator)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.4 프롬프트/응답 최적화(Prompt/Response Optimizer)
__구현 내용 해설
__프롬프트 최적화
__응답 최적화
12.5 싱글 패스 플랜 제너레이터
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.6 멀티 패스 플랜 제너레이터
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.7 셀프 리플렉션(Self-Reflection)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.8 크로스 리플렉션(Cross-Reflection)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.9 역할 기반 협력(Role-Based Cooperation)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.10 요약
부록A: 각종 서비스 가입과 각 패턴의 구현 코드
A.1 각종 서비스 가입
__LangSmith 가입
__Cohere 가입
__Anthropic 가입
A.2 각 패턴의 구현 코드
__1. 패시브 골 크리에이터(Passive Goal Creator)
__2. 프롬프트/응답 최적화(Prompt/Response Optimizer)
__3. 싱글 패스 플랜 제너레이터(Single-Path Plan Generator)
__4. 멀티 패스 플랜 제너레이터(Multi-Path Plan Generator)
__5. 셀프 리플렉션(Self-Reflection)
__6. 크로스 리플렉션(Cross-Reflection)
__7. 역할 기반 협력(Role-Based Cooperation)
1.1 활용되기 시작한 생성형 AI
1.2 Copilot vs AI 에이전트
1.3 모든 것이 AI 에이전트가 된다
1.4 AI 에이전트의 지식 지도
1.5 요약
02장: OpenAI 챗 API의 기초
2.1 OpenAI의 챗 모델
__ChatGPT의 ‘모델’
__OpenAI API에서 사용 가능한 챗 모델
__모델 스냅숏
2.2 OpenAI의 챗 API 기본
__Chat Completions API
__Chat Completions API 요금
__발생한 요금 확인
2.3 입출력 길이 제한과 요금에 영향을 미치는 ‘토큰’
__토큰
__Tokenizer와 tiktoken 소개
__한국어의 토큰 수에 대해
2.4 Chat Completions API 테스트 환경 준비
__Google Colab이란
__Google Colab 노트북 생성
__OpenAI API 사용을 위한 등록
__OpenAI API 키 준비
2.5 Chat Completions API 실습
__OpenAI 라이브러리
__Chat Completions API 호출
__대화 이력을 고려한 응답 얻기
__스트리밍으로 응답 얻기
__기본 파라미터
__JSON 모드
__Vision(이미지 입력)
2.6 Function calling
__Function calling 개요
__Function calling 샘플 코드
__tool_choice 파라미터
2.7 요약
03장: 프롬프트 엔지니어링
3.1 프롬프트 엔지니어링의 필요성
3.2 프롬프트 엔지니어링이란
3.3 프롬프트의 기본 구성 요소
__주제: 레시피 생성 AI 앱
__프롬프트의 템플릿화
__명령과 입력 데이터 분리
__문맥 제공
__출력 형식 지정
__프롬프트 구성 요소 요약
3.4 프롬프트 엔지니어링의 대표적인 기법
__Zero-shot 프롬프팅
__Few-shot 프롬프팅
__Zero-shot Chain of Thought 프롬프팅
3.5 요약
04장: LangChain 기초
4.1 LangChain 개요
__왜 LangChain을 배워야 하는가
__LangChain 전체 구조
__LangChain의 다양한 컴포넌트를 제공하는 패키지 그룹
__LangChain 설치
__LangSmith 설정
__LangChain의 주요 컴포넌트
4.2 LLM/Chat model
__LLM
__Chat model
__스트리밍
__LLM과 Chat model의 상속 관계
__LLM/Chat model 요약
4.3 Prompt template
__PromptTemplate
__ChatPromptTemplate
__MessagesPlaceholder
__LangSmith의 Prompts
__Prompt template 요약
4.4 Output parser
__Output parser 개요
__PydanticOutputParser를 사용한 Python 객체 변환
__StrOutputParser
__Output parser 요약
4.5 Chain―LangChain Expression Language(LCEL) 개요
__LangChain Expression Language(LCEL)란
__prompt와 model 연결
__StrOutputParser를 연결에 추가
__PydanticOutputParser를 사용한 연결
__Chain 요약
4.6 LangChain의 RAG 관련 컴포넌트
__RAG(Retrieval-Augmented Generation)
__LangChain의 RAG 관련 컴포넌트 개요
__Document loader
__Document transformer
__Embedding model
__Vector store
__LCEL을 사용한 RAG Chain 구현
__LangChain의 RAG 관련 컴포넌트 요약
4.7 요약
05장: LangChain Expression Language(LCEL) 심층 해설
5.1 Runnable과 RunnableSequen
__LCEL의 가장 기본적인 구성 요소
__Runnable의 실행 방법―invoke·stream·batch
__LCEL의 ‘|’로 다양한 Runnable 연결하기
__LangSmith에서 Chain의 내부 작동 확인
5.2 RunnableLambda―임의의 함수를 Runnable로 만들기
__chain 데코레이터를 사용한 RunnableLamda 구현
__RunnableLambda 자동 변환
__Runnable의 입력 타입과 출력 타입에 주의
5.3 RunnableParallel―여러 Runnable을 병렬로 연결하기
__RunnableParallel의 출력을 Runnable의 입력으로 연결하기
__RunnableParallel 자동 변환
__RunnableLambda와의 조합―itemgetter를 사용한 예시
5.4 RunnablePassthrough - 입력을 그대로 출력하기
__assign―RunnableParallel의 출력에 값 추가하기
5.5 요약
06장: Advanced RAG
6.1 Advanced RAG 개요
6.2 실습 준비
6.3 검색 쿼리 기법
__HyDE(Hypothetical Document Embeddings)
__복수 검색 쿼리 생성
__검색 쿼리 기법의 요약
6.4 검색 후 기법
__RAG-Fusion
__리랭크 모델 개요
__Cohere 리랭크 모델 사용 준비
__Cohere 리랭크 모델 도입
__검색 후 기법의 요약
6.5 복수 Retriever를 활용하는 기법
__LLM에 의한 라우팅
__하이브리드 검색 예시
__하이브리드 검색 구현
__복수 Retriever를 활용하는 기법의 요약
6.6 요약
07장: LangSmith를 활용한 RAG 애플리케이션 평가
7.1 7장에서 다룰 평가 개요
__오프라인 평가와 온라인 평가
7.2 LangSmith 개요
__LangSmith 요금 플랜
__LangSmith 기능 전체 구조
7.3 LangSmith와 Ragas를 활용한 오프라인 평가 구성 예시
__Ragas란
__이 장에서 구축할 오프라인 평가 구성
7.4 Ragas를 활용한 합성 테스트 데이터 생성
__Ragas의 합성 테스트 데이터 생성 기능 개요
__패키지 설치
__검색 대상 문서 로드
__Ragas를 활용한 합성 테스트 데이터 생성 구현
__LangSmith의 Dataset 생성
__합성 테스트 데이터 저장
7.5 LangSmith와 Ragas를 활용한 오프라인 평가 구현
__LangSmith의 오프라인 평가 개요
__사용 가능한 Evaluator(평가기)
__Ragas의 평가 메트릭
__커스텀 Evaluator 구현
__추론 함수 구현
__오프라인 평가 구현·실행
__오프라인 평가 주의사항
7.6 LangSmith를 활용한 피드백 수집
__이 절에서 구현할 피드백 기능 개요
__피드백 버튼을 표시하는 함수 구현
__피드백 버튼 표시
7.7 피드백 활용을 위한 자동 처리
__Automation rule을 활용한 처리
__좋은 평가의 트레이스를 자동으로 Dataset에 추가하기
7.8 요약
08장: AI 에이전트란
8.1 AI 에이전트를 위한 LLM 활용의 기대
8.2 AI 에이전트의 기원과 LLM을 활용한 AI 에이전트의 변천
__LLM 기반 AI 에이전트
__WebGPT
__Chain-of-Thought 프롬프팅
__LLM과 외부 전문 모듈을 조합한 MRKL Systems
__Reasoning and Acting(ReAct)
__Plan-and-Solve 프롬프팅
8.3 범용 LLM 에이전트 프레임워크
__AutoGPT
__BabyAGI
__AutoGen
__crewAI
__crewAI의 유스케이스
8.4 멀티 에이전트 접근법
__멀티 에이전트의 정의
__멀티 에이전트로 Text-to-SQL의 정확도 향상하기
__멀티 에이전트로 소프트웨어 개발 자동화하기
__Self-Organized Agents: 초대규모 코드 생성 및 최적화를
__LLM 기반 다중 에이전트 프레임워크
8.5 AI 에이전트가 안전하게 보급되기 위해
8.6 요약
09장: LangGraph로 만드는 AI 에이전트 실전 입문
9.1 LangGraph 개요
__LangGraph란 무엇인가
__LangGraph 그래프 구조 접근법
9.2 LangGraph의 주요 컴포넌트
__스테이트: 그래프의 상태 표현
__노드: 그래프를 구성하는 처리 단위
__에지: 노드 간의 연결
__컴파일된 그래프
9.3 실습: Q&A 애플리케이션
__LangChain과 LangGraph 설치
__OpenAI API 키 설정
__역할 정의
__스테이트 정의
__Chat model 초기화
__노드 정의
__그래프 생성
__노드 추가
__에지 정의
__조건부 에지 정의
__그래프 컴파일
__그래프 실행
__결과 표시
9.4 체크포인트 기능: 스테이트의 영속화와 재개
__체크포인트의 데이터 구조
__실습: 체크포인트 작동 확인하기
9.5 요약
10장: 요구사항 정의서 생성 AI 에이전트 개발
10.1 요구사항 정의서 생성 AI 에이전트 개요
__요구사항 정의란 무엇인가
__선행 연구의 접근법 참고하기
__LangGraph의 워크플로로 설계하기
10.2 환경 설정
10.3 데이터 구조 정의
10.4 주요 컴포넌트 구현
__PersonaGenerator
__InterviewConductor
__InformationEvaluator
__RequirementsDocumentGenerator
10.5 워크플로 구축
10.6 에이전트 실행과 결과 확인
10.7 전체 소스 코드
10.8 요약
11장: 에이전트 디자인 패턴
11.1 에이전트 디자인 패턴의 개요
__디자인 패턴이란
__에이전트 디자인 패턴이 해결하는 과제 영역
__에이전트 디자인 패턴의 위치 정의
__에이전트 디자인 패턴의 전체도
11.2 18가지 에이전트 디자인 패턴
__1. 패시브 골 크리에이터(Passive Goal Creator)
__2. 프로액티브 골 크리에이터(Proactive Goal Creator)
__3. 프롬프트/응답 옵티마이저(Prompt/Response Optimizer)
__4. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation: RAG)
__5. 싱글 패스 플랜 제너레이터(Single-Path Plan Generator)
__6. 멀티 패스 플랜 제너레이터(Multi-Path Plan Generator)
__7. 셀프 리플렉션(Self-Reflection)
__8. 크로스 리플렉션(Cross-Reflection)
__9. 휴먼 리플렉션(Human-Reflection)
__10. 원샷 모델 쿼리(One-Shot Model Querying)
__11. 인크리멘탈 모델 쿼리(Incremental Model Querying)
__12. 투표 기반 협력(Voting-Based Cooperation)
__13. 역할 기반 협력(Role-Based Cooperation)
__14. 토론 기반 협력(Debate-Based Cooperation)
__15. 멀티모달 가드레일(Multimodal Guardrails)
__16. 툴/에이전트 레지스트리(Tool/Agent Registry)
__17. 에이전트 어댑터(Agent Adapter)
__18. 에이전트 평가기(Agent Evaluator)
11.3 요약
12장: LangChain/LangGraph로 구현하는 에이전트 디자인 패턴
12.1 이 장에서 다룰 에이전트 디자인 패턴
12.2 환경 설정
__각 패턴의 구현 코드에 관해
12.3 패시브 골 크리에이터(Passive Goal Creator)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.4 프롬프트/응답 최적화(Prompt/Response Optimizer)
__구현 내용 해설
__프롬프트 최적화
__응답 최적화
12.5 싱글 패스 플랜 제너레이터
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.6 멀티 패스 플랜 제너레이터
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.7 셀프 리플렉션(Self-Reflection)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.8 크로스 리플렉션(Cross-Reflection)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.9 역할 기반 협력(Role-Based Cooperation)
__구현 내용 해설
__실행 결과
12.10 요약
부록A: 각종 서비스 가입과 각 패턴의 구현 코드
A.1 각종 서비스 가입
__LangSmith 가입
__Cohere 가입
__Anthropic 가입
A.2 각 패턴의 구현 코드
__1. 패시브 골 크리에이터(Passive Goal Creator)
__2. 프롬프트/응답 최적화(Prompt/Response Optimizer)
__3. 싱글 패스 플랜 제너레이터(Single-Path Plan Generator)
__4. 멀티 패스 플랜 제너레이터(Multi-Path Plan Generator)
__5. 셀프 리플렉션(Self-Reflection)
__6. 크로스 리플렉션(Cross-Reflection)
__7. 역할 기반 협력(Role-Based Cooperation)
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