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[책 소개]
AI 에이전트 시대가 열리고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 스스로 판단하고 도구를 선택해 문제를 해결하는 AI 에이전트가 주목받고 있는 지금, 이 책은 LangChain을 활용한 AI 서비스 개발부터 에이전트 구축까지의 전 과정을 한 권에 담은 실전 입문서입니다.
환경 설정과 LLM API 연동부터 시작해, 채팅 애플리케이션 개발, 스트리밍 출력, 멀티 모델 전환, 클라우드 배포까지 AI 서비스 개발의 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이후 웹사이트·유튜브 요약, 이미지 인식·생성, 음성 처리 등 멀티모달 영역으로 확장하며, 실무에서 바로 활용할 수 있는 다양한 AI 애플리케이션을 직접 만들어봅니다.
특히 RAG(검색 증강 생성)를 통해 나만의 데이터를 활용하는 방법을 익히고, Function Calling의 원리를 이해한 뒤 LangChain의 create_agent와 미들웨어 시스템으로 웹 검색 에이전트, 고객 지원 에이전트, 데이터 분석 에이전트를 단계적으로 구축합니다. LangSmith를 활용한 에이전트 동작 모니터링과 디버깅까지 다루어, 에이전트가 도구를 선택하고 문제를 해결하는 전체 흐름을 체계적으로 이해할 수 있는 구성이 강점입니다.
LangChain 1.2 최신 버전에 대응하며, Streamlit 기반의 실습 프로젝트와 함께 설명되어 코드를 따라 치며 자연스럽게 AI 서비스 개발 역량을 쌓을 수 있습니다.
[대상 독자층]
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AI 서비스 개발에 관심 있는 개발자
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LLM과 에이전트를 실무에 적용하고 싶은 실무 개발자
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AI 최신 기술을 체계적으로 배우고 싶은 컴퓨터 공학과 학생
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AI 개발 입문자
[도서 특징]
LangChain으로 배우는 AI 서비스 개발의 A to Z
환경 설정부터 채팅 앱 개발, 클라우드 배포, 멀티모달 활용, RAG, AI 에이전트 구축까지 전 과정을 한 권에 담아 체계적으로 학습이 가능합니다.
최신 LangChain 1.0+ 기준 완전 대응
`create_agent`, 미들웨어 시스템, LCEL 등 최신 아키텍처를 반영하여, 현재 실무에서 바로 적용할 수 있는 코드와 설계 패턴을 제공합니다.
단계별 프로젝트로 자연스럽게 실력 향상
간단한 챗봇에서 시작해 웹 요약 앱, PDF 질의응답, 웹 검색 에이전트, 고객 지원 에이전트, 데이터 분석 에이전트까지 난이도를 높여가며 실전 감각을 체득할 수 있습니다.
AI 에이전트의 핵심 원리를 근본부터 이해
Function Calling, RAG, 도구 선택 메커니즘 등 에이전트가 스스로 판단하고 행동하는 원리를 깊이 있게 다루어, 단순 코드 따라 치기가 아닌 설계 역량을 키울 수 있는 구성되어 있습니다.
Streamlit + LangSmith로 개발부터 모니터링까지
Streamlit으로 빠르게 프로토타입을 만들고, LangSmith로 에이전트의 실행 과정을 시각화·디버깅하는 실무 워크플로우를 함께 익힐 수 있어 현업 적용도가 높습니다.