에이젠틱 디자인 패턴

"많은 코드들을 사람이 직접 쓰는 일이 줄어들면서 코드 구현까지 할 경우는 크게 줄어들고 있습니다. 개념조차 빠르게 바뀌는 시대에, 무엇을 알고 있어야 이 속도에 적응할 수 있는지 판단하기 쉽지 않습니다. 컨텍스트 엔지니어링과 에이젠틱 워크플로 개념은 어느새 AI와 함께 진화하는 시스템을 설계하기 위한 기본 지식이 되었습니다. 하지만 무엇이 정말 기본 지식일까요? 이 모든 것을 따라서 익힐 수 있을까요? 《에이젠틱 디자인 패턴》은 AI에게 결정론적인 일을 맡길 때 고민해야 할 지점들과 함께, 읽는 사람들에게 수많은 변화의 지도를 전달해 줍니다.
내용을 따라가다 보면 지금은 모두가 익숙해지고 있는 툴 콜 설계나 루프 설계의 뒤에 있는 구조와 이런 역할을 하는 플랫폼을 직접 설계할 때 필요한 다양한 패턴 그리고 패턴마다의 고려 사항들을 빠르게 익힐 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링 및 컨텍스트 엔지니어링부터, 툴 콜 및 플래닝과 에이전트 협업 및 기억 관리와 적응형 플랫폼 설계까지, 작은 범위부터 소프트웨어 하네스까지 확대해 가며 여러 개념을 배우기에 좋은 책입니다. 또한 MCP나 A2A를 통한 외부 통합과 목표 설정을 통해 AI 기반의 자동화 워크로드를 더 밀어붙이는 패턴에 대해서도 충실하게 소개하고 있습니다.
에이젠틱 엔지니어링 분야의 변화 속도가 빨라서, 이 모든 지식은 금방 바뀔 수 있을 것입니다. 이 책의 가치는 그 변화 속에서 에이젠틱 엔지니어링의 진화 방향성을 이해하고, 이후의 변화에 능동적으로 적응할 수 있도록 개념을 잡는 과정을 빠르게 돕는 부분에 있습니다. 이 책이 읽는 분들 모두에게 이 거대한 흐름의 변화 속에서 자신만의 경로를 찾을 수 있게 되는 출발점이 되길 바랍니다."
- 신정규 래블업 주식회사 대표, AI/Cloud GDE

"《에이젠틱 디자인 패턴》은 단일 LLM 호출의 정확도가 아니라, 여러 LLM 호출을 하나의 작업 흐름으로 엮어 내는 시스템 설계를 다루는 책이다. Planning, Reflection, Tool Use, Multi-Agent Coordination 같은 패턴을 어떻게 조립하고 어디서 끊어낼지의 관점에서 다룬다. 특히 8장의
메모리 관리 패턴은 에이전트 서비스를 지속적으로 똑똑하게 만들려면 무엇을 기억하고 무엇을 버려야 하는가라는 운영 단계의 고민과 맞닿아 있었다.
가장 흥미로웠던 지점은 LLM 비결정성을 검증 가능한 단위로 쪼개는 사고다. 다만 언제 이 패턴을 쓰지 않아야 하는지에 대한 cost-quality 논의는 얕은 편이라, 답안지라기보다 버릴 패턴을 고르기 위한 지도에 가깝다. 한두 개의 에이전트 시스템을 운영해 본 엔지니어에게는 흩어진 경험을 정리해 주고, 새 에이전트 서비스를 설계하는 개발자에게는 적절한 길잡이가 되어줄 것이다."
- 전용우 네이버, 통합검색 개발리더

옮긴이의 글
추천사
오피니언 리더의 관점: 힘과 책임
프롤로그
서문
감사의 글

1부 The Patterns

1장 프롬프트 체이닝
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
코드 예시
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
정리
프롬프트 체이닝 패턴 개요도
핵심 정리
결론

2장 라우팅
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(구글 ADK)
정리
라우팅 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

3장 병렬화
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(구글 ADK)
정리
병렬화 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

4장 리플렉션
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(ADK)
정리
리플렉션 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

5장 도구 사용(함수 호출)
패턴 개요
실용적 활용 분야와 사용 사례
실습 코드 예제(LangChain)
실습 코드 예제(CrewAI)
실습 코드(Google ADK)
정리
도구 사용 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

6장 계획 수립
패턴 개요
실전 적용과 활용 사례
실습 코드(CrewAI)
구글 딥리서치
오픈AI 딥리서치API
정리
계획 수립 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

7장 멀티 에이전트 협업
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
멀티 에이전트 협업: 상호 관계와 통신 구조 탐구
실습 코드(CrewAI)
실습 코드(구글 ADK)
정리
멀티 에이전트 협업 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

8장 기억 관리
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드: 구글 ADK의 기억 관리
실습 코드: LangChain과 LangGraph의 기억 관리
정리
기억 관리 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

9장 학습과 적응
전체 개요
실제 적용 및 활용 사례
사례 연구: 자기 개선 코딩 에이전트(SICA)
AlphaEvolve와 OpenEvolve
정리
학습과 적응 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

10장 모델 컨텍스트 프로토콜
패턴 개요
MCP vs. 도구 함수 호출
MCP를 도입할 때 추가로 고려할 점
실제 적용 및 활용 사례
ADK를 활용한 실습 코드 예제
정리
모델 컨텍스트 프로토콜 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

11장 목표 설정과 모니터링
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
정리
목표 설정과 모니터링 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

12장 예외 처리와 복구
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제(구글 ADK)
정리
예외 처리와 복구 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

13장 휴먼 인 더 루프
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
정리
휴먼 인 더 루프 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

14장 지식 검색
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제(구글 ADK)
실습 코드 예제(LangChain)
정리
지식 검색 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

15장 에이전트 간 통신
패턴 개요
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
정리
에이전트 간 통신 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

16장 자원 최적화
실제 적용과 활용 사례
실습 코드 예제
오픈AI를 활용한 실습 코드
실습 코드 예제(OpenRouter)
동적 모델 전환을 넘어: 다양한 에이전트 자원 최적화 기법
정리
자원 최적화 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

17장 추론 기법
실제 적용 및 활용 사례
추론 기법
추론 스케일링 법칙
실습 코드 예제
그렇다면 에이전트는 무엇을 사고하는가?
정리
추론 기법 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

18장 가드레일/안전 패턴
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드(CrewAI 예제)
실습 코드(Vertex AI 예제)
신뢰할 수 있는 에이전트 엔지니어링
정리
가드레인/안전 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

19장 평가와 모니터링
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제
에이전트 활동 궤적
에이전트에서 고도화된 계약자로
구글 ADK
정리
평가와 모니터링 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

20장 우선순위 결정
패턴 개요
실제 적용 및 활용 사례
실습 코드 예제
정리
우선순위 결정 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고문헌

21장 탐색과 발견
실제 적용 및 활용 사례
구글 AI 코사이언티스트
실습 코드 예제
정리
탐색과 발견 패턴 개요도
핵심 정리
결론
참고 문헌

2부 보충편

22장 고급 프롬프팅 기법
프롬프팅 소개
핵심 프롬프팅 원칙
기본 프롬프팅 기법
프롬프트 구조화
컨텍스트 엔지니어링
구조화된 출력
추론 및 사고 과정 기법
동작 및 상호작용 기법
고급 기법
구글 Gems 활용
LLM을 활용한 프롬프트 개선(메타 접근법)
특정 과제를 위한 프롬프팅
모범 사례와 실험
결론
참고 문헌

23장 AI 에이젠틱 상호작용: GUI에서 현실 환경까지
상호작용: 에이전트와 컴퓨터
상호작용: 에이전트와 환경
바이브 코딩: AI와 함께하는 직관적 개발
핵심 정리
결론
참고 문헌

24장 에이젠틱 프레임워크 간단히 살펴보기
LangChain
LangGraph
어느 프레임워크를 선택해야 하는가?
구글 ADK
CrewAI
그 밖의 에이전트 개발 프레임워크
결론
참고 문헌

25장 AgentSpace로 에이전트 구축하기
개요
AgentSpace UI로 에이전트를 구축하는 방법
결론
참고 문헌

26장 CLI의 AI 에이전트
서론
클로드 CLI (Claude Code)
제미나이 CLI
Aider
GitHub Copilot CLI
Terminal-Bench ? 명령행 인터페이스용 AI 에이전트 벤치마크
결론
참고 문헌

27장 작동 원리: 에이전트의 추론 엔진 들여다보기
제미나이
챗지피티
그록(Grok)
키미
클로드
딥시크
결론

28장 코딩 에이전트
바이브 코딩: 출발점
팀원이 된 에이전트
핵심 구성 요소
실전 구현
결론
참고 문헌

29장 결론
핵심 에이젠틱 원칙 정리
복잡한 시스템을 위한 패턴 조합
미래를 내다보며
마치며

용어 해설
찾아보기

안토니오 굴리 구글 클라우드 CTO 오피스(Office of the CTO)의 시니어 디렉터이자 디스팅귀시드 엔지니어(Distinguished Engineer)로, 스위스 취리히에서 AI, 클라우드, 검색 분야의 전략 프로젝트를 이끌고 있다. 1990년대에 이탈리아 최초이자 세계에서도 손꼽히게 이른 시기에 '아리아나(Arianna)'라는 검색 엔진을 공동 개발한 것을 시작으로, 30년 가까이 검색과 머신러닝 한길을 걸어왔다. Ask.com 유럽 CTO, 세계적 학술 출판사 엘스비어(Elsevier) 부사장을 거쳐 구글에 합류했다. 피사 대학교(University of Pisa)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았고, 검색·스마트 에너지·AI 분야에서 11건의 등록 특허를 보유하고 있으며, 27건의 특허 출원에도 발명자로 이름을 올렸다. 《Deep Learning with Keras》를 비롯해 코딩과 머신러닝에 관한 여러 권의 책을 썼으며, 그의 저서는 한국어, 일본어, 중국어 등 여러 언어로 번역 출간됐다. 검색과 정보 검색 분야의 연구자로서 발표한 논문들은 7,000회 이상 인용됐다.