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시작하며 ix
감사의 글 xi
이 책에 대하여 xii

CHAPTER 1 왜 지금 에이전트인가? 1
[STORY] 운명적인 만남 2
1.1 현재 AI 지형도: 폭발적 성장과 활용의 간극 3
1.2 구독형 AI의 근본적 한계: 구조적 문제 분석 5
1.3 에이전트 패러다임: 근본적 전환 10
1.4 왜 지금인가: 2025~2026년의 기술적 변곡점 13
1.5 요약 17
[STORY] 에이전트 시대의 시작 18

CHAPTER 2 기초 다지기: LLM의 원리와 실습 환경 구축 19
[STORY] LLM과의 첫 만남 20
2.1 LLM이란 무엇인가? 21
2.2 토큰화와 임베딩 23
2.3 LLM과 효과적으로 대화하는 기술: 프롬프트 엔지니어링 27
2.4 학습 기법: RLHF와 DPO로 LLM을 똑똑하게 만들기 29
2.5 실습 환경 구축: 로컬 LLM과 LLM API 34
2.6 요약 46
[STORY] LLM의 비밀을 풀다 48

CHAPTER 3 에이전트 기본 구조: 4개의 핵심 퍼즐 49
[STORY] 에이전트의 탄생 50
3.1 에이전트란 무엇인가? 51
3.2 AI 에이전트 핵심 구성 요소 52
3.3 통합 에이전트 시스템: 구성 요소의 조화로운 협업 81
3.4 요약 112
[STORY] 4개의 퍼즐이 완성되다 113

CHAPTER 4 단일 에이전트 구현: LangChain으로 만드는 실전 FAQ 봇 115
[STORY] 프로토타입에서 프로덕션으로 116
4.1 LangChain 0.2에서 1.0으로의 진화 117
4.2 1단계: LLM 브리지 만들기 122
4.3 2단계: FAQ 도구 만들기 134
4.4 3단계: ReAct 에이전트 만들기 142
4.5 4단계: 메모리 시스템 추가하기 148
4.6 5단계: 프로덕션을 위한 핵심 기능 추가하기 153
4.7 요약 167
[STORY] FAQ 시스템의 완성 168

CHAPTER 5 협업형 멀티 에이전트: 여러 전문가들의 시너지 169
[STORY] 단일 에이전트의 한계를 넘어서 170
5.1 멀티 에이전트 시스템의 이해 171
5.2 기본 협업 시스템 구현 174
5.3 프레임워크 활용 190
5.4 요약 212
[STORY] 멀티 에이전트의 미래 213

CHAPTER 6 MCP 완전 정복: 같은 말로 일하기 215
[STORY] MCP 이해하기 216
6.1 MCP 개념: 표준 통신 규약의 필요성 217
6.2 구조 설명: Host, Client, Server 관계도 226
6.3 JSON-RPC 2.0 메시지 흐름 이해 230
6.4 주요 LLM 애플리케이션의 MCP 지원 현황 246
6.5 Claude Desktop에서의 MCP 서버 설정 및 활용 268
6.6 MCP의 가능성과 한계, 그리고 앞으로의 길 273
6.7 요약 278
[STORY] MCP로 시작하는 AI 통합 280

CHAPTER 7 MCP 시스템 직접 구현: LangGraph 연동하기 281
[STORY] 실전 프로젝트의 시작 282
7.1 시스템 아키텍처란? 283
7.2 프로토콜 정의 계층 290
7.3 API 계층 구현 295
7.4 비즈니스 로직 계층 303
7.5 지원 계층 320
7.6 클라이언트 계층 327
7.7 워크플로 실행 338
7.8 요약 342
[STORY] 계층별 아키텍처로 완성한 MCP 시스템 343

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