[BOOK REVIEW] Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문

이지스퍼블리싱 출판사의 서평단 활동으로
제공받은 도서를 읽고 솔직하게 작성한 리뷰입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 ⌜Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문 (이성용)⌟이다.

 

📍 책 선택 이유

  몇 달 전부터 AI 분야에서 가장 주목받는 키워드 중 하나인 AI 에이전트에 대해 자주 접해왔고 개념적으로는 알고 있었지만 실제로 프로젝트를 진행해 본 경험은 없어 항상 시도해보고 싶다는 생각만 하며 미뤄두고 있었다. 그러던 중 이지스퍼블리싱에서 관련 도서가 출간된다는 소식을 알게 되었고 자연스럽게 다시 관심이 생겼다. 평소에도 Do it! 시리즈를 통해 실습 위주의 구성과 친절한 설명에서 큰 도움을 받아왔기 때문에 이번 책 역시 실습 중심으로 잘 구성되어 있을 것이라는 기대가 생겼다. 이제 막 AI 에이전트를 배우고 직접 구현해보고자 하는 나에게 적합한 책이라고 판단했고 이 책과 함께 AI 에이전트 분야에 본격적으로 도전해보고 싶다는 생각이 들어 이 책을 선택하게 되었다.

 

🔎 목차(+ 예제코드)

책의 목차는 위와 같다.

 

첫째마당 | LLM과 친해지기

[01장] LLM으로 어떤 일을 할 수 있을까?

[02장] 환경 설정하고 GPT API 시작하기

[03장] 오픈AI의 API로 챗봇 만들기

 

둘째마당 | 오픈AI의 GPT API를 활용한 업무 자동화

[04장] 문서와 논문을 요약하는 AI 연구원

[05장] 회의록을 정리하는 AI 서기

[06장] GPT-4o를 이용한 AI 이미지 분석가

[07장] 최신 주식 정보를 알려 주는 AI 투자자

 

셋째마당 | 랭체인을 활용한 에이전트 개발

[08장] 랭체인으로 에이전트 만들기

[09장] RAG로 문서에 기반해 답변하는 챗봇 만들기

[10장] 인터넷 검색을 활용해 답변하는 챗봇 만들기

[11장] 로컬에서 딥시크-R1 모델 사용하기

 

넷째마당 | 랭그래프를 활용해 협업하는 AI 팀 만들기

[12장] 랭그래프와 친해지기

[13장] 랭그래프를 활용해 멀티에이전트 RAG 만들기

[14장] 랭그래프로 목차를 작성하는 멀티에이전트 만들기

[15장] 스스로 판단하고 작업하는 멀티에이전트 만들기

[16장] 인공지능 더 안전하게 활용하기

 

책에 포함된 예제 코드는 아래 링크에서 다운로드할 수 있다.

GitHub 링크 🔗 https://github.com/saintdragon2/gpt_agent_2025_easyspub

구글 드라이브 링크 🔗 https://drive.google.com/file/d/1gTqfzRdoKj2QuRW087XGTCdvCMOWB_9u/view

 

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[학습 계획표로 체계적인 학습]

 내가 Do it! 시리즈를 좋아하는 가장 큰 이유 중 하나는 책 자체에서 독자의 수준에 맞춘 학습 계획표를 제공한다는 점이다. 무작정 읽는 것이 아니라 하루 단위로 진도를 나눠 목표를 설정하고 따라갈 수 있도록 구성되어 있어 혼자서도 체계적인 학습이 가능했다. 이 책 역시 초보자를 위한 30일 진도표, 중급자를 위한 15일 진도표를 제공해 개인의 수준과 상황에 맞게 학습 계획을 유연하게 조정할 수 있도록 돕는다. 이처럼 학습자의 페이스를 고려한 친절한 설계 덕분에 계획적으로 학습을 지속하고자 하는 독자들에게 큰 도움이 될 수 있다고 느꼈다.

 

[실습 중심의 AI 에이전트 학습]

 내가 Do it! 시리즈를 좋아하는 또 하나의 이유는 실습 중심의 학습을 유도한다는 점이다. 단순히 이론을 나열하는 것이 아니라 코드를 직접 작성해 보며 몸으로 배우는 과정을 중요하게 생각한다는 점에서 나와 잘 맞는다. 이 책에서는 무려 6개의 AI 에이전트를 실제로 구현해보는 실습 프로젝트가 포함되어 있어 단순한 개념 학습을 넘어서 직접 만들어보며 이해하고 응용하는 실전 중심의 경험을 쌓을 수 있다. 내 예상보다 더 다양한 주제의 AI 에이전트 구현 예제가 포함되어 있어 이를 통해 내가 구상 중인 개발학습 코치형 에이전트의 기획 방향을 명확히 하고 어떤 기술을 적용해야 할지 스스로 판단하는데 도움이 되었다. 이처럼 실습을 따라가며 각 단계에 필요한 개념을 배우는 방식은 더 빨리, 더 깊게 학습할 수 있도록 돕는 좋은 구성이라고 생각한다.

 

[최신 방법론과 실전 문제 해결력까지 모두 학습]

 이 책은 단순히 AI 에이전트의 개념을 설명하는 수준을 넘어서 실제로 구현하면서 마주할 수 있는 문제 상황과 이를 해결하는 과정까지 상세히 안내하고 있다. 특히 딥시크(DeepSeek)와 같은 최신 모델과 기법들을 예제로 활용하고 이를 기반으로 다양한 기능을 갖춘 에이전트를 구현해 보는 과정을 통해 최신 기술 흐름까지 함께 학습할 수 있도록 구성되어 있다. 또한 에이전트 설계, 도구 연결, 모델 선택, 성능 튜닝 등의 세부 단계에서 발생할 수 있는 실전 문제를 어떻게 해결해야 하는지에 대한 구체적인 가이드가 함께 제공되기 때문에 단순히 따라 하기식의 책이 아닌 현장에서 바로 써먹을 수 있는 실용적인 지식을 쌓을 수 있었다. 이 책 한 권으로 AI 에이전트의 구조 학습뿐만 아니라 최신 방법론과 실제 개발 과정에서의 문제 해결 역량까지 동시에 갖출 수 있다는 점에서 책을 잘 선택했다는 생각이 들었다.

 

👤 추천 독자

1. AI 에이전트를 처음부터 체계적으로 배우고 싶은 사람

2. 나만의 AI 에이전트 아이디어를 구체화하고 싶은 사람

 

🪧 도서 구매 링크

• yes24: https://www.yes24.com/Product/Goods/146036009
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