설계부터 백엔드·프런트엔드 구현, 배포까지

AI 에이전트 서비스를 직접 만들며 배운다!

AI 활용은 모델에 질문을 던지고 답을 받는 단계를 지나 여러 기능을 묶어 하나의 서비스로 구현하는 단계로 넘어가고 있습니다. LLM 호출, 프롬프트 작성, 기능 분리, API 구성, 웹 화면 구현처럼 성격이 다른 작업이 한 프로젝트 안에 함께 들어오다 보니 개별 기술을 따로 익히는 것만으로는 전체 구조를 잡기 어렵습니다.

이 책은 글 요약, 감성 분석, 재작성 기능을 갖춘 AI 글 분석 서비스를 직접 만듭니다. 랭체인으로 LLM 호출과 프롬프트를 다루고, 여러 기능을 Tool로 나누어 에이전트에 연결합니다. 이어 FastAPI로 백엔드를 구성하고 React로 사용자 화면을 만든 뒤, 마지막에는 클라우드에 배포해 서비스 형태로 완성하는 것까지 실습합니다. 프롬프트와 Tool, 에이전트, 백엔드 API, 프런트엔드 화면이 어떤 순서로 맞물리는지 따라가다 보면 AI 에이전트 서비스를 설계하고 구현하는 전체 과정을 이해할 수 있습니다.

 

대상 독자

ㆍ AI 에이전트 개발을 처음 해보는 사람

ㆍ 랭체인으로 AI 기능을 직접 만들어 보고 싶은 사람

ㆍ AI 서비스를 만들고 배포하는 전체 과정을 경험해 보고 싶은 사람

 

이 책에서 다루는 내용

ㆍ 프롬프트와 LCEL 체인 구성

ㆍ Tool과 AI 에이전트 구현

ㆍ FastAPI 백엔드 개발

ㆍ React 프런트엔드 개발

ㆍ AI 에이전트 서비스 배포

[목 차]

Part 1 AI 에이전트의 기초 다지기

 

1장 개발 환경 구성과 프로젝트 준비하기

1.1 프로젝트 살펴보기

1.2 개발 환경 구성하기

1.3 AI 에이전트 프로젝트 만들기

 

2장 LangChain으로 첫 대화하기

2.1 LangChain 개요

2.2 LangChain 설치하기

2.3 API 키 안전하게 관리하기

2.4 LLM 호출하기

2.5 메시지로 역할과 맥락 전달하기

 

3장 프롬프트 설계와 LLM 호출 이해하기

3.1 프롬프트 설계의 기본 원칙

3.2 PromptTemplate으로 프롬프트 구조화하기

3.3 ChatPromptTemplate으로 대화 구조 만들기

3.4 프롬프트를 더 유연하게 사용하기

3.5 상황에 따라 LLM 호출 방식 선택하기

 

4장 LCEL과 출력 데이터 다루기

4.1 Runnable 실행 구조 이해하기

4.2 LCEL로 처리 흐름 연결하기

4.3 출력 데이터를 구조화하기

4.4 입력 유지와 병렬 실행 처리하기

4.5 실습: 텍스트 분석 파이프라인 만들기

 

Part 2 AI 글 분석 에이전트 만들기

 

5장 Tool 정의하기

5.1 Tool 사용 구조 이해하기

5.2 상황에 따라 Tool 정의 방식 선택하기

5.3 Tool 입력 구조 정의하기

5.4 LCEL 체인과 Tool 연결하기

5.5 Tool 목록 관리하기

 

6장 AI 글 분석 Tool 구현하기

6.1 프로젝트 구조 설계하

6.2 글 요약 Tool 만들기

6.3 감성 분석 Tool 만들기

6.4 재작성 Tool 만들기

6.5 Tool 통합 검증하기

 

7장 AI 에이전트 만들기

7.1 에이전트의 동작 원리 이해하기

7.2 첫 AI 에이전트 구현하기

7.3 스트리밍으로 진행 과정 확인하기

7.4 에이전트 디버깅하기

7.5 에이전트 실행 프로그램 완성하기

 

Part 3 AI 에이전트 서비스 완성하기

 

8장 FastAPI 백엔드 구축하기

8.1 FastAPI 백엔드 프로젝트 준비하기

8.2 FastAPI 애플리케이션 실행 확인과 API 문서 살펴보기

8.3 요청과 응답 구조 만들기

8.4 환경 변수와 CORS 설정하기

 

9장 AI 에이전트를 API와 연결하기

9.1 에이전트 실행 구조 준비하기

9.2 /api/analyze 엔드포인트 만들기

9.3 오류 처리와 응답 표준화하기

 

10장 React 프런트엔드 만들기

10.1 React 프로젝트 구성하기

10.2 Tailwind CSS 적용하기

10.3 FastAPI 애플리케이션과 연결하기

 

11장 AI 에이전트 서비스 화면 만들기

11.1 분석 화면 구조 설계하기

11.2 입력 영역 구현하기

11.3 분석 결과 영역 구현하기

11.4 분석 API 연결하기

 

12장 AI 에이전트 서비스 배포하기

12.1 배포 전 최종 점검하기

12.2 배포 준비하기

12.3 서비스 배포하기

 

김선우

이 책은 복잡한 개념도 핵심을 놓치지 않고 차근차근 설명해주어 학습자가 스스로 이해의 기반을 다질 수 있도록 도와줍니다. 구성이 매우 체계적이어서 순서대로 읽다 보면 앞에서 배운 내용이 자연스럽게 다음 내용으로 이어지고, 각 장의 흐름도 매끄러워 읽는 과정에서 맥락이 끊기지 않습니다. 특히 AI가 정보를 처리하는 과정을 간결하게 정리해놓은 부분과, 학습자가 실제로 궁금해할 만한 부분을 정확히 짚어주는 설명이 인상적이었습니다. AI 시대를 살아가는 개발자라면 한 번쯤 정독해볼 만한 책입니다.

 

박광하

처음에는 개념이 다소 낯설었지만 짧은 예제를 따라가며 모델 호출부터 프롬프트 구성, Tool 연결, 웹 서비스로 확장되는 흐름을 단계별로 살펴볼 수 있어 전체 구조를 이해하는 데 도움이 되었습니다. 특히 코드 예제에 그치지 않고 백엔드 API와 프런트엔드 화면까지 이어지는 부분이 인상적이었습니다. 실습을 마치고 나니 좋은 AI 서비스는 모델 성능만으로 완성되는 것이 아니라 프롬프트 설계와 도구 연결, 백엔드와 프런트엔드의 연결까지 함께 맞물려야 한다는 점을 자연스럽게 느낄 수 있었습니다.

 

박찬웅

어려운 주제를 쉽고 명확하게 풀어낸 책입니다. 개념 설명부터 실습까지 흐름이 자연스러워 처음 AI 에이전트를 설계해 보려는 독자도 부담 없이 따라갈 수 있습니다. 특히 실무에서 자주 사용하는 내용을 중심으로 구성되어 실용적이고, 단순히 따라 하는 데 그치지 않고 왜 이렇게 구현하는지까지 차근차근 설명해 AI 에이전트를 한층 깊게 이해할 수 있습니다.

 

임혁

랭체인을 처음부터 순서대로 학습하면서 평소 어렴풋이 사용하던 기능들을 더 체계적으로 이해할 수 있었습니다. 특히 자주 하는 실수나 핵심 메서드에 대한 설명이 잘 정리되어 실무에서 필요한 개념을 다시 확실히 잡는 데 도움이 되었습니다. 책의 구조도 파이썬을 알고 있다면 무리 없이 따라갈 수 있도록 구성되어 있습니다. 앞부분에서 필요한 파일 구성과 개념을 하나씩 쌓아 올리고, 이를 바탕으로 글 분석 에이전트 서비스를 완성하는 흐름이라 처음부터 순서대로 따라가다 보면 전체 내용이 자연스럽게 정리됩니다. 또한 LLM 호출 같은 기초부터 프롬프트 템플릿, 에이전트 생성, 병렬 실행, 체인 연결까지 폭넓게 다루어 랭체인의 기본기를 익히기에 좋았습니다. 랭체인의 기본기를 익히고 이를 바탕으로 자신만의 에이전트 서비스를 만들어보고 싶은 분께 추천하고 싶은 책입니다.

 

정은경

이 책은 어디서부터 시작해야 할지 모르는 막막함을 실제 구현 흐름으로 바꿔주는 책입니다. 프롬프트 템플릿과 파서를 활용해 LLM 응답을 문자열이나 JSON으로 다듬는 예제부터 따라가며 응답을 원하는 형태로 가공하는 감각을 자연스럽게 익힐 수 있습니다. 이후 Tool을 직접 정의하고, 에이전트가 글 요약, 감성 분석, 재작성 중 적절한 작업을 선택해 실행하는 부분에서는 막연하던 에이전트가 비로소 구체적으로 다가옵니다. AI 에이전트를 직접 끝까지 만들어보며 이해하고 싶은 분이라면 이 책이 좋은 출발점이 될 것입니다.

 

이석곤

이 책은 CLI 수준의 예제에 머무르지 않고, 백엔드와 프런트엔드, 배포까지 이어지는 전체 흐름을 다룹니다. 그래서 개별 기능을 익히는 데 그치지 않고, AI 에이전트를 실제 서비스로 연결하는 구조를 함께 이해할 수 있습니다. AI 에이전트의 개념을 실제 구현 흐름과 함께 익히고 싶은 독자, AI 서비스를 직접 만들어보고 싶은 개발자에게 좋은 입문서이자 실습서가 될 것입니다.

 

홍준용

복잡하고 다루기 까다로운 랭체인의 핵심 개념부터 차근차근 쌓아 올리며 진입 장벽을 낮춰준다는 점이 큰 강점입니다. 파이프라인 연결과 에이전트 구조를 코드로 직접 확인하며 동작 원리를 익힐 수 있도록 구성되어 에이전트의 워크플로를 이해하고 설계하는 감각까지 기를 수 있습니다. 또한, 실전 프로젝트가 단계별로 이어져 앞에서 배운 내용을 실제 서비스 형태로 연결해볼 수 있습니다. 예제를 따라가다 보면 프런트엔드와 백엔드를 연결해 에이전트 서비스로 완성하는 흐름까지 자연스럽게 이해할 수 있습니다. AI 에이전트 설계의 기본 원리와 실제 서비스 구현 흐름을 함께 익히고 싶은 분께 추천하고 싶은 책입니다.

 

허석

환경 설정부터 랭체인, LCEL, Tool을 갖춘 에이전트, 백엔드와 프런트엔드, 배포까지 하나의 흐름으로 직접 만들며 익히게 해줍니다. 실습에 필요한 기본 개념도 놓치지 않고 짚어주어 예제를 따라가면서도 구현 흐름을 자연스럽게 이해할 수 있다는 점이 좋았습니다. 또한 실무에 바로 적용할 수 있는 서비스 골격을 제공한다는 점도 큰 강점입니다. AI 에이전트를 서비스로 구현하는 전 과정을 한 권에 담아낸 책은 흔치 않습니다. 막연히 에이전트 개발이 어렵게 느껴지는 분, 데모를 넘어 실제로 동작하는 서비스까지 만들어보고 싶은 분께 자신 있게 권합니다.