[신간소개] AI 에이전트 생태계: 프레임워크와 프로토콜로 여는 새로운 패러다임
● 지은이: 조쉬(이주환)
● 페이지: 616
● 판형: 152 * 223
● 도수: 2도
● 정가: 27,000원
● 발행일: 2025년 8월 4일
● ISBN: 979-11-93229-34-7 93000
_도서 내용
AI는 이제 LLM을 넘어, ‘에이전트의 시대’로 진입하고 있다.
이 책은 단순한 개발자용 튜토리얼이나 최신 트렌드 모음이 아니다. LangGraph, MCP, A2A 같은 기술 조각들을 나열하는 데 그치지 않고, 프레임워크와 프로토콜이라는 핵심 축을 중심으로 에이전트 생태계 전체를 구조적으로 해석한다.
130여 편의 최신 에이전트 관련 논문에서 실전 응용에 꼭 필요한 개념을 선별해, 도표와 그림으로 쉽게 재구성하고 한글로 번역하여 수록했다. 논문의 깊이와 실무의 현실 사이에서 균형을 잡아, 이론과 실전을 함께 잡을 수 있도록 도와준다.
기획자, 개발자, PM, 비즈니스 리더 등 각 역할에 맞춘 실전 적용 전략도 풍부하게 제시된다. 실리콘밸리에서 세계 최초로 API와 GUI가 결합된 하이브리드 다중 에이전트 시스템을 상용화하고, 국내외 대기업들과 협업해온 저자의 경험이 고스란히 담겼다.
모델의 성능이 빠르게 바뀌고, 매주 리더보드가 새로 업데이트되더라도 걱정할 필요 없다. 이 책은 기술의 흐름에 흔들리지 않고 에이전트를 중심으로 한 생태계의 근본 원리를 파악하고, 스스로 학습 전략을 세우고 적용하는 힘을 길러준다.
에이전트 기술을 처음 접하는 사람부터, 직접 도입을 고민하는 실무자까지—이 책 한 권이면 에이전틱 AI의 본질과 미래, 실전 적용법까지 모두 연결된다. 지금, AI 전환의 주도권을 쥘 준비를 하라.
_대상 독자
* 기술과 기획의 경계를 넘나드는 실무자들
MCP, A2A가 뭔지는 들어봤지만 실무 적용은 막막한 실무자
LangGraph나 MCP로 PoC를 하고 있지만 전체 로드맵이 필요한 개발자/PM
챗봇과 RAG는 익숙하지만, MAS와 에이전트 루프, MCP 구조가 궁금한 기획자
내부 시스템을 에이전트 기반으로 자동화하거나 유저 맞춤화하고 싶은 팀
프롬프트 엔지니어링에서 한 단계 도약해 에이전트 설계와 협업 구조를 익히고 싶은 실무자
* 서비스 전략과 DX를 고민하는 리더들
AI 기반 신규 서비스를 기획하거나, 기존 SaaS/CS 업무툴을 에이전트화하려는 사업 개발 담당자
엔터프라이즈 DX 프로젝트에 에이전트 도입을 고려하는 기업 AX 담당자
B2B 에이전트 솔루션을 만들거나, 컨설팅 서비스로 확장하려는 스타트업 창업자/CTO
* 기술 흐름을 구조적으로 이해해야 하는 의사결정자
에이전트 기술의 방향성과 산업 변화를 통찰하고 싶은 정책 결정자
AI 및 에이전트 기반 스타트업을 평가하거나 전략을 검토하는 벤처 투자자
고객사의 DX 요구에 맞춰 에이전틱 전략과 기술 프레임을 수립해야 하는 컨설팅 전문가
* 공부의 방향을 잡고 싶은 학습자/연구자
GPT 이후의 기술 흐름과 에이전틱 AI의 원리를 학습하고 싶은 대학생/연구자
빠르게 변하는 모델 성능과 리더보드에 흔들리지 않고 근본을 배우고 싶은 독자
_목차
프롤로그: 통사론에서 에이전트까지 – 도스, 코퍼스, 그리고 미래
Part I. 에이전틱 AI의 탄생과 흐름
1장. 에이전트 생태계의 태동 – 지능의 진화, 경험의 재편
1.1. 폭풍의 서막, AI 러시
1.2. Agent vs App: 앱의 종말, 아니면 진화?
1.3. Agentic UX: 사용자 기대와 인터페이스 변화 — 클릭에서 대화로, 대화에서 행동으로
2장. 챗봇 이후의 세계 – 에이전트의 구조와 작동 원리
2.1. 챗봇을 넘어 행동하는 에이전트로: 한계의 자각과 새로운 시작
2.2. 에이전트 해부학: LAMT — 지능(L), 자율성(A), 기억(M), 행동(T)
2.3. 에이전트들의 협업: MAS — 집단 인공지능의 출현
Part II. 에이전트 테크 스택
3장. 에이전트 프레임워크 – 협업하는 AI 설계 전략
3.1. 에이전트 구축의 첫걸음
3.2. 에이전트 프레임워크의 개념과 필요성
3.3. 에이전트 흐름 제어: 선형 구조와 비선형 구조
3.4. 개발자가 설계하는 에이전트 루프의 구성 원리
3.5. 다중 에이전트로의 확장: 실무적 첫걸음과 프레임워크 연계
3.6. MAS의 난제와 해결방안
4장. 에이전트 프로토콜 – API, MCP, A2A 통신의 진화
4.1. 서론: 에이전트, 세상과의 연결고리가 필요하다
4.2. API: 에이전트의 '손과 발'이자 세상으로 열린 창
4.3. API 연동의 현실적 과제와 표준화 노력
4.4. 에이전트 간 통신(A2A) 프로토콜의 등장
4.5. MCP: 분산된 스킬 생태계를 위한 표준 프로토콜
4.6. Google A2A: 자율 에이전트 협력 생태계를 위한 표준 프로토콜
4.7. 다른 주요 프로토콜 접근 방식들 및 개요
4.8. 결론: 프로토콜, 에이전트 생태계의 대동맥
Part III. 에이전트 경험
5장. 에이전틱 라이프 – 일상의 재구성
5.1 에이전틱 라이프란 무엇인가?
5.2 에이전틱 라이프 구현의 두 날개: 초개인화와 능동성
5.3 에이전틱 디바이스들: 삶의 모든 공간에서
- AI PC, AI Phone, AI Car, AI Home
5.4 심리스 라이프: 시공간을 넘나드는 연속적인 경험과 미래 일상
5.5 에이전틱 라이프의 명암
6장. 에이전틱 DX – 업무의 재구성
6.1 에이전틱 DX의 핵심 가치(Core Values)
6.2 성공적인 전환을 위한 사전 준비
6.3 PoC 설계 및 실행
6.4 에이전틱 DX 시스템 구현, 통합 및 고도화
6.5 에이전틱 DX의 비전, 도입 전략 및 과제
Part IV. 에이전틱 시대
7장. 에이전트 공생 – 슈퍼휴먼
7.1 공생의 조건: 지능의 차이와 증강
7.2 '슈퍼휴먼'의 등장: 잠재력의 재정의
7.3 공생의 그림자: 에이전트 시대의 GELSI 딜레마
- Governance, Ethics, Legal, Social
7.4 GELSI 기반 책임 있는 공생 로드맵
7.5 미래의 인간: 에이전틱 시대의 역할과 역량
7.6 결론: 에이전틱 시대, 공생을 통한 인류의 새로운 도약
8장. 부록 - AX(에이전틱 전환) 플레이북
에필로그: 에이전트, 인간을 확장하는 여정
LLM이 엔진이라면 에이전트는 완성차!
이제는 목적지만 말하면 되는 시대.
프롬프트를 넘어서, 행동하는 AI '에이전트'의 시대로 접어들었다.
GPT는 시작일 뿐이다!
진짜 사용자 경험을 만드는 것은 모델이 아닌, 에이전트다.
대화에 머물던 AI는 이제 도구를 호출하고, 협업하며, 문제를 해결하는 존재가 된다.
‘에이전트 생태계’를 기술·철학·비즈니스 관점에서 풀어낸 최초의 종합서
LangGraph, MCP, MAS, A2A 등 최신 기술을 나열하는 데 그치지 않고, 에이전트 중심의 새로운 AI 패러다임이 어떻게 세상을 바꾸는지 구조적으로 조망한다. 단순 튜토리얼이나 일시적 트렌드를 넘어, "에이전트는 어떻게 세상을 재구성하는가"라는 근본 질문에 답한다.
실리콘밸리 협업 기술자의 MAS 실전기
7년간 인간 협업 시스템을 설계해온 실리콘밸리 스타트업 창업자의 경험을 바탕으로, 다중 에이전트 시스템(MAS)의 구조와 오케스트레이션 전략을 실제 구현 가능한 형태로 제시한다.
언어모델에서 에이전트까지, 문과 출신 창업자의 여정
GPT 이전부터 언어 모델을 탐구해온 문과 출신 저자의 시선을 통해,
기술 중심의 담론을 넘어 AI가 인간 사고와 협업을 어떻게 바꾸는지에 대한 철학적 통찰을 전한다.
DX·AX 실무자를 위한 전략 가이드
한국과 미국의 대기업들과 함께한 DX 및 AX 프로젝트 경험을 바탕으로, 기획자, PM, 개발자, 리더가 각자의 역할에서 에이전트 생태계에 참여하는 방법을 명확하게 안내한다.
에이전틱 네이티브 시대를 위한 생존 전략서
AI는 더 이상 연구실의 주제가 아니다. 이 책은 학생, 직장인, 창업가, 리더 모두를 위한 에이전트 시대의 실전 지침서다. 일상과 업무, 제품과 조직이 에이전트 중심으로 재편되는 시대의 생존 전략을 담았다.
_프롤로그에 발췌
[실리콘밸리에서 에이전트를 현실로 만들다]
2018년 말, 나는 두 번째 엔터프라이즈 SaaS 스타트업을 창업했고, 이듬해인 2019년 AI를 프로덕트 로드맵에 포함시키는 과감한 결정을 내렸다. 이후 LLM 기 술 발전에 발맞춰 API와 GUI를 결합한 하이브리드 에이전트 시스템 개발에 착수했다. 2023년에는 기업용 개인화 에이전트 시스템의 베타 버전을 출시했고, 2024년에는 우리가 개발한 다중 에이전트 시스템을 글로벌 IT 기업과 100만 라이 센스 규모로 상용화하는 성과를 거두었다. 내가 아는 한, 이 정도 규모의 다중 에이전트 시스템을 상용화한 것은 세계 최초 사례였다.
당시에는 에이전트 프레임워크들과 다중 에이전트 기술의 성숙도가 안정성, 확장 성, 표준화 측면에서 모두 초기 단계였고, 구글의 A2A나 앤트로픽의 MCP 같은 프로토콜조차 등장하기 전이었다. 이러한 기술적 배경을 고려할 때, 수십 여개의 에이전트들이 수백 개의 스킬을 상용화 수준에서 안전하고 정확하게 수행하는 독자 시스템을 개발하고, 실제 계약으로 연결시킨 것은 극히 이례적이었다. 극한의 어려움을 이겨내고 기적을 만들어준 전설 같은 팀원들에게 깊은 감사를 전한다.
[이 책을 쓰는 이유, 그리고 여정으로의 초대]
이 책은 도스와 서예를 함께 배우던 소년이, 언어의 구조와 의미를 고민하다 촘스키 교수를 만나고, 실리콘밸리에서 두 번의 창업을 거쳐 마침내 다중 에이전트 시스템 상용화에 이르기까지, 좌충우돌 여정에서 얻은 흔적과 통찰을 담은 기록이다. 동시에, 곧 펼쳐질 ‘에이전트 생태계’ 시대를 맞이하기 위한 전략적 입문서이기도 하다.
에이전트를 직접 개발하는 프로그래머, AI로 비즈니스 혁신을 고민하는 리더와 실무자, 그리고 다가올 에이전트 시대를 이끌어갈 미래의 주역들에게 이 책이 작은 나침반이 되기를 바란다. 에이전트를 만들고, 적용하며, 함께 살아가는 지혜를 얻는 데 보탬이 되고자 한다.
우리가 슈퍼휴먼이 된다는 것은 단순한 기술적 생산성 향상을 넘어, 삶의 양식을 재편(reconfiguring)하여 AI가 대체 못할 인간다움을 새롭게 정의하는 ‘인간됨의 재 구성(re:Humanizing)’ 시대를 여는 일이라 믿는다.
이 여정을 함께 떠나주시길 바란다.
써니베일에서, 조쉬
_저자 소개
조쉬(이주환)
샌프란시스코 소재 AI 스타트업 Swit Technologies Inc.의 창업자이자 대표.
서울대학교 영어영문학과를 졸업하고, BU Questrom School of Business의 KIC Start MassChallenge와 Stanford University의 Design Thinking 과정을 수료했다.
Swit은 부서 간 협업, 앱 연동, 업무 자동화를 위한 SaaS 기반 생산성 플랫폼으로, 사람을 위한 도구를 만들어온 기술과 경험을 바탕으로 2024년 Google Cloud Next ’24에서 기업용 개인화 AI 어시스턴트를 발표했고, Google Cloud 공식 블로그 ‘AI startups at Next ’24’에 주목받는 스타트업으로 소개되었다. 이후 같은 해, 세계 최초로 API + GUI 하이브리드 다중 에이전트 시스템을 대규모로 상용화했다.
어릴 적 도스 환경에서 코딩을 배우고, 늦게 목회를 시작한 아버지를 돕기 위해 신학 원서를 사전 하나로 번역하던 소년은 언어 구조와 의미 기반 학습에 매료되며 자랐다. 성인이 되어서는 corpus, syntax, collocation, n-gram 등 언어처리 도구와 초기 언어 모델을 활용해 영어와 성경 원어를 탐구했고, 이 경험은 기계가 자연어 문장을 해석하고 탐색할 수 있다는 직관으로 이어졌다.
2012년, 그는 보편 문법과 의미 기반 데이터를 결합한 문장 분석 및 생성 시스템을 구상하고, 이듬해 MIT에서 보편 문법 이론을 집대성한 노암 촘스키 교수를 직접 만나 자연어 문장 분석 및 검색 엔진 아키텍처를 발표했으며, 이후 이 경험을 계기로 창업에 나서 본격적인 시스템 개발에 착수했다.
이 책은 기술과 언어, 철학과 생태계를 아우르며, 그가 걸어온 좌충우돌 스타트업 여정을 바탕으로 탄생한 실무 중심의 전략서다. 현재는 실리콘밸리 서니베일(Sunnyvale)에서 아내, 두 딸, 아들과 함께 살아가고 있다.
_상세 이미지
_끝