LLM 기반 에이전트 개발 공부, 더 이상 미루면 안 되는 이유

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *개발자, 개발과 협업하는 기획자/비즈니스 담당자**
• 난이도: 중급~고급 (LLM, AI 에이전트 개념 이해 필요)*

핵심 요약

• AI 에이전트는 이미 대부분의 프로젝트에 필수적인 기술이며, LLM과의 협업이 핵심
• 사용자 기대는 "AI가 자동으로 작업 수행"으로 이동 중, 개발자 역량 부족 시 협업 어려움 발생
• 경험 확보 방법: 1) LLM API 사용, 2) LangChain/LangGraph 프레임워크 학습, 3) 직접 구현
• LLM 기반 에이전트는 웹 검색, PDF 분석, 작업 순서 결정 등 고차원적 업무 수행 가능

섹션별 세부 요약

1. AI와 인간의 협업 시대 도래

• AI는 바둑, 사무 업무 등 전통적 인간 전문 분야를 이미 혁신
• 현재 프로젝트 대부분에 LLM, AI 에이전트 키워드 포함
• 사용자 기대: "AI가 명령어를 이해하고 자동 수행"으로 전환

2. AI 에이전트의 기능과 예시

• 딥리서치 기능: GPT가 웹 검색, PDF 분석, 자료 수집, 보고서 생성 수행
• 작업 단계: 도구 활용 → 작업 순서 결정 → 결과 생성
• LLM은 웹 검색 도구, PDF 분석 도구 등과 연동 가능

3. LLM 기반 에이전트 개발 역량 강화 방법

• 1) OpenAI, Anthropic 등 LLM API 선택 및 사용법 익히기
• 2) LangChain/LangGraph 프레임워크로 AI 에이전트 개념 학습
• 3) 자신의 목적에 맞는 AI 에이전트 구현하여 실전 경험 쌓기
• 공식 문서 예제 외, 실무 문제 해결을 통한 실력 향상 권장

결론

• LLM API와 LangChain/LangGraph 프레임워크를 기반으로 AI 에이전트 구현 실습 시작
• "자신의 목적에 맞는 에이전트" 설계 → 구현 → 개선 과정을 통해 실무 역량 확보
• 『Do It! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문』 활용 추천 (체계적 학습 자료)