AI Agent (AI 에이전트)를 어떻게 설계하는지 체계적으로 이해하고 싶으신가요? 온라인의 대부분의 글들은 실전 프로젝트 없이 이론적인 개념만을 다룹니다.

우연히 12,000개 이상의 Star를 기록한 오픈 소스 도서인 《Deep Dive into AI Agents: Design Principles and Engineering Practices (AI Agent 심층 이해: 설계 원리와 엔지니어링 실무)》를 발견했습니다!

Agent (에이전트) = LLM (대규모 언어 모델) + Context (컨텍스트) + Tools (도구). 이 책은 AI Agent 원리부터 엔지니어링 실무에 이르기까지 총 10장에 걸쳐 이 핵심 공식을 중심으로 전개됩니다.

GitHub:
http://github.com/bojieli/ai-agent-book

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컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering), 메모리 (Memory) 및 지식 베이스 (Knowledge Bases), 도구 (Tools) 및 MCP, 평가 (Evaluation), 사후 학습 (Post-training), 멀티 에이전트 협업 (Multi-agent Collaboration) 등의 주제를 다룹니다.

88개의 실전 프로젝트가 포함되어 있으며, 그 중 70개 이상은 독립적으로 실행 가능하며 각 장은 사례 연구(Case Study)로 설명됩니다.

읽기 위한 PDF 및 EPUB 다운로드를 제공하며, 간체 중국어, 번체 중국어, 영어, 타밀어 및 베트남어 버전으로 이용 가능합니다.