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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI 에이전트의 설계 원리와 엔지니어링 실무를 다루는 오픈 소스 도서를 소개합니다. LLM, 컨텍스트, 도구의 결합을 중심으로 메모리, MCP, 멀티 에이전트 협업 등 핵심 주제와 88개의 실전 프로젝트를 제공합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @github_daily (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기AI 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.