[책리뷰]

📘 Do it! LLM을 활용한 AI 에이전트 개발 입문 – 리뷰

요즘 떠오르는 LLM 기술, 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막하셨다면, 이 책이 큰 도움이 됩니다!
GPT API부터 딥시크, RAG, LangChain, Graph까지 모두 아우르는 실전형 입문서입니다.

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🧠 이런 분들께 추천해요!

→ AI 에이전트 개발을 처음 접하지만 실제 구현까지 하고 싶은 분
→ ChatGPT, OpenAI API를 실무에 적용하고 싶은 분
→ LangChain, RAG, 래그그래프, 다양한 프레임워크를 활용해 보고 싶은 분
→ 백엔드, 데이터 사이드에서 AI 활용 서비스를 만들고 싶은 개발자

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📚 책의 주요 구성

1️⃣ GPT API 기초부터 탄탄하게

→ OpenAI API Key 발급부터 요청 방법까지 차근차근 설명
→ gpt-4, gpt-3.5 모델별 차이도 예시로 다룸

2️⃣ 딥시크 + 라마 + 랭체인 등 최신 프레임워크 소개

→ 단순한 설명이 아닌 실습 예제 중심 구성
→ 각각의 기술이 어떤 역할을 하는지 명확하게 보여줌

3️⃣ RAG (Retrieval Augmented Generation)

→ 문서 기반 질문 응답 시스템 만들기 실습
→ 한국어 예제도 일부 포함되어 있어 국내 활용성 높음

4️⃣ 랭그래프, 에이전트 구성까지

→ LangGraph를 통한 에이전트 구성 흐름도 제공
→ 직접 시각화하며 구조를 이해할 수 있어 실무에 도움 큼

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🛠 실습 환경과 코드 구성

→ 대부분 Python 기반으로 구성되어 있으며, VSCode 연동도 안내
→ Colab에서 바로 실습할 수 있는 예제 포함
→ 깃허브 코드도 제공되어 따라가기 쉬움

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💡 좋았던 점

→ 복잡한 개념을 실제 코드로 풀어줘서 이해가 빠름
→ 챕터별로 **“바로 써먹는 예제”**가 있어서 실용적
→ 최신 기술인 RAG나 LangGraph 등도 빠르게 반영되어 있음
→ 이지스퍼블리싱 특유의 구성: 컬러 도식 + 핵심 요약이 보기 편함

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🤔 아쉬웠던 점

→ 완전한 코딩 초보에겐 다소 빠르게 느껴질 수 있음
→ 간단한 프론트 UI나 실제 배포 부분은 생략되어 있음
→ RAG 파트는 더 많은 실제 사례가 있으면 좋았을 듯

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🏁 총평

LLM으로 AI 에이전트를 개발하고 싶다면 꼭 한 번 읽어볼 입문서입니다.
단순한 이론서가 아니라, 실습 기반이라 따라 하다 보면 어느새 나만의 AI 챗봇을 만들고 있을지도 몰라요!

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🔖 태그

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