AI Agents and Applications

프롬프트와 요약, RAG, LangGraph 에이전트, MCP를 연결하는 독서 기록

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Roberto Infante. Manning. 부제는 With LangChain, LangGraph, and MCP.

한 번의 모델 호출에서 시작해 문서 요약과 질의응답을 만들고, 도구를 사용하는 에이전트로 확장하는 책이다. 검색과 생성의 차이, 그래프 상태가 전달되는 방식, 모델의 판단과 실제 도구 실행의 경계를 중심으로 정리한다.

• 00. 책의 구성 : 14개 챕터가 프롬프트, 요약, RAG와 에이전트로 이어지는 구조
• 01. AI 애플리케이션과 에이전트 : 엔진과 챗봇, 에이전트의 차이와 LangChain을 구성하는 객체들의 역할
• 02. 프롬프트 실행 : API와 LangChain으로 프롬프트를 구성하고 예시와 출력 조건을 관리하는 방법
• 03. 문서 요약 : 긴 문서를 MapReduce로 요약하고 여러 자료를 Refine으로 통합하는 과정과 정보 손실
• 04. 리서치 요약 엔진 : 웹 검색과 본문 수집, 페이지 요약과 보고서 생성을 단계별 체인으로 연결하기
• 05. LangGraph 워크플로 : 상태, 노드와 조건부 분기로 리서치 엔진의 재검색과 종료 조건을 표현하는 방법
• 06. RAG와 ChromaDB : 임베딩, 벡터 검색과 문맥 구성을 분리해 기본 RAG가 동작하는 원리 이해하기
• 07. 대화형 RAG와 LangSmith : 문서 적재와 RAG 체인, 대화 이력의 전달, 검색과 생성의 실행 추적
• 08. 고급 인덱싱 : 청크의 크기와 구조, 부모와 자식 검색, 요약 및 질문 임베딩과 표 및 이미지 처리
• 09. 질문 변환 : 질의 재작성, 다중 질의, Step-back과 HyDE, 질문 분해가 검색에 미치는 영향
• 10. 질의 생성과 라우팅 : 메타데이터 필터, SQL과 그래프 질의, 검색 대상 선택과 RRF 후처리
• 11. 도구 기반 에이전트 : 도구 정의와 바인딩, 메시지 상태와 ToolMessage, 모델과 실행 노드가 반복되는 구조
• 12. 다중 에이전트 : 여행 정보와 숙박 도구를 나누고 Router와 Supervisor로 요청을 위임하는 구조
• 13. MCP 서버 : Host와 Client 및 Server의 구분, 날씨 도구 서버와 원격 도구의 에이전트 통합
• 14. 프로덕션 에이전트 : 대화 메모리와 체크포인트, 입력 및 출력 가드레일과 사람의 승인, 평가와 배포