최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업과 산업 전반에서 인공지능 활용이 일상화되고 있다. 단순 질의응답을 넘어 문서 분석, 코드 생성, 데이터 처리 등 다양한 업무에 AI가 적용되며 생산성 혁신 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 실제 현장에서는 AI를 업무 프로세스에 구조적으로 연결하기보다 단편적인 활용에 머무는 사례가 많다는 지적이 나온다.

특히 기업들은 챗봇이나 자동 응답 시스템 수준을 넘어 업무를 스스로 계획하고 실행하는 ‘AI 에이전트’ 기술에 주목하고 있다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 목표를 이해하고 필요한 작업을 수행하는 구조로, 차세대 인공지능 활용 방식으로 평가받고 있다.이러한 흐름 속에서 AI 에이전트 설계와 구현 과정을 실습 중심으로 다룬 입문서 ‘처음 만나는 AI 에이전트 with 랭체인 & MCP’가 출간됐다. 이 책은 생성형 AI를 실제 업무에 연결하는 방법과 에이전트 기반 시스템 구축 과정을 단계별로 소개한다.

AI는 이미 충분히 강력해졌습니다. 문서를 읽고, 코드를 만들고, 복잡한 질문에도 답할 수 있습니다. 그런데도 우리의 일은 크게 달라지지 않았습니다. 여전히 복사/붙여넣기와 수동 리포트 작성이 반복되고 있습니다. 2025년 가트너 발표에 따르면 에이전틱 AI를 실무에 적용한 조직은 1%에도 미치지 못합니다.이 책은 그 간극을 줄이는 방법을 다룹니다. 단순히 AI를 사용하는 방법이 아니라 실제로 일을 맡길 수 있는 구조를 만드는 데 집중합니다. 신입 개발자 준호와 시니어 개발자 민지의 이야기를 통해 각 단계에서 무엇을 만들고 왜 필요한지를 자연스럽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.

LLM의 기본 원리와 AI 에이전트의 개념부터 시작합니다. '대답'하는 AI와 실제로 일을 '처리'하는 AI의 차이를 이해하고, Planner, Executor, Tools, Memory로 이루어진 핵심 구조를 직접 구현하며 내부 동작 방식을 익힙니다. 이어 LangChain으로 FAQ 봇을 만들고, 문서를 기반으로 답하고 맥락을 이어가는 흐름을 구성합니다.이후 CrewAI와 LangGraph를 활용해 여러 에이전트가 역할을 나누어 협업하는 멀티 에이전트 시스템으로 확장합니다. 마지막 단계에서는 MCP를 중심으로 AI와 외부 시스템을 연결합니다. 분산된 API를 하나의 방식으로 통합하고, FastAPI로 MCP 서버를 직접 구축한 뒤 LangGraph와 연동해 하나의 완성된 AI 시스템까지 확장합니다.

‘처음 만나는 AI 에이전트 with 랭체인 & MCP 책을 끝까지 따라가면, 챗봇 수준에서 멈추지 않습니다. 실제로 일을 처리하는 AI 시스템을 직접 만듭니다. 이제는 AI에게 무엇을 물어볼지 고민하는 데서 벗어나 어떤 일을 맡기고 어떻게 흐름을 설계할지 스스로 결정할 수 있게 될 것입니다.