LLM Router 적용으로 똑똑한 AI 에이전트 만들기

고우주 지음

매쓰앤북스 2025년 10월 31일 출간

작품소개

책소개

인공지능 기술의 발전은 우리가 시스템을 설계하고 구현하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 자연어 처리를 넘어 복잡한 의사결정과 작업 수행이 가능한 AI 에이전트 시대를 열었다. 하지만 실제 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 구축할 때 우리는 중요한 질문들과 마주하게 된다. 모든 작업에 가장 강력한 모델을 사용해야 하는가? 비용과 성능 사이에서 어떻게 균형을 맞출 것인가? 사용자의 다양한 의도를 어떻게 정확하게 파악하고 적절한 처리 경로로 안내할 것인가?

이러한 질문들에 대한 해답이 바로 LLM 라우터(Router)다. 라우터는 단순히 요청을 전달하는 것을 넘어, 각 상황에 가장 적합한 모델, 데이터 소스, 처리 경로를 지능적으로 선택하는 핵심 메커니즘이다. 간단한 FAQ 응답에는 경량 모델을, 복잡한 추론이 필요한 작업에는 고성능 모델을, 특정 도메인 지식이 필요한 질문에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 활용하는 등 상황별 최적화를 가능하게 한다.

이 책은 네 가지 핵심 라우터 패턴을 통해 실용적이고 효율적인 AI 에이전트를 구축하는 방법을 다룬다. Router RAG Agent는 지식 베이스와 실시간 정보 검색을 지능적으로 조합하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성한다. Router LLM Model Agent는 작업의 복잡도를 평가하여 비용 효율적인 모델 선택을 자동화한다. Router Classify Agent는 사용자 의도를 정확히 분류하여 적절한 워크플로우로 요청을 분기시킨다. 마지막으로 Router LLM Serving Agent는 여러 모델 서빙 엔드포인트를 관리하며 안정적이고 유연한 인프라를 구축한다.

각 장에서는 이론적 배경과 아키텍처 설명에 그치지 않고, 실제 커피 키오스크 주문 시스템이라는 구체적인 예제를 통해 각 라우터 패턴이 어떻게 실전에 적용되는지 보여준다. 독자들은 단계별 튜토리얼을 따라가며 직접 코드를 작성하고 실행해볼 수 있으며.....

목차

저자 소개
Table of Contents (목차)
서문: 들어가며
제1장: Router RAG Agent: 지능형 지식 탐색 및 합성
1.1. Router RAG 아키텍처
1.2. Router RAG 다이어그램
1.3. Router RAG Agent 기본 실습
1.4. Router RAG Agent: 커피 키오스크 주문 시스템
제2장: Router LLM Model Agent: 비용과 성능의 동적 최적화
2.1. Router LLM 아키텍처
2.2. Router LLM 다이어그램
2.3. Router LLM Model Agent 튜토리얼
2.4. Router LLM Model Agent: 커피 키오스크 주문 시스템
제3장: Router Classify Agent: 사용자 의도 기반 워크플로우 분기
3.1. Router Classify 아키텍처
3.2. Router Classify 분류기 다이어그램
3.3. Router Classify Agent 튜토리얼
3.4. Router Classify Agent: 커피 키오스크 주문 시스템
제4장: Router LLM Serving Agent: 유연하고 안정적인 서빙 인프라 관리
4.1. Router LLM Serving Agent 아키텍처
4.2. Router LLM Serving 다이어그램
4.3. Ollama 설치하기
4.4. Router LLM Serving Agent 튜토리얼
4.5. Router LLM Serving Agent: 커피 키오스크 주문 시스템
제5장: 실전 프로젝트: 카페 키오스크 주문 에이전트
5.1. 실전 프로젝트 개요
5.2. 설치 및 환경 설정
5.3 에이전트 실행하기
제6장: 결론: 시나리오별 최적 라우터 설계 및 전망
References. 참고 문헌

인물정보

저자(글) 고우주

AI와 빅데이터 분야에서 두드러진 성과를 이루어낸 저자 고우주는 Swiss School of Management 에서 AI 및 빅데이터 박사 학위를 취득했으며, 학부에서는 전기공학을 전공하며 기술적 전문성을 다졌으며, 서울종합과학대학원대학교(aSSIST)와 Aalto University에서 각각 AI 및 빅데이터 MBA와 Executive MBA 석사 학위를 받았습니다.

현재 코스닥 상장기업의 CAIO로 혁신적인 인공지능 솔루션 개발을 이끌고 있으며, 2020년부터 2024년까지 명지대학교 응용소프트웨어학부의 겸임교수로 재직하며 인문, 사회학과 학생들을 대상으로 데이터 사이언스 강의로 인재 양성에 기여를 했습니다. 이전에는 센싸타테크놀러지스와 슈나이더일렉트릭에서 Technical & Product Manager로 활동하며 풍부한 실무 경험을 쌓았습니다.

저자는 기술과 데이터를 활용하여 인문학적, 사회학적, 공학적 접근으로 다양한 현상을 탐구하고 규명하는 데 깊은 관심을 가지고 연구를 수행해 왔습니다. 석사는 B2B Value Added donation model: Pledge 1% Case와 박사 논문 Developing an Explainable & Causal AI in Manufacturing Industries를 통해 AI와 빅데이터 기술의 실질적 응용과 산업적 기여를 탐구했으며, 이를 통해 학문적 연구와 실제 비즈니스 문제 해결을 연결하는 통찰력을 보여주었습니다.

저자의 주요 연구 분야는 LLM 및 생성형 AI(에이전트, 프롬프트 엔지니어링, RAG, Agent, SLM, 파인튜닝, 최적화), 에너지/환경/제조 분야의 IoT 데이터 신호처리와 이상치 탐지, 시계열 분석, 설명 가능한 AI(XAI), 인과추론, 그리고 디지털 마케팅(멀티모달 LLM 활용을 통한 CRM 분석)을 포함합니다. 이를 통해 기술적 도구를 넘어 데이터와 AI를 사회적 맥락에서 활용하여 인류와 산업이 직면한 복잡한 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.

저자는 .....