Google: Agentic Design Patterns 도서 소개

https://discuss.pytorch.kr/t/agentic-design-patterns-google-docs-424p/7661

Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems

저자 및 배경

• Antonio Gulli — Google CTO Office 수석 디렉터(Director), Distinguished Engineer
• AI·검색·클라우드 분야에서 9년 이상 리더십을 발휘해 왔으며, 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 서비스·시스템에 접목하는 과정에 대해 오랜 기간 연구.

핵심 메시지

• LLM은 강력한 인지 엔진(cognitive engine)이지만 그 자체만으로는 현실 문제 해결에 충분하지 않다.
• 복잡하고 지속적인 의사결정이 필요한 시스템에는 구조화된 설계와 검증된 패턴이 필수.
• 비유: LLM이 지능의 불꽃을 제공한다면, Agentic 디자인 패턴은 그 불꽃을 실질적인 기계로 만드는 청사진(blueprint).

도서 성격

• 총 424쪽, “AI 에이전트의 설계자”를 위한 실무형 안내서.
• 각 장: 패턴 소개 → 개념 설명 → 적용 사례 → 코드 예제로 구성되어 바로 실무 적용 가능.
• 제시된 21가지 패턴은 재사용 가능한 해법으로, 소프트웨어 공학의 디자인 패턴과 유사한 역할.

저자의 의도와 가치

• AI 개발자들이 신뢰할 수 있고 목표 지향적인 지능형 시스템을 구축하도록 안내.
• 인세 전액을 국제 아동 구호 단체 Save the Children에 기부.

왜 Agentic Design Patterns가 필요한가

• 오늘날 AI는 빠르게 발전하지만, 단순 LLM 응답을 넘어
  환경 인식 → 자율 계획 → 상황별 조정이 가능한 에이전트 구축은 차원이 다른 도전.
• 예:
  • Prompt Chaining(기초)에서 출발해,
  • Multi-Agent Collaboration, Self-Correction, Resource-Aware Optimization 같은 고급 패턴이 필요.
• 이러한 패턴은 시스템을 더 신뢰성 있고 유지보수 가능한 구조로 이끌며 응용 범위를 확장.
• 책의 목적: LLM API 호출과 서비스형 에이전트 구축 사이의 공백을 메우는 실무형 다리.

주요 특징

• 에이전트 시대를 준비하는 개발자·연구자를 위한 지침서.
• 21개 패턴: Prompt Chaining, Routing, Tool Use, Multi-Agent, Memory Management, Human-in-the-Loop, Safety 등.
• 실습 기반 학습: 코드 예제, 실무 시나리오, 핵심 요약 제공.
• 다양한 프레임워크 활용: LangChain, LangGraph, Crew AI, Google ADK 등.
• 실무 친화적 접근: 연구용 소개를 넘어 제품·서비스 개발 중심의 설계 원리와 사례.

상세 목차

앞부분

• Dedication, 1p
• Acknowledgment, 2p (final, last read done)
• Foreword, 1p (final, last read done)
• A Thought Leader's Perspective: Power and Responsibility, 1p (final, last read done)
• Introduction, 4p (final, last read done)
• What makes an AI system an "agent"?, 9p (final, last read done)

Part One (Total: 103 pages)

1. Prompt Chaining (code) — 12p (final, last read done, code ok)
2. Routing (code) — 13p (final, last read done, code ok)
3. Parallelization (code) — 15p (final, last read done, code ok)
4. Reflection (code) — 13p (final, last read done, code ok)
5. Tool Use (code) — 20p (final, last read done, code ok)
6. Planning (code) — 13p (final, last read done, code ok)
7. Multi-Agent (code) — 17p (final, last read done, code ok)

Part Two (Total: 61 pages)

8. Memory Management (code) — 21p (final, last read done, code ok)
9. Learning and Adaptation (code) — 12p (final, last read done, code ok)
10. Model Context Protocol (MCP) (code) — 16p (final, last read done, code ok)
11. Goal Setting and Monitoring (code) — 12p (final, last read done, code ok)

Part Three (Total: 34 pages)

12. Exception Handling and Recovery (code) — 8p (final, last read done, code ok)
13. Human-in-the-Loop (code) — 9p (final, last read done, code ok)
14. Knowledge Retrieval (RAG) (code) — 17p (final, last read done, code ok)

Part Four (Total: 114 pages)

15. Inter-Agent Communication (A2A) (code) — 15p (final, last read done, code ok)
16. Resource-Aware Optimization (code) — 15p (final, last read done, code ok)
17. Reasoning Techniques (code) — 24p (final, last read done, code ok)
18. Guardrails/Safety Patterns (code) — 19p (final, last read done, code ok)
19. Evaluation and Monitoring (code) — 18p (final, last read done, code ok)
20. Prioritization (code) — 10p (final, last read done, code ok)
21. Exploration and Discovery (code) — 13p (final, last read done, code ok)

Appendix (Total: 74 pages)

• Appendix A: Advanced Prompting Techniques — 28p (final, last read done, code ok)
• Appendix B: AI Agentic …: From GUI to Real world environment — 6p (final, last read done, code ok)
• Appendix C: Quick overview of Agentic Frameworks — 8p (final, last read done, code ok)
• Appendix D: Building an Agent with AgentSpace (online only) — 6p (final, last read done, code ok)
• Appendix E: AI Agents on the CLI (online) — 5p (final, last read done, code ok)
• Appendix F: Under the Hood: An Inside Look at the Agents’ Reasoning Engines — 14p (final, last read done, code ok)
• Appendix G: Coding agents — 7p (final, last read done, code ok)

맺음말

• Conclusion, 5p (final, last read done)
• Glossary, 4p (final, last read done)
• Index of Terms, 11p (Generated by Gemini; reasoning step included as an agentic example, final)

Agentic Design Patterns는 LLM의 인지 능력 위에 구조화된 설계와 재사용 가능한 패턴을 더해, 실제로 작동하는 지능형 시스템을 구축하려는 실무자에게 필요한 핸즈온 가이드입니다.