Cho-Pilot을 첫 실제 Agent 연구 대상으로 삼아 tool use, planning, memory, evaluation을 직접 구현하고 단순 LLM 대비 효과를 검증한다.
Cho-Pilot Agent v1, Tool contract, Planner/Memory 실험, Agent evaluation report.
| 주 | 과목 | 연구 질문 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| 17 | AI Agent Architecture | 단순 LLM과 Agent를 가르는 최소 조건은? | Cho-Pilot 문제 정의 |
| 18 | Tool Use | Email·Document·Calendar·Web 도구를 어떻게 제한하는가? | Tool contract |
| 19 | Planning·Memory | Context를 많이 주는 것이 항상 좋은가? | Planner 실험 |
| 20 | Agent Evaluation | Agent가 단순 LLM보다 실제로 개선되는가? | Cho-Pilot Agent v1 |
사용 원칙: O’Reilly를 주교재 플랫폼으로 삼고, Manning은 Agent·LLM 심화 참고자료로 선택한다. 논문·공식문서는 연구 세미나 자료로 읽으며, CHO-FAM 저장소에서 구현과 실험으로 검증한다.
AI Agents in Action, 2e의 ReAct·tool use 관련 장
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
Anthropic Building Effective Agents, CHO-FAM Cho-Pilot 코드
공식 목차 확인: 2026-09-15. Chapter 번호는 T1~T8의 영문 판본 기준이다. 아래 배치는 CHO-FAM 과목에 맞춘 학습 계획이며 출판사의 권장 순서는 아니다. 집중 범위는 학습용 요약으로, 원문 장 제목이 아니다.
주교재 지정 부분을 먼저 읽고 선택 참고는 필요할 때만 읽는다. 여러 Chapter가 있는 주는 해당 주제의 절을 발췌하며 전 장 완독을 요구하지 않는다. 읽기 약 2–3시간을 기준으로 실습 시간을 확보한다. 논문·공식 규격은 별도로 보완한다. 45–48주는 새 책 없이 기존 자료를 재독한다. 미래 주차는 교재 계획만 표시하며 상세 페이지는 예약 실행 시 생성한다.
| 주차 · 과목 | 주교재 · Chapter | 선택 참고 · Chapter |
|---|---|---|
| 17주차 · 예정 AI Agent Architecture | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 1–2 집중 범위: 에이전트 설계 | T1 · AI Engineering Chapter 6 집중 범위: 도입 판단 |
| 18주차 · 예정 Tool Use | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 3 집중 범위: 도구 구현 | T6 · AI Agents in Action, 2e Chapter 8 (§8.4) 집중 범위: 도구 제한 |
| 19주차 · 예정 Planning·Memory | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 6 (§6.1–6.2), 7 (§7.1–7.2) 집중 범위: 메모리·계획 | T1 · AI Engineering Chapter 6 집중 범위: 문맥 관리 |
| 20주차 · 예정 Agent Evaluation | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 10 (§10.2–10.3) 집중 범위: 성능 비교 | T1 · AI Engineering Chapter 4 집중 범위: 평가 기준 |
읽기를 선호하고 O’Reilly를 구독하는 학습자를 위한 선택 독서 경로다. 기존 T1–T8 필수 교재와 주차별 Chapter는 그대로 유지한다. S1–S8은 별도의 보조교재 코드이며, 아래 자료를 모두 완독할 필요는 없다.
읽기 운영: 기본 읽기 2–3시간에 더해 여유가 있으면 주 60–90분 동안 선택 Chapter의 관련 절 또는 무료 읽을거리 하나를 읽는다. 총 학습시간을 늘리기 어렵다면 기존 선택 참고와 교체한다. 독서 노트에는 핵심 주장 3개, 반론·의문 1개, CHO-FAM 적용 아이디어 1개를 남긴다. 구현·실험 산출물은 유지한다.
| 주차 | 선택 교재 · Chapter · 읽기 초점 | 독서 질문 |
|---|---|---|
| 17주차 | S1 · Hands-On Large Language Models Chapter 7 · 생성 도구·체인 | 고정된 체인으로 충분한 작업은? |
| 18주차 | S7 · Building Secure and Reliable Systems Chapter 5 · 도구 권한 | 읽기 도구와 쓰기 도구의 승인 경계는? |
| 19주차 | S2 · Learning Domain-Driven Design Chapter 7 · 시간·이력 모델 | Agent 메모리에 남길 사건과 상태는? |
| 20주차 | S3 · Designing Machine Learning Systems Chapter 6 · 오프라인 평가 | Agent 성공률 외에 어떤 실패를 기록할까? |
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
17–20주차 · 행동·관찰 루프와 비교 실험을 읽는다.
추가 자료 확인: 2026-09-18. 링크된 O’Reilly 영문 판본의 공개 목차 기준이며, 읽기 초점과 질문은 CHO-FAM용 제안이다. 계정별 본문 접근 여부는 로그인 후 확인한다. 분산 시스템·운영 서적은 설계 원리 중심으로 읽고, 오래된 코드/API 예시는 현재 공식 문서와 대조한다. 12개월차는 기존 독서의 재참조이며 새 필독 도서를 추가하지 않는다.