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지은이 : 김평호
세일즈포스 코리아 Industry Advisor 본부장LG전자, HP, PwC, LS그룹에서 기업의 디지털 전환 컨설팅과 실무를 두루 경험한 23년차 컨설턴트다. 그는 컨설턴트로서 그리고 현업 실무 책임자로서 다수의 Digital Transformation 프로젝트를 수행하였으며, 현재는 세일즈포스에 재직하며 CRM 및 AI 분야에서 국내 대기업 중심으로 Advisory Service를 제공하고 있다. 이전 저서로는 ‘세일즈포스, 디지털혁신의 판을 뒤집다(2019, 베가북스)’가 있다.
지은이 : 김현조
KUSRC 대표이사고려대학교에서 산업공학 및 컴퓨터학을 전공하고, 동대학 정보보호대학원에서 석사와 박사 학위를 취득하였다. 박사 과정 중 Information Security와 Generative AI 분야에 대한 연구를 수행하였다. 현재 세일즈포스의 Certified Partner이자 한국 최초의 에이전트포스 Partner인 케이유융합소프트웨어연구센터(KUSRC)의 대표이사로 재직 중이며, 15년 이상의 경력을 바탕으로 Digital Transformation과 AX(Agent Experience) 사업을 이끌고 있다. 또한, 다양한 산업 분야에서 시스템 설계와 프로젝트 리딩을 수행하고 있으며, 고려대학교에서 기술사업화의 일환으로 다수의 기술 이전을 성공적으로 완료한 이력을 가지고 있다.
지은이 : 문준식
세일즈포스 코리아 Solution Engineering 본부장Oracle, SAP, 세일즈포스를 거쳐온 고객 경험 전문가로서 고객과 기업간에 발생하는 Dynamics를 관찰하고 이를 최적화하는 것에 관심을 두고 있다. 가장 불확실한 존재인 고객이라는 대상을 가장 확실한 도구인 기술을 기반으로 어떻게 기업의 목표와 연결할 것인가에 대한 비전, 전략, 실행 방안 수립을 담당해왔다.
지은이 : 김기훈
KUSRC 선임연구원KUSRC에서 서버 사이드 애플리케이션 개발, 디지털 전환 프로젝트 수행, AI 기반 시스템 개발 등 백엔드·데이터 중심의 업무를 담당하는 소프트웨어 개발자이다. 특히 세일즈포스 생태계에 깊은 이해를 바탕으로 Sales cloud, Service Cloud, Data Cloud, B2C Commerce Cloud 등 다양한 클라우드 솔루션을 설계하고 개발하고 있다. 이 책을 통해 독자들이 인공지능에 쉽게 공감하고, 세일즈포스 에이전트포스를 손쉽게 활용할 수 있도록 작성하였다.
지은이 : 이호준
KUSRC 연구원KUSRC에서 세일즈포스 기반의 AI 및 서비스 솔루션을 연구하고 있는 연구원이다. 다양한 프로젝트 경험과 최신 AI 트렌드를 바탕으로, 에이전트포스를 활용한 실전형 AI 에이전트 설계 방법을 이 책에 담았다. 현업에 바로 적용 가능한 인사이트와 구조적인 접근법을 공유하고자 한다.
지은이 : 이창현
KUSRC 연구원KUSRC에서 AI를 연구하며, 인공지능 기반 시스템 개발과 AI 에이전트 설계에 전문성을 가지고 있다. Python을 중심으로 다양한 AI 프로젝트를 수행해 왔으며, AI 모델의 서비스화 및 다양한 분야의 AI 에이전트 구축 경험을 보유하고 있다. 현재는 AI 에이전트의 비즈니스 적용과 서버 아키텍처 최적화를 주요 연구 분야로 삼고 있다.
지은이 : 박상운
KUSRC 연구원KUSRC에서 인공지능 및 알고리즘 기반 시스템을 연구하는 AI 연구원이다. 시스템 아키텍처와 알고리즘 최적화를 전공하였다. 세일즈포스 기반의 에이전트포스 구현, 데이터 흐름 최적화, 벡터 검색 자동화 등 다양한 프로젝트를 수행하여 여러 플랫폼에서 에이전트포스를 활용한 효과적인 솔루션을 연구하고 있다.
지은이 : 이정수
KUSRC 연구원KUSRC에서 AI를 연구하며, 인공지능 기술의 발전과 실제 적용에 관심을 가지고 다양한 연구를 진행하고 있다.
지은이 : 서연호
KUSRC 연구원KUSRC에서 세일즈포스 기반 AI 및 서비스 아키텍처를 연구하고 있는 연구원이다. 빅데이터 및 인공지능 기술에 대한 전문성을 바탕으로, 세일즈포스 생태계 내에서 AI 에이전트 설계, 데이터 기반 예측 모델링, 시스템 자동화 등 다양한 실무형 연구를 진행하고 있다. AI 타임라인을 바탕으로 에이전트포스를 활용한 다양한 예제를 통해 복잡한 개념을 쉽게 이해하고, 실무에 바로 적용할 수 있는 지식을 공유하고자 한다.
제1부 FUTURE IS HERE
01 이미 시작된 미래
02 다시 반복되는 역사의 기시감
03생산성 저하의 숨은 복병
04 AI 에이전트 등장: Hello World
05 AI 라는 판도라의 상자
06 상자에 남겨진 사람만의 역할
07 협업을 넘어선 공존으로
Summary
제2부 생성형 AI와 비즈니스 혁신
01 인간처럼 생각하는 기계
02 데이터에서 사고로
03 소프트웨어의 신뢰성과 End-to-End Proof
Summary
제3부 AI 에이전트의 최종 지향점
01 AI 에이전트 산업의 진화방향성
02 AI 에이전트의 역량이 곧 회사의 역량과 가치가 된다
03 기업내부에서 AI 에이전트는 어떤 모습으로 일하는가?
04 AI 에이전트, 질의응답에서 행동으로
05 AI 에이전트 운영체계의 필요성
06 세일즈포스의 AI전략과 실행
Summary
제4부 에이전트포스 아키텍처의 개요와 핵심 구성
01 에이전트포스의 아키텍처와 핵심 기능
02 에이전트포스 에이전틱 워크플로우 애피타이저
03 에이전트포스 에이전틱 워크플로우 심층 분석
Summary
제5부 실시간 지능과 추론 아키텍처
01 아틀라스 추론 엔진
02 세일즈포스 데이터 클라우드와 아틀라스 추론 엔진의 결합
03 데이터 클라우드와 연계한 RAG 아키텍처의 실제 적용
04 LAM & xLAM
Summary
제6부 실행 보안 및 신뢰 아키텍처
01 아인슈타인 트러스트 레이어
02 LLM 위험 관리와 세일즈포스 Trust 전략
03 아인슈타인 트러스트 레이어 구조와 에이전트포스 적용 사례
Summary
제7부 산업별 에이전트포스 활용 사례와 국내외 실제 적용 사례
01 금융 산업 Finance
02 전문 서비스 산업 Professional Service
03 헬스케어 산업 Healthcare
04 여행 산업 Travel
05 미디어 산업 Communication & Media
06 스포츠 및 엔터테인먼트 산업 Sports & Entertainment
07 항공 산업 Airline
08 리테일 산업 Retail
09 기술 산업 Technology
Summary
제8부 최신 생성형 AI 트렌드와 세일즈포스 에이전트포스의 기술 매핑
01 에이전트 프레임워크와 멀티 에이전트 생태계
02 세일즈포스 에이전트포스와 MCP
03 A2A(Agent to Agent Protocol)와 에이전트 협업의 미래
04 작업 지향에서 목표 지향형 에이전트로의 진화
Summary
부록 LLM 보안 체크리스트 및 산업별 가이드라인
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