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