- AI 앱 개발은 예상보다 훨씬 복잡하며, 비용, 보안, 다중 모델 활용, 디자인 등 전통적인 소프트웨어와 다른 문제들이 발생합니다. 🚧
- 비용 최적화: 시스템 프롬프트 길이(8000→3000 토큰)와 대화 기록 전체 전송 문제(최근 10개 메시지 윈도잉)가 주요 비용 발생 원인이었으며, 이를 줄이는 것이 필수적입니다. 💰
- 악용 방지: 의도치 않은 오용을 포함한 시스템 악용을 막기 위해 메시지 크기 제한, 사용자별 전송량 제한, 원격 킬 스위치, 그리고 사용자별 비용 추적 분석 시스템(PostHog) 구축이 중요합니다. 🛡️
- 바퀴 재발명 금지: Vercel AI SDK와 같은 기존 라이브러리를 활용하면 스트리밍, 툴 호출, 대화 상태 관리 등 복잡한 기능을 더 안정적이고 효율적으로 구현할 수 있습니다. 🛠️
- 다중 모델 활용: 단일 모델로는 모든 작업을 처리하기 어려우며, 작업 특성(예: 일반, 복잡, 시간 관련)에 따라 GPT-4o Mini, GPT-4o, Groq 등 여러 모델을 조합하여 사용하는 것이 효과적입니다. 🧠
- 모델 선택 레이어: 저렴한 모델(예: Gemini Flash)을 사용하여 사용자 입력에 따라 적절한 전문 모델을 동적으로 선택하게 함으로써 비용과 속도를 최적화할 수 있습니다. 🚦
- 폼 팩터 고려: 모바일 환경에서의 음성 명령(dictation)이 AI 에이전트의 주요 사용 사례가 될 수 있으므로, 개발 초기부터 모바일 우선 전략을 고려하는 것이 좋습니다. 📱
- AI 제품의 개인화: AI는 사용자가 자연어로 선호 사항(예: "오전에 운동하고 싶어요")을 입력하면 이를 프롬프트에 반영하여 맞춤형 경험을 제공하는 새로운 방식의 개인화를 가능하게 합니다. ✍️
- 특정 앱의 강점: ChatGPT 같은 범용 AI와 달리, 특정 목적에 초점을 맞춘 AI 앱은 불필요한 확인 절차를 생략하고 더 매끄럽고 마찰 없는 사용자 경험을 제공하여 차별화될 수 있습니다. ✨
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