데브허브 | DEVHUB | Agentic apps, part 3 | Observable Flutter #61Agentic apps, part 3 | Observable Flutter #61
- Flutter 및 AI 전문가 Chris Sells가 에이전트 앱에 대해 논의했습니다. 🎙️
- Craig와 Andrew는 Flutter 및 Gemini를 사용한 다단계 에이전트 앱 구축 시 LLM이 첫 번째 단계를 넘어선 순차적 도구 호출 및 상태 관리에 실패하는 문제에 직면했습니다. 🚧
- Chris는 LLM을 상태 관리나 복잡한 순차적 로직에 사용하는 것을 권장하지 않습니다. 이는 전통적인 프로그래밍의 강점이기 때문입니다. 🧠
- LLM에 상태 전환을 맡기는 것은 불안정한 해결책으로, 광범위하고 일관성 없는 프롬프트 엔지니어링이 필요하다고 강조했습니다. 🧪
- 대신 LLM은 자연어 이해, 감성 분석, 콘텐츠 생성(예: 이미지 생성, 이미지에서 복잡한 텍스트 파싱)과 같이 LLM이 잘하는 작업에 활용해야 합니다. 🎨
- "xkcd" 만화는 이 점을 잘 보여줍니다: GIS 조회는 쉽지만, 사진 속 새를 식별하는 것은 어려움 (생성형 AI 이전). 🐦
- Chris는 Flutter AI 툴킷, DartPad의 AI 코드 생성에 크게 기여했으며, 간결한 Dart/Gemini AI 에이전트를 구축했습니다. 🛠️
- 그는 은퇴 후에도 Dart와 Flutter에 대한 열정으로 계속 작업 중입니다. ❤️
- MCP(다단계 코드 생성/계획)는 개발 시 코드 생성에는 유용하지만, 런타임 애플리케이션 로직에는 적합하지 않습니다. ⚙️