AI 요약관련 정보

• AI 시장의 초고속 변화: 발표 시점에도 내용이 과거가 될 수 있음을 경고할 정도로 AI 기술은 빠르게 발전하며, A2A/ADK 프레임워크의 잦은 브레이킹 체인지와 LLM 모델의 급격한 성능 향상이 이를 입증합니다. 🚀
• AI 에이전트의 진화: 규칙 기반 시스템과 초기 LLM의 한계를 넘어, ChatGPT 이후 LLM이 복잡한 작업을 계획하고 수행하는 자율적인 AI 에이전트 개념으로 발전했습니다. 🧠
• 카나/나나/메이트 서비스와 초기 개발 한계: 카나(그룹 AI), 나나(1:1 AI), 메이트(전문 AI)로 구분되며, 초기 LangGraph 기반 개발은 복잡성과 확장성 문제에 직면했습니다. 💬
• 메이트 개발의 플랫폼화 시도: 수많은 전문 메이트 개발 요청에 대응하고자, 프롬프트와 툴만 개발자가 담당하고 공통 기능은 플랫폼이 제공하는 '플랫폼화' 전략을 추진했습니다. 🏗️
• Google A2A 및 ADK 도입: AI 시장의 빠른 변화와 중복 개발을 줄이기 위해 Google의 오픈소스 A2A(에이전트 통신 스펙)와 ADK(에이전트 개발 키트)를 활용했습니다. 🛠️
• 지속적인 평가와 피드백의 중요성: Langfuse 로깅과 ADK Eval을 통한 JSON 기반 테스트 케이스로 프롬프트 및 툴 변경 시 품질을 상시 평가하며 개선 사이클을 구축했습니다. 🔄
• 현실 개발의 다양한 난관: 텍스트/리치 UI 갈등, 개발자별 프롬프트 엔지니어링 역량 차이, 튜토리얼과 프로덕션 환경 간의 큰 격차 등 실제 개발에서 여러 어려움에 부딪혔습니다. 🚧
• AI 친화적 문서화의 부상: AI가 라이브러리를 쉽게 이해하도록 llms.md 파일, 마크다운 복사 버튼, mcp_docs_server 등 AI 친화적인 문서화 방식이 등장하고 있습니다. 🤖
• 미성숙한 AI 개발 시장의 특성: '아무도 가보지 않은 길'과 같아 성숙한 기술이나 시니어가 부족하며, 수많은 시행착오와 혼란 속에서 상호 이해와 협업의 중요성이 강조됩니다. 🧭
• 플랫폼 개발 중단과 개별 개발 회귀: 발표 시점에 메이트 개발 플랫폼 프로젝트가 중단되고 개별 개발 방식으로 회귀 결정이 내려져, AI 개발 시장의 예측 불가능성과 빠른 변화를 다시 한번 보여주었습니다. 📉