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운 좋게 좋은 기회로 "스타트업 서비스 설계는 처음인데요"책의 저자이신 강대명 엔지니어님의 세미나를 들을 기회가 생겨 감사하게도 이렇게 배울 기회를 얻었습니다.이 책을 읽어본 스타트업에 4년간 근무했던 백엔드 엔지니어의 입장에서는 너무나 공감가는 내용이고 뼈에 새겨졌던 내용들이 너무 많이 있었다. 이 세미나를 듣고, 이 책을 읽으며 가장 많이 했던 생각은 조금만 더 빨리 이 책을 만났더라면,,, 이라는 후회와 회고의 책이었다.그렇기에 앞으로는 같은 실수를 하지 않기 위해서 다시 마음을 다지며 이 책과 세미나의 대략 적인 내용을 정리하고자 블로그 포스팅을 하게 됐습니다. 책에 더 자세하고 기술적인 내용들과 이 글과 다른 새로운 해석이 생길 수 있으니 꼭 책을 읽어보는것을 추천드립니다. (광고는 아니예요! ..

선수지식AI AgentAI 에이전트는 그냥 “디지털 직원”이라고 생각하면 된다.AXAX는 거창한 개념이라기보다 LLM 같은 코어 모델 위에 실제 서비스/업무에 붙는 응용 레이어 정도라고 보면 된다.RAG는 새로운 AI가 아니라, 검색으로 필요한 문서를 끌고 와서 LLM에게 함께 제공하는 방식이라 “검색 보강” 정도로 이해하면 좋을것 같다.거버넌스거버넌스 = 의사결정 구조 + 규칙/제도 + 역할/책임 + 감시·견제·평가 시스템 컨퍼런스 한 줄 요약 AI Agent, 다들 만든다고는 하는데… 생각보다 일을 잘 못한다.그래서 기업들은 “뒤처지면 안 돼!” 하면서 돈은 많이 썼는데, 정작 ROI는 애매한 상태. 하루 종일 발표 들으면서 느낀 공통된 메시지는 딱 이거였다. 모델 자체는 이미 충분히 좋다.지금 출시..

설계가 왜 중요한가?하나의 애플리케이션을 사람에 비유하게 됐을때 에플리케이션 코드가 근육, 피부조직 등의 요소를이루어 그들을 유기적으로 옮기게 한다고 하면 데이터베이스의 설계는 그 근육이 붙어있는 뼈대로 비유할 수 있다. 즉 한번 고착화 되면 굉장히 바꾸는것이 어렵고 품이 많이들면서 리스크까지 크게 떠 안아야 한다는 뜻이다.그렇기 때문에 설계를 하는 사람 혹은 추후 배우게 될 개념적설계에 참여하는 비즈니스 참가자들은 데이터베이스설계에 목을 메어 신중을 가해야한다.잘못된 설계?강의에서는 잘못된 설계에 대해서 자세히 설명하였다. 하지만 이는 너무 기본적인 내용이니 좀 더 깊게 잘못된 설계란 무엇인가? 에 대한 의문점을 가져야한다.예를들어 영상에서와 같은 데이터에서 데이터계선을 위해 최소한의 정규화 단계라고 ..

추상화?추상화는 구체적인 무언가에 대해 본질적으로 그것을 묶는 그룹에 이름이라고 나는 생각하며 설계를 바라본다. 좀 더 흔히 하는 비유를 들자면 사자, 치타, 표범 같은 동물을 추상화시키면 고양잇과 동물이 되고 그 고양잇과 동물을 추상화시키면 포유류가 될 수 있다. 이처럼 세상 모든 것들을 RDB로 포함할 때는 사자, 치다, 표범처럼 구체화시켜 표현해 낼 수 있지만 워터폴 한 설계중심의 예전 서비스 들과는 달리 최근의 사용자들이 요구하는 것은 다양하며 시시때때로 변화한다. 그렇기 때문에 사용자들에게 이쁨 받기 위해 애플리케이션은 항상 유연하게 변모해야 하며 그렇게 하기 위해서는 추상화라는 개념 없이는 "유연한 요구사항에 항상 대응할 수 있는 설계"를 절대 할 수 없다고 생각한다.예를 들어 나의 이번 마이..

사건의 발단급한 개발 및 운영배포는 언제나 화를 불러 일으킨다... 우리 팀은 피해갈 수 있을 줄 알았다... 하지만 개발신께선 그딴건 허용하지 않았다...사건의 발단은 이렇다.pm님 께서 운영계획에 필요하니 특정 기능을 금주 화요일까지 배포해야한다는 오더가 들어왔다. 그렇게 FE와 BE가 나눠져 PM, BE, FE로 구성된 우리팀은 빠르게 개발에 착수 했다. 아주 간단한 기능이였다. 기존에 쓰던 Form에서 몇가지 항목이 변경됐고 그에따라 DB스키마와 DTO가 일부 변경됐다. 아주 간단 한 작업 입니다 만은... 너무 급하게 작업을 했을까...영세한 우리 프로덕트는 따로 스테이징 서버가 없었기도 했고 고객사와 시범운영을 했기 때문에 비용 운영적인 부분은 최소화하기 위해 ec2로만 구성하고 고객사에서 접..

ADK에서 Session 이란?에이전트끼리 맥락을 기억하게 하는데 ADK에서 이런 개별 대화 스래드를 추적하고 관리하기 위해 설계된 객체Session 객체사용자가 에이전트와 상호작용을 시작하면 SessionService는 Session객체를 생성한다. 이 객체는 하나의 특정 채팅 스레드와 관련된 모든 것을 담는 컨테이너 역할을 함.Session 객체의 주요 속성은 다음과 같습니다:식별 정보 (id, app_name, user_id): 대화를 고유하게 식별하는 레이블입니다.id: 이 특정 대화 스레드의 고유 식별자app_name: 이 대화가 속한 에이전트 애플리케이션의 이름user_id: 대화를 특정 사용자와 연결 (중요)대화 기록 (events): 해당 스레드 내에서 발생한 모든 상호작용(Event 객체..

괜찮은 셈플 Travel Concierge https://github.com/google/adk-samples/tree/main/python/agents/travel-concierge adk-samples/python/agents/travel-concierge at main · google/adk-samplesA collection of sample agents built with Agent Development (ADK) - google/adk-samplesgithub.com위 샘플에 웬만한 케이스는 다 들어있는것 같아 파보면 실제 유스케이스에도 많이 사용할만한 내용들이 많이 담겨 있는 것 같다.ADK 런타임ADK 에이전트에 런타임 이라는 개념은 자동차와 엔진같은 역할을 한다.런타임은 여러 에이전트들을..

workflow agent하위 에이전트의 실행흐름을 제어하는 에이전트LLM에 구동되지 않는다.실행 순서에만 관심이 있고 내부로직에는 관심없다tools나 sub agent는 LLM을 사용할 수 도 있고 사용하지 않을 수도 있다.llm agent와 뭐가 달라?workflow agent는 미리 정의ㄷ 논리에 따라 작동한다. 이는 추론을 하는 llm과는 많이 다른 프로세스를 지닌다.의사결정을 llm의 개입없이 정해진 유형에 따라 실행순서를 결정한다.즉 결과가 예측가능하고 결정론적이다.유형순차A → B → C병렬ABC루프조건 충족시 까지 A반복실행sequential agentssub agent를 순차적으로 실행작동원리반복하위 에이전트 실행목록에 있는 각 sub agent의 Run Async메서드 호출예시1. 간단..

Agent?Agnet는 adk에서 추상화한 에이전트 시스템의 하나의 최소단위라고 생각하면 좀 쉽게 다가왔다. 이 에이전트라는 개념으로 인해서 llm호출(비 결정적) 혹은 workFlow agent같은 결정적 agent들이 인터페이스로 제공된다.llm agent 예시root_agent = LlmAgent( name="real_estate_analyzer", model="gemini-2.0-flash", # 긴 문서 분석에 유리한 모델 선택 tools=[long_running_tool], # 사용할 도구를 리스트에 추가 description="등기부등본 PDF 파일을 업로드하면 내용을 분석하고 요약해주는 에이전트입니다.", instruction=""" 당신은 대한민국 법률 및..

ADK가 뭐지?추상화가 엄청 잘 돼 있는 AI Agent 개발 kit다구글에서 만들었고 그렇다보니 Gemini 나 구글 생태계에 최적화 돼 있긴하지만 특정 모델이나 배포환경에 종속되지 않고 다른 프레임워크와도 호환되도록 설계됐다.Java나 Python 코드 베이스로 에이전트 로직, 도구 및 오케스트레이션을 직접 정의할 수 있다.장점멀티 에이전트 시스템 설계 : 여러 에이전트를 계층적으로 구성해서 AgentTool 호출을 사용해서 모듈식의 확장 가능한 솔류션을 구할 수 있다.풍부한 도구 생태계 : 사용자 지정함수 (FunctionTool)이나 AgentTool 도구로 외부 의존성(DB,검색) 와의 상호작용을 지원한다.유연한 오케스트레이션 : LLM기반 동적 라우팅을 함께 사용해서 복잡한 에이전트 플로우 구..