그동안 브런치를 통해 AI 에이전트와 하이브리드 MCP(Model Context Protocol) 아키텍처를 직접 구축하며 겪었던 삽질(?)과 실험기들을 꾸준히 나누어 왔는데요.
얼마 전 브런치에 공유했던 'AI 에이전트 행동, 다 보인다'라는 글, 혹시 기억하시나요?
브런치에서는 주로 비기술자의 언어로 이야기하려고 했는데요.
이 내용을 철저히 현장에서 구르는 엔지니어들을 위한 '기술 딥다이브(Deep Dive) 문서'로 다듬어 미디엄(Medium)에 투고해 보았습니다.
감사하게도 전 세계 개발자들이 구독하는 깐깐한 기술 채널 중 하나인 'Level Up Coding (gitconnected)' 에디터의 꼼꼼한 리뷰를 거쳐 작가(Writer)로 승인을 받았고, 기술 아티클로 발행(Published)되었습니다.
사실 이번 글뿐만 아니라, 그동안 브런치에서 비즈니스 언어로 나누었던 저의 AI 구축기들을 기술적인 관점의 영문 아티클로 확장하여 미디엄에 꾸준히 퍼블리싱해 오고 있었는데요. 이번에 Level Up Coding 채널을 통해 더 많은 글로벌 개발자들과 기술적인 고민을 나눌 수 있게 되어 기쁩니다.
이번에 발행된 기고 글에서는 제가 공유했던 이전 브런치의 글을 기술적으로 한 단계 더 파고들어, SQLite와 FastAPI, Streamlit을 엮어 '어떤 도구에서, 왜, 얼마나 지연되었는지' 한눈에 파악할 수 있는 시스템을 어떻게 구축했는지 구체적인 코드와 함께 담았습니다.
실무 적용을 위한 기술 문서 & 참고 링크
당장 실무에서 제가 구축한 로깅 시스템을 직접 테스트해 보고 싶으신 엔지니어 분들을 위해 자세한 기술 문서와 전체 코드 링크도 함께 정리해 두었습니다.
AI 에이전트의 가시성 확보에 힌트를 얻고 싶으시다면 편하게 참고하시고 마음껏 활용해 보셔도 좋습니다! 기술적인 피드백이나 비즈니스 혁신에 대한 논의는 언제나 환영합니다.
미디엄 영문 아티클 전문 보기: (링크)
덧붙이는 말
영어의 압박이 조금 있으시더라도, 번역기의 힘을 살짝 빌려 슥 읽어봐 주시면 전체적인 아키텍처 흐름은 금방 파악되실 거예요.
앞으로도 그럴싸한 포장이 아닌, 진짜 현장에서 돌아가는 투박하고 생생한 AI Building의 여정을 계속해서 나누겠습니다.
늘 감사합니다!