AI Agent의 100배 빠른 처리 속도로 인한 CRDT Peer 비대칭성 해결

When an AI Agent Joins Your Yjs Room, Three Assumptions Break

NorfolkD2026년 6월 21일8분advanced

AI 요약

Context

LLM을 Yjs의 정식 Peer로 통합하여 단일 Convergence 모델을 구축했으나, 인간 작업자 대비 25~100배 빠른 AI의 쓰기 속도로 인해 기존 Peer 대칭성 가정이 붕괴됨. 무제한적인 doc.transact() 호출이 동기화 사이클을 점유하여 다른 사용자의 커서 랙과 Presence 업데이트 누락을 유발하는 Write Starvation 현상 발생.

Technical Solution

Application Layer Token Bucket 도입을 통한 LLM 스트리밍 출력과 Yjs Write 사이의 유량 제어 설계
Agent 전용 Origin 할당 및 독립적인 UndoManager 구축으로 사용자 Ctrl+Z 작업과 AI 수정 이력의 완전한 분리
Awareness State 내 Type Discriminant 추가 및 업데이트 Coalescing 처리를 통한 커서 렌더링 부하 최적화
Server-side Peer 구조 채택을 통한 LLM 스트리밍 레이어와 문서 상태 레이어의 논리적 격리 구현
Peer 모델의 유연성과 중앙 집중식 제어(Fairness)를 절충한 하이브리드 제약 조건 적용

실천 포인트

1. AI Agent 통합 시 전용 Origin을 설정했는가?

2. LLM 출력단에 Token Bucket 기반 Rate Limit를 적용하여 Write Starvation을 방지했는가?

3. UndoManager를 분리하여 AI 작업 취소 경로를 별도 UI로 제공했는가?

4. AI의 Presence 업데이트 빈도가 클라이언트 렌더링 성능에 영향을 주지 않도록 Coalescing 처리를 했는가?

태그

#Backpressure #CRDT #Y.js #Token Bucket #Write Starvation

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