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Dev.toAI/ML
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Agentic Workflow 기반 12시간 내 Production-ready 앱 구축
I Built a Custom App in a Day. That Is Not the Interesting Part.
AI 요약
Context
반복적인 HTML 기반 이미지 생성 프로세스에서 발생하는 휴먼 에러와 수동 작업의 병목 현상 발생. 기존의 챗봇 인터페이스만으로는 정밀한 속성 제어와 레이아웃 유지에 한계가 있는 구조임.
Technical Solution
- Percentage-based Positioning 도입을 통한 다양한 Aspect Ratio 대응 및 레이아웃 일관성 확보
- MCP(Model Context Protocol) Server 구축으로 LLM에 16개의 정밀 제어 Tool 및 속성 스키마 제공
- studio_describe_component 툴을 통한 컴포넌트 속성 추측 배제 및 Determinstic한 값 전달 구조 설계
- Task Management System을 통한 Agent 간 컨텍스트 전이 및 Bug Report-Fix-Verify 루프 자동화
- Layered Canvas 아키텍처 설계를 통해 15종의 컴포넌트를 4개 레이어에서 독립적으로 제어
- WebSocket 기반 실시간 모니터링 환경을 구축하여 Agent의 작업 진행 상태를 실시간 검증
실천 포인트
1. LLM에게 단순 채팅이 아닌 정밀한 속성 정의(Schema)를 반환하는 Tool을 제공했는가?
2. 다양한 해상도 대응을 위해 절대 좌표가 아닌 상대적/비율 기반 포지셔닝 시스템을 채택했는가?
3. Agent 간의 작업 전환 시 컨텍스트 유실을 방지하는 Task 관리 레이어가 존재하는가?
4. 인간의 시각적 검증(Human-in-the-loop) 단계가 워크플로우에 명시적으로 통합되었는가?