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Dev.toAI/ML
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Filesystem-first 구조와 Typed Contract를 통한 AI Agent 엔지니어링 체계 구축
Start an AI Agent Project, Not Just an Agent
AI 요약
Context
AI Agent 개발 시 프롬프트와 비즈니스 로직의 경계가 모호해짐에 따라 발생하는 유지보수 복잡성 증가. 특히 모델의 결정 사항과 코드의 실행 결과가 혼재되어 디버깅 난이도가 급상승하는 구조적 한계 노출.
Technical Solution
- Filesystem-first 아키텍처를 통한 Agent 설정의 분산화 및 Markdown 기반 Instruction 관리로 가독성 확보
- Zod 기반의 Shared Contract 패키지를 독립시켜 Channel, Tool, App 전반에 걸쳐 Type Safety 보장
- Input Validation을 Edge 영역(Channel)에서 처리하여 모델 도달 전 유효하지 않은 요청을 사전에 차단
- Durable Session 메커니즘을 통한 워크플로우 체크포인팅으로 크래시 발생 시 중단 지점부터 재개 가능한 상태 관리
- pnpm Monorepo와 Turborepo 도입을 통한 도메인 중립적 쉘 구조와 공유 패키지 간의 의존성 분리
- Atlas .ai 컨텍스트 레이어를 구축하여 Human 및 Coding Agent에게 프로젝트 규칙과 아키텍처 가이드라인 제공
실천 포인트
- 프롬프트에 비즈니스 로직을 넣지 말고 Typed Tool로 분리했는가? - Zod 스키마를 통해 API 입구(Channel)부터 내부 로직(Tool)까지 일관된 타입을 강제하고 있는가? - AI Agent의 상태를 Durable Session으로 관리하여 예외 상황 발생 시 복구 전략이 수립되었는가? - 신규 기여자와 AI 코딩 툴을 위한 아키텍처 문서가 `.ai`와 같은 메타데이터 형태로 저장되어 있는가?