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Dev.toAI/ML
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Deterministic 자동화를 넘어 AI-native Runtime으로 전환한 Heym 설계
Why I built Heym instead of extending n8n
AI 요약
Context
n8n, Zapier 등 기존 도구의 Rule-based 구조로 인한 AI Agent 구현의 한계 직면. Reasoning, Document Retrieval, Human-in-the-Loop 등 비결정적 워크플로우 제어의 어려움으로 인한 전용 Runtime 필요성 대두.
Technical Solution
- DAG 기반의 Execution Model 설계를 통한 독립 노드의 Concurrent 실행 및 Thread Pool 최적화
- Context Window 80% 도달 시 자동 History Compression을 수행하는 메모리 관리 로직 구현
- Workflow Design Primitive로 정의된 HITL 노드를 통한 Snapshot 기반의 실행 일시 중단 및 재개 구조 설계
- Vector Store 내장 설계를 통한 Retrieval-Execution 파이프라인 통합 및 단일 Trace 추적 환경 구축
- MCP Server 내장으로 외부 AI Client와의 상호 운용성 확보 및 양방향 Tool-calling 루프 구현
- FastAPI와 Async SQLAlchemy 기반의 비동기 백엔드 구성을 통한 고성능 워크플로우 처리
실천 포인트
- AI 워크플로우 설계 시 외부 API 호출보다 Runtime 내장 Retrieval 구조를 검토하여 Trace 파편화 방지 - LLM 컨텍스트 윈도우 임계치(예: 80%) 설정 및 자동 압축 전략을 통한 런타임 실패 방지책 마련 - AI 생성물 검증을 위해 State Snapshot 저장 및 외부 승인 프로세스를 1급 객체(First-class Primitive)로 설계 - MCP(Model Context Protocol) 도입을 통한 AI Agent 간의 Tool 공유 및 확장성 확보