AI 에이전트 구축: Mastra 및 Vercel AI SDK를 활용한 구조화된 데이터 스트리밍 구현

핵심 기술: 이 글은 Mastra 프레임워크와 Vercel AI SDK를 사용하여 AI 에이전트에서 구조화된 데이터 스트리밍을 구현하는 방법을 상세히 설명합니다. 사용자 경험을 극대화하기 위한 캐릭터별 스트리밍 응답, 자연어 처리, 비정형 데이터 검색, 풍부한 UI 컴포넌트 통합 등의 핵심 기능을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* AI 에이전트 접근 방식: 단순 LLM API 호출 대신 유연하고 맥락 인식적인 응답을 위해 AI 에이전트 방식을 채택했습니다.
* Mastra 프레임워크: 스트리밍 기능과 기존 툴링을 활용하여 AI 에이전트의 기반으로 사용했습니다.
* Next.js 및 React Native 통합: AWS 인프라와 함께 스트리밍을 위한 통합을 진행했습니다.
* 임베딩 및 RAG: 비정형 데이터 처리를 위해 과도한 컨텍스트 소모 없이 유사성 검색을 구현했습니다.
* useStructuredChat 커스텀 훅: Vercel AI SDK의 useChat을 확장하여 크로스 플랫폼 구조화 데이터 스트리밍을 지원합니다.
* 구조화된 데이터 스트리밍 기법: parsePartialJson 유틸리티 함수를 사용하여 불완전한 JSON 조각을 실시간으로 파싱하고 복구하여, 에이전트의 중간 도구 호출 진행 상황도 UI에 반영합니다.
* experimental_output 사용: 도구 호출 진행 상황 표시를 위해 output 대신 experimental_output을 사용합니다.
* 다양한 기술 스택: Next.js 14.x, Mastra 0.10.x, Expo 52.x 등의 기술 스택을 활용합니다.
* 네트워크 및 인프라 설정: 로컬 개발 및 프로덕션 배포를 위한 Nginx 설정, Expo 52의 향상된 fetch API 요구사항을 명시합니다.
* 도구 전략: 기계적 필터링과 벡터 검색을 결합한 도구를 설계하여 정확성과 AI 강점을 조화시킵니다.

개발 임팩트:
* 사용자 경험 향상: 스트리밍 응답을 통해 사용자의 대기 시간을 줄이고 시각적인 피드백을 제공하여 UX를 크게 개선합니다.
* 풍부한 UI 및 상호작용: 구조화된 데이터를 통해 다양한 UI 컴포넌트(카드, 버튼 등)를 동적으로 렌더링하고 상호작용을 가능하게 합니다.
* 애플리케이션 통합: 구조화된 출력은 추가 데이터 로딩, 조건부 UI 렌더링, 복잡한 애플리케이션 로직 구현을 용이하게 합니다.
* 개발 효율성: Mastra 및 Vercel AI SDK를 활용하여 복잡한 AI 에이전트 기능을 효율적으로 구축할 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (본문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 전문적이고 기술적인 톤으로, AI 에이전트 개발의 실질적인 문제 해결 및 구현 방법에 초점을 맞추고 있습니다.