Flask 기반 유전자 알고리즘으로 진화하는 웹 앱 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

- Flask 및 Python을 활용한 동적 웹 앱 개발자

- 유전자 알고리즘(GA) 및 진화 시스템 설계에 관심 있는 개발자

- 게임화된 경험, ARG(Alternate Reality Game), 프로그레시브 학습 시스템 개발자

- 난이도: 중급~고급 (Flask, JSON, 진화 알고리즘 기초 지식 필요)

핵심 요약

EvoApp은 사용자 행동에 따라 라우트와 응답을 진화 시키는 Flask 앱.
JSON 기반 유전자(genome)로 라우트의 사용량, 적합도, 돌연변이 기록 관리.
백그라운드 mutation_engine.py로 10분 간격으로 라우트 진화 시도 (예: split_response, absorb 등).
모듈화된 라우트 파일(예: routes/explore.py)을 동적으로 로드하여 재시작 없이 변경 가능.

섹션별 세부 요약

1. EvoApp 개념

기존 웹 앱의 한계: UI 적응만 지원, 백엔드는 정적.
진화 기반 시스템: 사용자 행동에 따라 라우트가 자체적으로 분기, 병합, 삭제.
예시: /explore → /explore/a, /explore/b로 분기.

2. 유전자 알고리즘 구현

유전자 구조:

```json

{"name":"explore","visits":24,"fitness":0.87,"mutations":["split_response","add_branch"]}

```

적합도 계산: 라우트 사용량, 이탈률, 사용 빈도에 따라 fitness 점수 부여.
돌연변이 유형:

- split_response: 새로운 라우트 생성

- decay: 사용되지 않은 라우트 비활성화

- absorb: 저유동성 라우트 병합

3. mutation_engine.py 작동 방식

def mutate_route(route_data):
    if route_data['visits'] > 50 and route_data['fitness'] > 0.8:
        create_new_branch(route_data['name'])
    elif time_since_last_visit(route_data) > 3 hours:
        disable_route(route_data['name'])

10분 주기로 백그라운드 작업 실행.
동적 모듈 로딩: routes/ 폴더 내 .py 파일을 import하여 변경사항 적용.

4. 실제 배포 결과

24시간 동안 테스트 결과:

- /explore → /explore/a, /explore/b 분기

- /submit → 폼 대신 "This form has expired." 메시지

- 새로운 라우트 /mystery 생성 (사용자 출처 불명)

진화 시스템의 자율성: 개발자가 직접 코딩하지 않고도 라우트가 자체적으로 진화.

5. 확장 및 안전성 고려사항

제한된 영역 적용: 인증, DB 레이어는 절대 돌연변이 금지.
버전 관리: Git 스냅샷으로 돌연변이 기록.
안전한 실행: 위험한 로직은 샌드박스로 격리.

결론

EvoApp의 핵심 팁:

- 모듈화된 routes/*.py 파일 사용 (예: routes/explore.py)

- llama.cpp 같은 로컬 LLM으로 돌연변이 제안

- 사용자 투표 시스템으로 라우트 변경 승인/거부 가능

- 자체 생성 API 개발 (트래픽 패턴 기반)

진화 시스템의 가능성:

- 개발자 능력에 따른 온보딩 흐름 자동 조정

- 사용자 빈도에 따라 문서 사이트 재구성

- 유기적 개발 방식으로 정적 코드에서 벗어나 생명체처럼 진화하는 앱 개발 가능.