파이썬 AI 개발의 한계점
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초기 기대와 실망: AI 붐으로 파이썬 개발에 뛰어들었으나, “Python 365 days” 프로젝트 실패 등 초기 경고를 무시했습니다.
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프레임워크 복잡성: LangChain 등 파이썬 AI 프레임워크는 “마법과 계층만 많고 제어가 부족”하여 효율적인 AI 에이전트 구축에 어려움을 겪었습니다.
루비로의 회귀와 Ruby LLM의 역할
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AI 에이전트 본질: AI 에이전트는 LLM을 중심으로 9가지 핵심 빌딩 블록(Input, Guard Rails, Memory, Context, Tools, Human, Observability, Output)으로 구성되며, 언어 독립적으로 오케스트레이션 가능합니다.
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Ruby LLM 젬 발견: 루비로 AI 에이전트 구현 가능성을 찾던 중 “Ruby LLM” 젬을 발견했습니다. 이 젬은 파이썬 프레임워크의 혼란을 “루비 방식”으로 해결하며, Rails 기능과 통합됩니다.
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생산성 및 효율성: Ruby LLM은 GPT, Claude 등 다양한 AI 모델과 채팅, 도구, RAG, 이미지, 오디오, 중재 기능을 단일 Ruby API로 제공하여, 아이디어부터 제품 출시까지의 개발 마찰을 최소화하고 명확하며 유지보수 가능한 코드베이스를 가능하게 합니다.