Active Agent: Rails 방식으로 AI 기능 구축하기

Exploring Active Agent, or can we build AI features the Rails way?

작성자
발행일
2025년 09월 10일

핵심 요약

  • 1 Active Agent는 Rails 컨벤션을 따르는 에이전트 추상화를 통해 LLM 기반 기능을 Rails 애플리케이션에 통합하는 새로운 접근법을 제시합니다.
  • 2 실제 번역 및 리뷰어 에이전트 구현 사례를 통해 잠재력을 보여주나, 테스트 환경, 도구 스키마 정의, 구조화된 출력 처리 방식에 대한 개선점을 논의합니다.
  • 3 미래 Rails AI 애플리케이션을 위해 동적 프롬프트, 사용량 추적, 에이전트 워크플로우, 메모리 및 컨텍스트 관리 등 추가적인 Rails 네이티브 추상화의 필요성을 강조합니다.

도입

AI 기술의 급진적인 발전 속에서 프레임워크는 변화하는 비즈니스 요구에 신속하게 적응해야 합니다. Ruby on Rails 생태계 또한 `ruby-openai`부터 `Raix`, `RubyLLM` 등 다양한 LLM 통합 라이브러리를 선보이며 AI 혁명에 동참했습니다. 그러나 이들 라이브러리는 주로 인프라 계층에 집중하여 Rails의 핵심 추상화와는 거리가 있었습니다. `Active Agent`는 이러한 간극을 메우고, LLM 기반 기능을 Rails 컨벤션과 디자인 원칙에 맞춰 통합하는 새로운 접근법을 제시합니다. 본 글은 `Active Agent`의 약속 이행 여부를 실제 사례를 통해 탐구하고, Rails AI의 미래를 위한 논의를 제안합니다.

Active Agent 개요

Active Agent 젬은 Rails의 컨트롤러, 메일러와 유사한 액션 기반 객체, 콜백, Action View 기반 프롬프트 렌더링을 통해 AI 로직을 캡슐화하는 ‘에이전트’ 추상화를 제공합니다. AI 생성을 동기(generate_now) 또는 비동기(generate_later)로 트리거하며, 프롬프트는 템플릿 파일로 관리됩니다.

실제 적용 사례 및 설계 논의

  1. 온디맨드 번역: TranslateAgent로 콘텐츠 번역 기능을 구현했으나, after_generation 콜백 내 DB 업데이트가 에이전트 책임 범위와 관심사 분리 문제를 제기합니다. 모델 내 로직 분리 및 LLM 호출의 동기/비동기 처리 문제가 논의됩니다.
  2. AI 리뷰어: ReviewAgent는 제안서 평가 및 search_talks 같은 도구를 통합합니다. 도구/출력 스키마를 JSON 템플릿으로 수동 정의하는 방식은 Rails 컨벤션에 맞지 않아, RBS(Ruby Type Signatures) 활용 자동 스키마 생성 및 직접 Ruby 객체 반환 방식이 제안됩니다.

테스트 용이성

Active Agent는 기본 테스트 도구가 없어, FakeLLMProvider를 구현하여 LLM API 호출을 스텁하고 RSpec 헬퍼를 통해 테스트 환경을 구축했습니다. 이는 Active Storage 어댑터 패턴과 유사합니다.

미래 Rails AI를 위한 추가 요구사항

Active Agent는 유망하지만, AI 애플리케이션의 복잡성 해결을 위해 다음 추상화가 필요합니다. * 운영/관리: 사용량 추적, AI 크레딧, 동적 자격 증명, Private LLM 지원. * 프롬프트 관리: PromptEngine 통합을 통한 동적 프롬프트 로드 및 관리. * 안전/신뢰성: 프롬프트 인젝션 방지, 환각 제어, 입력/출력 평가를 위한 Guard 및 Eval 메커니즘. * 복합 워크플로우/메모리: 에이전트 간 위임 워크플로우 및 메모리/컨텍스트 지속성 기능. * 데이터 처리: 컨텍스트 엔지니어링(RAG)을 위한 vectorizer, extractor, chunker와 같은 추상화.

결론

`Active Agent`는 Rails다운 AI 기능 구축을 위한 유망한 토대를 제공하지만, 실제 프로덕션 AI 애플리케이션이 요구하는 정교한 패턴을 지원하기 위해서는 지속적인 발전이 필요합니다. 프레임워크의 성공은 사용량 추적, 고급 계측, 복잡한 워크플로우, 메모리 관리 등 AI가 프로토타입 단계를 넘어 실제 서비스로 진화할 때 발생하는 수많은 요구사항에 대한 확장 지점을 얼마나 잘 제공할 수 있는지에 달려 있습니다. Rails 개발자로서 우리는 AI가 사랑하는 프레임워크에 어떻게 통합될지 초기 단계에 있지만, `Active Agent`와 같은 라이브러리가 Rails 컨벤션을 따르면서 AI 기반 애플리케이션을 자연스럽게 구축할 수 있을 것이라는 낙관적인 기대를 가지고 있습니다.

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