AI 엔지니어링에는 두 가지 핵심 워크플로가 있어야 합니다. 0% -> 80%: 데모 프로토타입 구축 80% -> 100%: 프로덕션급 지능형 에이전트 제공 데모 프로토타입 제작 단계: 이 단계에서는 일반적으로 Python이나 TypeScript와 같은 언어를 사용하여 미리 정의된 채팅 인터페이스를 포함한 프로토타입을 빠르게 구축합니다. 이러한 접근 방식은 아이디어를 빠르게 검증하는 데 적합하지만, 실제 배포의 복잡성을 무시하는 "일회성" 코드로 이어지는 경우가 많습니다. • 프로덕션 에이전트 단계: 이 단계에는 향상된 프런트엔드 인터페이스, 안전한 도구 통합, 컨텍스트 관리, 관찰 시스템, Java 또는 Golang과 같은 엔터프라이즈급 언어 등 더욱 복잡한 요소가 포함됩니다. 이 단계에서는 성능 병목 현상이나 기존 코드베이스와의 통합 필요성으로 인해 리팩토링이 필요한 경우가 많습니다. 데모 프로토타입은 초기 검증에 여전히 중요한 역할을 합니다. 하지만 ChatGPT + MCP, Claude Code + files, 또는 Lovable과 v0와 같은 도구를 사용하면 팀은 일회용 코드를 개발하는 데 몇 달을 허비할 필요가 없습니다. 이를 통해 엔지니어링 리소스를 절약하고, 제품을 진정으로 구동하는 프로덕션급 에이전트 개발에 집중할 수 있습니다. 신속한 AI 개발과 효율적인 반복이라는 맥락에서 저비용 도구를 사용하여 프로토타입을 가속화하고 핵심 엔지니어링에 집중하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.
