AI 에이전트 개발 기반의 선택

 

 

CES 2026에서 보듯이 에이전틱 AI는 올해뿐만 아니라 앞으로의 AI/IT분야에서 중요한 기술의 하나가 되고 있습니다.

저도 또한 2026년을 에이전틱 AI(+피지컬 AI)에 집중하는 해로 잡고 있죠.

그래서 제대로 된 방향성을 잡고자 합니다.

 

먼저 Ai 기반 시스템, AI 에이전트 등을 개발하는 1인 개발자의 경우 어떤 기반을 선택하는 것이 좋을까요?

주요 개발 대상, 개발 주제는 개인 ~ 중소기업이 사용할 수 있는 AI 기반 서비스 분야가 될 것입니다.

1인 개발자이므로 빠르고 가볍게 개발하는 것이 중요하고, 유지보수에 대한 걱정을 최소화 할 수 있으며, 개발자가 서비스를 위한 서버 등을 운영할 필요가 없는게 좋겠죠.

서버는 사용자가 자체적으로 운영하거나, 스스로 호스팅 서비스를 이용하도록 개발하는 것이 목적입니다.

1인 개발자의 입장에서 서버 운영까지 한다는 것은 비용적으로나 시간적으로나 개발자에게 부담이 크기 때문에 개발자는 이미 운영이 시작된 서비스에는 더이상 관여하지 않아도 되는 환경, 제품의 개발을 목표로 해야 할 것입니다.

 

이런 방향성을 가지고 앞으로의 AI 에이전트 개발 기반을 생각해 보겠습니다.

 

일단 제가 생각하는 방향을 만족하는 모델은 B2B 설치형(On-Premise) 소프트웨어 또는 셀프 호스팅(Self-Hosted) 솔루션 모델이라고 할 수 있습니다.

개발자는 '제품(코드)'만 납품하고, 실행 환경(서버/PC)은 고객이 책임지는 구조입니다.

고객에게 운영을 떠넘긴다고 생각할 수도 있지만 국내의 수많은 기업 및 고객들은 자신들의 중요한 데이터가 회사 밖으로 나가는 것을 원하지 않습니다.

운영 및 관리가 어렵지 않다면 스스로 관리하는 것을 원하는 곳이 많다는 것입니다.

외부 업체에 외주를 주는 경우에도 이러한 부분에 많은 신경을 쓰는 편입니다.

클라우드 기반의 많은 업무 및 AI / 데이터 분석 서비스가 이루어지고 있지만 아직까지 이런 부분은 크게 바뀌지 못하고 있습니다.

그래서 이런 방향으로 3가지의 방식을 생각해 볼 수 있습니다.

 

1. 초고속 AI 에이전트 개발: Python + Chainlit / Streamlit
Chainlit 이나 Streamlit은 웹 프론트엔드(HTML / CSS / JS)를 전혀 몰라도, Python 코드만으로 그럴듯한 AI 채팅/대시보드 앱을 만들 수 있는 도구들입니다.

 

• 대상: 챗봇형 AI 에이전트, 데이터 분석 도구, 사내 업무 자동화 툴
• 기술 스택
  • 언어: Python (AI 라이브러리 활용에 필수)
  • 프레임워크: Chainlit (챗봇 특화) 또는 Streamlit (데이터 / 대시보드 특화)
  • 배포 방식: Docker Image 제공
• 왜 좋은가?
  • 개발 속도: UI를 그리는 시간이 거의 '0'에 수렴하므로 로직에만 집중할 수 있음
  • 유지보수: 화면과 서버가 하나의 Python 파일로 관리되어 구조가 매우 단순함
  • AI 친화적: LangChain, OpenAI API 등과 가장 완벽하게 호환됨

2. 고기능 API 서버 납품: FastAPI + Docker
고객사가 이미 자체적인 시스템이 있거나, 개발자가 "AI 엔진"의 역할만 하는 서버를 납품할 때 적합한 구성입니다.

 

• 대상: 기존 사내 시스템에 연동할 AI API 서버, 대용량 처리가 필요한 백엔드
• 기술 스택
  • 프레임워크: FastAPI
  • 패키징: Docker Compose
• 왜 좋은가?
  • 성능: Python 프레임워크 중 가장 빠르고 비동기 처리에 강함
  • 문서 자동화: 코드를 짜면 API 사용 설명서(Swagger)가 자동으로 생성되어, 고객사 개발팀에 넘겨주기 편함
  • 표준: 현대 AI 백엔드의 업계 표준

3. PC 설치형 프로그램: Electron + Python
PC에 설치해서 사용하는 단독 프로그램의 형태이며, 서버조차 띄우기 싫어하는 소규모 자영업자나 개인을 타겟으로 할 때 최고의 선택이라고 할 수 있습니다.

 

• 대상: 개인용 AI 비서, 로컬 파일 정리 에이전트, 보안이 중요한(인터넷 연결 없는) 로컬 LLM 서비스
• 기술 스택
  • UI: Electron (화면 담당)
  • 로직: Python (백그라운드에서 AI 실행)
  • 패키징: PyInstaller 등으로 하나의 실행 파일(.exe, .dmg)로 제작
• 왜 좋은가?
  • 서버 비용 0원: 사용자의 컴퓨터 자원(CPU / GPU)을 사용
  • 완벽한 격리: 데이터가 외부로 나가지 않아 보안을 중시하는 기업에 어필하기 좋음

위와 같이 3 종류의 형식을 생각해 보았습니다.

그 외에도 수 많은 구성의 시스템이 있겠죠.

 

이 중에서는 1번. Python + Chainlit / Streamlit 의 구성이 가장 적절해 보입니다.

개발의 대상과 요구되는 기술 스택, 장점 등을 따져보면 지금 진행하려는 AI 에이전트의 개발 목적에 가장 잘 부합하는 것 같습니다.

 

개발이라는 것이 원래 복잡하고 시간이 지날수록 그 범위가 넓어지는 특징이 있기 때문에 1인 개발자라는 것은 상당히 많은 장애물을 만나게 됩니다.

그러다보니 가능한 한 업무의 부하를 줄일 수 있는 방법을 찾게 되지요.

그래서 1인 개발자로서 ① 빠른 개발, ② AI 기반 / AI 에이전트 개발, ③ 유지보수의 최소화를 목표로 한다면 다음과 같이 생각해 볼 수 있습니다.

 

• Core 언어: 무조건 파이썬
  • AI 분야는 현재 파이썬이 절대 주류이기 때문에 다른 언어를 선택한다면 다시 파이썬을 호출해야 하는 경우가 발생함
  • 서로 다른 언어를 호출하기 시작하면 시스템의 구조가 복잡해지고 개발도 어려워짐
• UI / 프레임워크: Chainlit / Streamlt 사용을 권장함
  • UI 디자인도 중요하긴 하지만 현재의 AI 용 인터페이스는 기본적으로 대동소이함
  • 디자인에 시간을 뺏길 필요가 없음
• 납품 방식: Docker Container / API Key 판매 방식 사용을 권장함
  • 전체 앱을 Docker Container로 묶어서 docker-compose up 명령 하나로 실행되도록 만들 것을 권장함
    • 고객에게 소스코드를 전달하는 대신 실행 가능한 Docker 이미지와 설정파일만 전달함
    • 개발자는 docker build로 이미지를 만들어 Docker Hub(비공개)나 파일로 전달
    • 고객은 서버에 Docker를 설치하고 docker-compose up 명령어 한 번으로 서비스를 실행
    • "제 컴퓨터에서는 되는데요?" 같은 환경 설정 문제가 크게 줄어들어 유지보수 문의를 획기적으로 감소시킬 수 있음
  • API Key 판매 방식을 적용함
    • 소프트웨어는 무료로(혹은 저렴하게) 배포하고, AI가 작동하는 데 필요한 라이선스 키(License Key) 인증 서버만 개발자가 작게 운영
    • 제품이 실행될 때 개발자의 인증 서버에 "이 사용자가 정품인가?"만 체크
    • 실제 무거운 AI 연산은 고객의 서버나 OpenAI API(고객의 API Key 사용)를 통해 이루어짐

 

시스템의 전체 구성 (그림출처: MS Bing Image Creator로 직접 그림)

 

 

아무래도 취미로 개발하는 것이 아닌 이상 어떻게 수익화 할 것인지가 중요하겠죠.

그래서 빠르게, 적은 부하로, 유지보수 문제가 적도록, 크게 신경쓰지 않고 납품하여 수익을 얻을 수 있는 방법이 필요합니다.

고객으로부터 별도로 의뢰를 받는 경우가 아니라면 개발자의 손이 가야하는 부분을 최소화할 필요가 있습니다.