LemonData 블로그

AI Native는 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아닙니다. 이는 소프트웨어가 구축되는 방식의 근본적인 변화로, 시작 단계부터 인간과 AI의 협업을 중심으로 워크플로우를 설계하여 5인 규모의 팀이 50인 규모의 조직을 능가하는 성과를 내는 것을 의미합니다.

개발자 한 명, AI 코딩 어시스턴트 한 명, 그리고 30일. 274개의 API route, 46개의 database model, 10만 줄 이상의 코드. 결제 버그와 새벽 3시의 debugging 세션, 그리고 계속해서 문제를 일으켰던 7가지 패턴까지 — 실제로 어떤 일이 있었는지 그 뒷이야기를 공개합니다.

전통적인 API는 문서를 읽는 인간 개발자를 위해 설계되었습니다. Agent-first API 설계는 이 방식을 뒤집습니다. 구조화된 오류 응답, 자기 수정 힌트, 그리고 AI agent가 인간의 개입 없이도 오류를 복구할 수 있도록 하는 기계 판독형 endpoint를 제공합니다.

요율 제한(rate limits)은 AI 애플리케이션에서 생산 실패의 가장 흔한 원인입니다. 각 제공업체가 이를 어떻게 구현하는지와 견고한 재시도 로직을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

모델 전환, 대화 기록, 오류 처리가 포함된 스트리밍 AI 챗봇을 만드는 단계별 튜토리얼입니다. Python + FastAPI를 사용하며, 바로 프로덕션에 적용할 수 있습니다.

AI API 환경은 2026년 초에 크게 변화했습니다. 새로운 가격 모델, 오픈 소스 경쟁, 그리고 통합 플랫폼들이 개발자들이 AI에 접근하는 방식을 재편하고 있습니다.