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KMP 기반 AI 서비스 개발 워크플로우: Koog을 활용한 로컬 프로토타이핑
Kotlin 멀티플랫폼 환경에서 백엔드 배포 없이 로컬에서 AI 기능 및 프롬프트를 효율적으로 테스트하는 엔지니어링 팁.
요약
Yazio 엔지니어링 팀은 KMP(Kotlin Multiplatform) 앱에서 LLM 기능을 개발할 때 발생하는 속도 저하 문제를 해결하기 위한 효율적인 워크플로우를 공개했다. LLM API 키 보안 문제로 서버 통신이 필수적이지만 잦은 백엔드 배포가 개발 속도를 늦춘다는 점에 착안했다. 이들은 공통 모듈인 commonMain에 sealed interface로 계약을 정의하고, 개발 단계에서는 JetBrains의 KMP AI 프레임워크인 Koog을 활용해 로컬에서 가짜 구현체로 UI를 빌드한다. 프롬프트가 안정화되면 Koog은 백엔드에서도 동일하게 실행되므로 로직을 그대로 복사하여 서버로 옮길 수 있다. 이 방식은 백엔드 배포 없이 빠르게 프로토타이핑을 수행하고 제품에 가까운 환경에서 반복적인 테스트를 가능하게 한다.
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원문 제목 Building AI features in KMP: define the interface, iterate locally with Koog, move to the backend when done
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