A2A 기반 Recipe Agent 개발기
두줄요약
A2A와 Genkit으로 레시피 추천용 AI 에이전트를 구축한 사례를 공유했습니다. 의미 판단은 AI에 맡기고 계산과 최적화는 코드와 인프라로 분리해 성능을 높였습니다.
핵심 내용
- A2A 프로토콜과 Genkit을 활용해 레시피 유사성 판단용 AI 에이전트 시스템을 구축한 사례
- 워크플로우·마케팅 레시피의 발견성 문제와 대규모 비교 작업을 해결하기 위한 구조 설계와 구현 과정
- AI 판단과 결정론적 코드를 분리한 하이브리드 접근, 프롬프트 최적화와 병렬 처리 인프라 적용
- F1 스코어 기반 검증, 스마트 필터링, Kubernetes StatefulSet 활용으로 성능과 비용을 개선
적용해볼 점
- 복잡한 JSON 비교는 핵심 로직 추출과 의미 비교의 2단계로 분리하는 접근
- AI가 어려운 계산은 코드로 넘기고, 의미 판단만 맡기는 역할 분담
- 대규모 API 호출 전 사전 필터링과 병렬 인프라를 함께 설계하는 방식

