Kiro IDE를 사용한 적응형 학습 에이전트 구축 - agentic-ai-edtech
Source: Dev.to
Introduction
오늘날 대부분의 지능형 시스템은 대규모 모델, 클라우드 인프라, 복잡한 파이프라인에 의존합니다. 하지만 지능을 행동, 피드백, 반복을 통해 사용자 인터페이스에 직접 설계할 수 있다면 어떨까요?
이 블로그는 적응형 학습 도우미를 MVP로 구축한 과정을 기록하고, Kiro IDE가 에이전시 행동을 실험하고 논리를 다듬으며 시스템 설계를 형성하는 데 핵심적인 역할을 했던 방법을 소개합니다. Kiro를 단순히 코딩 도구로만 사용한 것이 아니라 탐색, 반복, 시스템 사고를 위한 공간으로 활용했습니다.
The Idea
프로젝트의 핵심 아이디어는 간단합니다:
사용자 행동을 관찰 → 학습 상태를 해석 → 실시간으로 인터페이스를 조정한다.
정적인 콘텐츠를 제공하는 대신, 시스템은 학습자가 어떻게 상호작용하는지에 지속적으로 반응합니다. 스크롤 속도, 섹션별 체류 시간, 머뭇거림, 탐색 패턴 등이 학습 경험을 어떻게 바꿔야 할지를 알려주는 신호가 됩니다.
이렇게 하면 단순히 기능을 추가하는 것이 아니라, 시스템이 반응하도록 만들어 수동적인 플랫폼을 튜터에 가까운 형태로 변환합니다.
Why This Is an Agentic System
시스템은 간단한 에이전트처럼 동작합니다:
- Perceive 사용자로부터 신호를 감지한다.
- Decide 규칙과 임계값을 사용해 사용자의 상태를 판단한다.
- Act 인터페이스나 콘텐츠를 수정한다.
이 루프는 지속적으로 실행됩니다. 에이전트는 완벽함을 목표로 하지 않고, 반응성을 목표로 합니다. 시간이 지나면서 반복을 통해 행동이 점점 정교해집니다.
How Kiro IDE Fits Into This
Kiro IDE는 코드가 존재하는 곳이 아니라, 시스템이 진화하는 곳입니다.
나는 Kiro를 사용해:
- 다양한 논리 흐름을 빠르게 프로토타이핑했다.
- 분류를 위한 임계값을 실험했다.
- 사용자 행동을 시뮬레이션하고 시스템 반응을 관찰했다.
- 행동이 잘못 해석된 엣지 케이스를 디버깅했다.
- 시스템을 더 명확한 에이전트 루프로 리팩터링했다.
프로젝트가 탐색적 성격을 띠기 때문에, Kiro의 빠른 피드백 사이클 덕분에 개발을 구현 과정이 아닌 설계 과정으로 다룰 수 있었습니다. Kiro는 아이디어가 행동으로 전환되는 환경이 되었습니다.
Challenges (and Why They Matter)
가장 큰 도전은 기술적인 것이 아니라 개념적인 것입니다.
인간 행동은 잡음이 많습니다. 어떤 사람은 이해했기 때문에 빠르게 스크롤하고, 또 다른 사람은 혼란스러워서 빠르게 스크롤합니다. 모호함을 우아하게 처리하는 논리를 설계하는 것은 지속적인 작업입니다.
시스템을 “완벽하게” 만들려 하기보다, 적응하고 관대하며 지원하는 것이 목표입니다. Kiro는 마찰 없이 빠른 반복을 가능하게 함으로써 이를 실현합니다.
Why This Fits the Kiro IDE Track
이 프로젝트가 Kiro IDE 트랙에 부합하는 이유는:
- 본질적으로 실험적이고 반복적이다.
- 정적인 코드가 아니라 행동 기반 시스템에 초점을 맞춘다.
- 지속적인 튜닝, 테스트, 정제가 필요하다.
- 개발 자체를 에이전트와 같은 피드백 루프로 본다.
Kiro는 단순히 사용되는 도구가 아니라, 시스템 창작 과정의 일부입니다.
Conclusion
이 프로젝트는 아직 진행 중이지만 강력한 아이디어를 보여줍니다: 지능은 모델과 데이터뿐 아니라, 사려 깊은 시스템 설계, 반응성, 그리고 반복을 통해서도 나타날 수 있습니다.
Kiro IDE는 빠르고 유연하며 탐색적인 방식으로 이러한 구축을 가능하게 하여, 에이전시 및 적응형 시스템 설계에 최적의 환경을 제공합니다.