당신의 AI 파이프라인은 `print()`보다 더 나은 것을 받을 자격이 있습니다

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The Last Mile Problem

당신은 그 순간을 알고 있습니다. LLM 파이프라인을 구축하는 데 삼 일을 보냈고, 프롬프트 엔지니어링은 완벽히 맞춰졌으며, 검색은 빠릅니다. 출력은 정말 훌륭합니다 — 구조화된 분석, 아름다운 보고서, 실행 가능한 요약. 모델이 실제 작업 결과물을 만들어 내고 있습니다.

그런데 마지막 단계에서 막히게 됩니다.

print(result)

그게 전부입니다. 출력 레이어는 터미널에 텍스트 벽을 보여주는 것뿐입니다. 혹시 멋을 부려서 파일에 저장해 보겠습니까?

with open(f"output_{datetime.now().isoformat()}.md", "w") as f:
    f.write(result)

이제 outputs/ 폴더에 47개의 마크다운 파일이 생겼고, PM이 “링크만 보내줄 수 있어?” 라고 묻습니다.

우리는 모두 이런 상황을 겪어봤습니다. 그리고 AI 인프라에 수십억 달러가 흘러들어가고 있음에도 AI 출력의 마지막 마일은 여전히 덕트 테이프로 붙어 있습니다.

The Duct Tape Taxonomy

팀들이 이 문제를 점점 더 창의적(절박하게)으로 해결하는 방식을 보았습니다:

이 모든 솔루션은 동일한 근본적인 문제를 공유합니다: 출력을 생성하는 것이 아니라 출력을 표시하기 위한 인프라를 구축하고 있다는 점. 프레젠테이션 레이어가 자체 프로젝트가 되고, 이는 누구에게도 우선순위가 되지 않습니다.

Source: …

세 줄의 코드

마지막 단계가 이렇게 보입니다

from surfacedocs import SurfaceDocs, DOCUMENT_SCHEMA, SYSTEM_PROMPT

docs = SurfaceDocs()
result = docs.save(llm_output)
print(result.url)  # https://app.surfacedocs.dev/d/abc123

그것이 SurfaceDocs – pip install surfacedocs. 세 줄. 즉시 공유 가능한 URL. 인프라가 전혀 필요 없습니다.

LLM 출력은 영구적이고, 렌더링된, 공유 가능한 문서가 됩니다 — 파일도, 스크린샷도, 사라지는 슬랙 메시지도 아닙니다. 누구에게든 전달할 수 있는 URL이 생깁니다.

SDK 사용 예시

SDK에는 SYSTEM_PROMPT와 DOCUMENT_SCHEMA가 포함되어 있어 이를 LLM에 바로 전달합니다:

from openai import OpenAI
from surfacedocs import SurfaceDocs, DOCUMENT_SCHEMA, SYSTEM_PROMPT

client = OpenAI()
docs = SurfaceDocs()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user",   "content": "Analyze Q4 sales data and produce an executive summary"}
    ],
    response_format=DOCUMENT_SCHEMA
)

result = docs.save(response.choices[0].message.content)
print(result.url)

LLM은 SurfaceDocs가 아름답게 렌더링할 수 있는 구조화된 콘텐츠를 출력합니다. 헤더, 표, 콜아웃, 메트릭 — 모두 뷰어에서 형식이 지정되고 인터랙티브하게 표시됩니다. OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama 등과 모두 작동합니다. 스키마를 따를 수 있다면 어느 플랫폼이든 동작합니다.

React 앱도, 데이터베이스도, CSS도, 호스팅도 필요 없습니다. 파이프라인을 구축하면, 출력은 SurfaceDocs가 처리합니다.

SurfaceDocs Pro 소개

SurfaceDocs를 출시한 이후, 사람들은 우리가 예상하지 못한 것들을 만들었습니다:

• 매일 아침 새로운 문서를 발행하는 일일 시장 분석 에이전트.
• 하루에 수백 개의 문서를 생성하는 고객 지원 요약 파이프라인.
• 진행 중인 연구 결과를 실시간으로 발행하여 AI‑생성 분석의 살아있는 기록을 남기는 자율 연구 에이전트.

무료 티어(문서 10개/월, 90일 보관)는 체험하기에 충분하지만, 팀은 곧 한계를 느낍니다. 그들은 장난감 수준이 아닌 프로덕션 급 인프라가 필요합니다.

그래서 SurfaceDocs Pro를 월 $19에 도입합니다. 제공되는 내용과 각 항목이 중요한 이유는 다음과 같습니다:

SurfaceDocs Pro를 사용하면 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 출력 레이어를 얻으며, 필요에 따라 확장하고, 영구적이고 검색 가능한 아카이브를 유지하며, 맞춤형 프런트‑엔드를 구축·관리할 필요가 없어집니다.

시작하기

pip install surfacedocs

from surfacedocs import SurfaceDocs, DOCUMENT_SCHEMA, SYSTEM_PROMPT
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
docs = SurfaceDocs()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user",   "content": "Summarize Q4 sales data for the executive team"}
    ],
    response_format=DOCUMENT_SCHEMA
)

doc = docs.save(response.choices[0].message.content)
print("Shareable URL:", doc.url)

그게 전부입니다. 별도의 서버, CSS, 데이터베이스 없이—AI‑생성 출력물마다 깔끔하고 공유 가능한 URL만 있으면 됩니다. 🚀

더 큰 그림

제가 생각하기에 실제로 일어나고 있는 일과 우리가 이것을 구축하는 이유는 다음과 같습니다:

에이전시 시대에는 출력 레이어가 필요합니다.

현재 AI 에이전트들은 작업 수행에 매우 능숙해지고 있습니다. 연구, 분석, 요약, 생성, 검토 등을 할 수 있죠. 하지만 LangChain, CrewAI, AutoGen, 여러분이 만든 커스텀 프레임워크 등 모든 에이전트 프레임워크에는 동일한 맹점이 있습니다: 출력물은 어떻게 될까요?

에이전트는 작업 결과물을 만들어냅니다: 보고서, 분석, 요약, 권고안, 코드 리뷰, 데이터 분해 등. 오늘날 이러한 작업 결과물은 로그에 사라지거나, 이를 위해 설계되지 않은 형식에 끼워 넣어집니다.

이것이 어디로 향하는지 생각해 보세요. 6개월 안에 에이전트가 자율적으로 실행되어 하루에 수십 개의 문서를 생성하게 될 것입니다:

• 연구 에이전트가 발견 내용을 발표합니다.
• 모니터링 에이전트가 사고 보고서를 생성합니다.
• 영업 에이전트가 고객 브리프를 작성합니다.

이 각각은 착륙할 장소가 필요합니다 — 구조화되고, 공유 가능하며, 영구적이고, 인간과 다른 에이전트 모두가 접근할 수 있는 곳.

SurfaceDocs가 바로 그 장소입니다. AI 파이프라인을 위한 출력 레이어.

우리는 문서 편집기를 만들고 있는 것이 아닙니다. Notion이나 Google Docs와 경쟁하려는 것도 아닙니다. 우리는 AI 작업 결과물이 살아있는 곳, 즉 AI가 쓰는 내용을 읽는 레이어를 만들고 있습니다.

# This is the future: agents that publish their work
agent = ResearchAgent(topic="competitor analysis")
findings = agent.run()

docs = SurfaceDocs()
result = docs.save(findings)

# Share with the team, feed to other agents, build a knowledge base
notify_team(result.url)
knowledge_base.index(result.url)

아키텍처는 의도적으로 단순합니다:

• Python SDK → FastAPI on Cloud Run → Firestore → React viewer
• 빠른 인입, 신뢰할 수 있는 저장소, 깔끔한 렌더링.
• 복잡성은 여러분의 파이프라인에 두고, 출력 레이어에는 두지 않습니다.

시작하기

무료 티어는 여전히 이용 가능합니다:

• 월 10개 문서
• 90일 보관
• 기본적으로 비공개이며 선택적으로 공개 공유 가능

실제 무언가를 구축하고 효과가 있는지 확인하기에 충분합니다.

프로토타입이 파이프라인이 되고 파이프라인이 프로덕션이 될 때—그때 Pro가 의미가 있습니다.

$19 / 월 추가 용량, 더 긴 보관 기간, 세밀한 접근 제어를 위해.

pip install surfacedocs

from surfacedocs import SurfaceDocs, DOCUMENT_SCHEMA, SYSTEM_PROMPT

docs = SurfaceDocs()
result = docs.save(your_llm_output)
print(result.url)  # That's it. That's the output layer.

Start free at app.surfacedocs.dev →

SurfaceDocs는 AI 파이프라인을 위한 출력 레이어입니다. 우리는 AI 작업 결과물이 존재하는 공간을 만들고 있으므로, 여러분은 이를 만드는 AI 개발에 집중할 수 있습니다.