1P by darjeeling 16시간전 | ★ favorite | 댓글 1개

📝 핵심 요약

AI 에이전트 개발에 있어 Java와 Python 중 절대적인 정답은 없으며, 팀의 전문성과 기술 스택에 따라 최적의 언어를 선택해야 합니다.


🐍 Python의 강점: AI 개발의 지배자

  • 🚀 빠른 프로토타이핑: 문법이 간단하고 TensorFlow, PyTorch, LangChain 등 풍부한 AI 라이브러리를 통해 신속한 실험과 개발이 가능합니다.
  • 🌐 활발한 커뮤니티: 거대한 개발자 커뮤니티를 통해 최신 AI 기술과 정보를 빠르게 접하고 활용할 수 있습니다.

☕ Java의 강점: 엔터프라이즈의 강자

  • 🛡️ 안정성과 유지보수성: 타입 세이프(type-safe) 언어로, 신뢰성이 중요한 대규모 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션을 구축하고 유지보수하는 데 유리합니다.
  • ⚡ 성능과 확장성: 뛰어난 성능과 확장성을 제공하여, 안정적인 운영이 필수적인 프로덕션 환경에 매우 적합합니다.
  • 🔗 현대적인 AI 생태계: Spring AI, Embabel과 같은 프레임워크를 통해 Java 환경에서도 견고한 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다.

🎯 결론: 상황에 맞는 전략적 선택

  • 연구 및 프로토타이핑 단계에서는 Python이 더 효율적입니다.
  • 실제 서비스 운영 및 엔터프라이즈 환경에서는 Java가 더 나은 선택일 수 있습니다.

맹목적으로 유행을 따르기보다, 프로젝트의 목표, 팀의 역량, 기존 시스템과의 통합을 고려하여 언어를 선택하는 것이 중요합니다.

여러모로 맞는 말인데, 흥미롭진 않네요.
Torch 나 tensorflow로 모델 개발 하는 것과, llm 서버에 http 요청 던져서 json 주고 받는 어플리케이션 개발은 상황이 많이 다릅니다.
Ai agent도 따지고 보면 그냥, LLM을 호출하는
클라이언트일 뿐이라 그냥 http 요청 잘 보내고 json 파싱 잘 하면 그만이라... agent 개발은 무슨 언어건 크게 상관 없지 않나 싶어요.