Superset이 Vercel에서 AI 에이전트를 위한 IDE를 구축한 방법

Vercel 기반의 Superset

AI를 활용한 소프트웨어 개발은 한 명의 엔지니어가 로컬 저장소(repo)에 대해 단일 에이전트와 대화하는 것에서 시작되었습니다. 오늘날 개발자들은 클라우드에서 에이전트 군단을 지휘하지만, 기존 도구들은 과거의 작업 형태에 맞춰 구축되었습니다. 즉, 한 번에 하나의 티켓을 처리하는 한 명의 개발자를 위해 설계된 IDE, 터미널, 리뷰 시스템 등이 그것입니다. YC 지원 기업들의 전 CTO 출신인 공동 창업자 Kiet Ho, Satya Patel, Avi Peltz는 멀티 에이전트 개발을 위한 IDE를 구축했습니다. 이 IDE는 최대 10개의 코딩 에이전트를 각각 독립된 워크스페이스(workspace)에서 병렬로 실행합니다. 개발자들은 이를 사용하여 여러 브랜치(branch)에 걸쳐 동시에 코드를 생성하는 에이전트 팀을 지휘합니다.

Superset

에이전트 팀을 병렬로 실행하는 것은 기반 플랫폼이 수행해야 하는 역할 자체를 변화시킵니다. Superset이 사용자에게 제공하는 제품이 병렬로 느껴지는 이유는 플랫폼 상의 그 어떤 것도 작업이 대기하도록 강제하지 않기 때문입니다. 만약 어떤 계층이라도 아주 잠시라도 느려진다면, 상위의 병렬성은 함께 무너집니다. 이 워크플로(workflow)에는 제품 표면에서는 보이지 않는 의존성이 있습니다. 모든 에이전트 스레드(thread)는 자신만의 격리된 환경이 필요하고, 모든 브랜치는 라이브 URL이 필요하며, 모든 변경 사항은 실행될 안전한 장소가 필요합니다. 즉각적인 프로비저닝(provisioning)이 없다면, 병렬 에이전트는 더 이상 병렬이 아니게 됩니다. CI 파이프라인(pipeline)은 브랜치마다 구성되어야 하고, 프리뷰 환경(preview environment)은 수동으로 관리되어야 하며, 배포(deploy)는 서로 뒤섞여 대기하게 됩니다. 한 번에 수십 개의 에이전트를 실행하는 팀에게 이러한 직렬화(serialization)는 제품을 망가뜨리는 요인이 됩니다. 12개의 워크플로가 하나의 대기열(queue)로 붕괴되며, 몇 분이면 끝날 작업이 몇 시간씩 걸리게 됩니다. 개발자는 다시 기다림의 상태로 돌아가게 되는데, 이것이 바로 Superset이 존재하며 해결하고자 하는 정확한 문제입니다.

세 명의 창업자 모두 이전 회사에서 Vercel을 기반으로 구축한 경험이 있었기에, Vercel은 처음부터 기본 선택지였습니다. 첫날부터 Superset은 Vercel 위에서 웹 앱, 마케팅 사이트, 문서(docs), 그리고 세 개의 지원 서비스를 포함한 총 6개의 프로젝트를 실행했습니다. 팀은 플랫폼 엔지니어링(platform engineering) 단계를 완전히 건너뛰고 제품에만 집중할 수 있었습니다.

Next.js의 모든 브랜치는 Superset 개발자나 에이전트가 생성할 때마다 자동으로 프리뷰 배포 (preview deployment)가 이루어지며, 종종 여러 서비스가 동시에 실행됩니다. 정점일 때, Superset은 내부적으로 하루에 약 600개의 프리뷰 배포를 생성합니다. 모든 브랜치는 라이브 URL을 할당받으며, 팀은 배포 대기열에서 기다리는 일이 전혀 없습니다. Superset의 AI 스택은 제품과 함께 성장했으며, 기능이 추가됨에 따라 특정 문제를 해결하기 위해 Vercel 플랫폼의 각 구성 요소가 도입되었습니다. 오케스트레이션 (Orchestration) 및 모델 라우팅 (model routing), 스토리지 (Storage) 및 컴퓨팅 (compute), 운영 제어 (Operational controls) 등 말입니다. Superset이 새로운 제품 영역으로 확장됨에 따라 전체 스택은 Vercel에 그대로 유지되었습니다. 결합해야 할 두 번째 클라우드도, 유지 관리해야 할 오케스트레이션 계층도, 이를 하나로 묶어줄 플랫폼 엔지니어링 (platform engineering) 팀도 필요하지 않습니다. 새로운 서비스 영역은 기존 영역을 처리하던 것과 동일한 기본 요소 (primitives) 위에서 구축되며, 이것이 팀이 배관 작업 (plumbing) 대신 제품에 계속 집중할 수 있게 해주는 핵심입니다. 가장 확실한 증거는 Superset 팀이 스스로 Superset을 사용하는 방식입니다. GitHub 이슈가 Superset으로 흘러 들어오면 병렬 워크스페이스 (parallel workspaces)로 분할되며, Satya는 팀의 설정을 조정하여 한 번에 십여 개의 인스턴스를 동시에 실행할 수 있도록 했습니다. 여러 작업이 누군가 순차적인 결정을 기다릴 필요 없이 동시에 진행됩니다. 이전의 개발 워크플로우와 비교했을 때, Superset의 커밋 그래프 (commit graph)는 기하급수적으로 보입니다. Hacker News "Show HN" 출시 기간 동안 사용자 수는 하룻밤 사이에 세 배로 증가했습니다. Superset은 진행 도중에 인프라를 프로비저닝 (provisioning)하는 과정 없이 이 급증을 흡수했습니다. 이는 장애 상황에도 적용됩니다. 고객이 Superset에 문제를 보고하면, 에이전트가 실행되어 수정 사항을 작성하고, 프리뷰를 생성한 뒤, 30분 이내에 코드를 병합 (merge)할 수 있습니다. 만약 수정 사항이 상황을 악화시킨다면, 롤백 (rollbacks)은 즉각적으로 이루어지므로 잘못된 배포의 비용은 거의 제로에 가깝습니다. Superset에게 즉각적인 배포는 매우 중요합니다. 코드를 작성하고, 프리뷰하고, 배포하는 루프를 충분히 짧게 유지함으로써, 수십 개의 병렬 워크스트림 (workstreams)이 진행되는 상황에서도 속도가 결코 저하되지 않기 때문입니다.

빌드 시간 (Build time)은 평균 약 30초이며, 배포량은 주당 1,000건에서 1,400건 사이입니다. 성공을 위한 패턴은 이미 명확합니다. 병렬로 작업하는 팀이, 병렬 처리를 위해 구축한 제품을 사용하며, 그들을 다시 대기열 (queue)로 돌려보내지 않는 것입니다. 고객에게 출시하는 모든 새로운 에이전트 기능은, 수십 개의 에이전트를 동시에 실행하는 자체 엔지니어들에 의해 먼저 스트레스 테스트 (stress-tested)를 거칩니다. 이 수십 개는 수백 개로 늘어날 것이며, 그 아래의 인프라 (infrastructure)는 이를 예상하고 구축되었습니다. 에이전트 인프라 (agentic infrastructure)는 전직 YC CTO 3명으로 구성된 팀이 구축하였으며, 개발자가 여러 코딩 에이전트를 병렬로 실행할 수 있게 해주는 AI 에이전트 시대의 IDE입니다.

Superset 소개
Superset
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주당 1,000–1,400회 배포
일일 약 600회의 프리뷰 배포
평균 빌드 시간 약 30초
주간 대비 57–64%의 DAU 성장

에이전트 오케스트레이션 (agent orchestration) 자체를 실행하여, Superset에 멀티 모델 (multi-model), 멀티 에이전트 (multi-agent) 워크플로를 위한 단일 인터페이스를 제공합니다.

AI SDK
AI Elements는 커스텀 라우팅 로직 없이 모델 라우팅 (model routing)을 처리합니다.
AI Gateway는 에이전트와 사용자의 아티팩트 (artifacts)를 저장하며, 관리해야 할 오브젝트 스토리지 (object storage)가 없습니다.
Vercel Blob은 에이전트가 확장 (fan out)됨에 따라 병렬 작업을 흡수하며, 팀이 아키텍처를 재설계할 필요 없이 하부에서 확장됩니다.
이는 실제 연산 (compute)에 대해서만 비용이 발생함을 의미하며, 모델 응답을 기다리는 왕복 시간 (round-trip time)에 대해서는 비용이 발생하지 않습니다.
유동적 연산 (Fluid compute)
액티브 CPU (Active CPU) 가격 책정은 병렬 환경이 쌓이는 것을 방지합니다.
크론 잡 (Cron Jobs)은 트래픽이 높은 기간 동안 봇을 필터링하며, 커스텀 미들웨어 (middleware)가 필요하지 않습니다.
BotID
병렬 에이전트에는 병렬 인프라가 필요합니다.
여섯 개의 Next.js 프로젝트, 플랫폼 팀 없음
모든 워크로드에 대한 하나의 AI 스택
Superset은 스스로의 슈퍼 유저입니다.
Hacker News 급증을 통한 확장
"배포할 시간이 거의 없다