FLORA가 Vercel AI 스택으로 크리에이티브 에이전트를 출시한 방법

Vercel 위의 FLORA

• 이미지 생성 시스템, 프로덕션 출시 속도 2배 향상

• 마이그레이션 후 인프라 논쟁 제로

• 50개 이상의 이미지 모델 오케스트레이션

시즌별 패션 런칭은 한 장의 사진이 아니라 하나의 이야기다.

그 이야기를 만드는 과정은 끊임없는 탐색의 연속이다. 같은 의상을 다른 모델이 착용하고, 같은 포즈를 다양한 조명과 앵글로 담아내며, 같은 세트를 화려하거나 거칠게 느껴지는 배경으로 바꿔가며 촬영한다.

FLORA는 이런 시각적 반복 작업을 누구나 디지털 캔버스에서 할 수 있도록 만들어졌다. 새롭게 선보이는 크리에이티브 에이전트 FAUNA는 마치 디자인 파트너처럼 아이디어를 다양한 크리에이티브 방향의 지도로 구현해준다.

FLORA에서 FAUNA로: 크리에이티브 에이전트의 탄생

FLORA는 노드 기반의 크리에이티브 워크플로 캔버스로 시작했다. 숙련된 사용자에게 이 캔버스는 강력한 도구다. 단계와 분기를 직접 만들고, 각 단계마다 상세한 프롬프트를 추가해 이미지의 세부 요소를 정밀하게 조정할 수 있다.

하지만 이 캔버스에는 한 가지 트레이드오프가 있었다. 모든 크리에이터가 워크플로 설계자처럼 사고해야 했다. 탐색의 각 단계를 프롬프트와 모델 선택으로 직접 구성해야 했고, 그 과정에서 창작의 흐름이 끊기곤 했다.

그래서 FAUNA를 만들었다.

FAUNA는 복잡한 설정 부담을 없애면서도 AI의 강력한 기능은 그대로 유지한다. 빈 캔버스와 예시 이미지 더미에서 시작하는 대신, 디자이너는 자신의 아이디어에서 출발할 수 있다. 캠페인 비주얼, 무드보드, 룩북 방향성 등 원하는 것을 FAUNA에게 말하면, 에이전트가 레퍼런스를 수집하고 모델을 선택해 탐색과 다듬기에 필요한 다양한 변형을 자동으로 생성해준다.

내부적으로 FAUNA는 오랫동안 실행되는 고도로 병렬화된 에이전트다. FLORA의 Applied AI 총괄 Alec Jo가 이 작업을 이끌고 있다.

Alec과 그의 팀은 FAUNA를 개발하면서 초기 캔버스 사용자들이 겪었던 것과 똑같은 어려움에 부딪혔다. 에이전트 자체를 개선하는 데 집중해야 할 시간을 AI 기술 설정에 너무 많이 쏟아붓고 있었던 것이다. 그때부터 Vercel을 검토하기 시작했다.

인프라가 에이전트를 만든다

텍스트 기반 작업에만 AI를 활용해왔다면, 전문 크리에이터를 위한 시각적 워크플로가 얼마나 많은 것을 요구하는지 실감하기 어렵다.

이미지와 영상 생성에는 수 분이 걸리기도 하고, 하나의 크리에이티브 세션에서 수많은 작업이 동시에 펼쳐진다. 다양한 앵글, 배경, 스타일링 방향, 모델 프로바이더, 그리고 "만약 이렇게 하면?"이라는 가설적 분기까지.

이 작업들은 동시에 실행되고, 각각 다른 시점에 완료되며, 그러면서도 사용자가 탐색할 수 있는 일관된 흐름으로 취합되어야 한다.

초기에 Alec의 팀은 에이전트 기본 요소 구축에 LangChain을, 오케스트레이션에는 Temporal을 검토했다. 동작하긴 했지만 대가가 따랐다. 유지보수해야 할 시스템이 두 개였고, 동기화해야 할 추상화 계층도 두 벌이었으며, 제품 개발 속도를 떨어뜨리는 AI 배관 작업이 너무 많았다.

FLORA는 에이전트 개발과 배포를 단순화하기 위해 Vercel AI 스택으로 마이그레이션했다.

• AI SDK와 에이전트 프레임워크는 FAUNA의 동작을 구동하는 기본 요소를 기본 제공한다. 모델, 툴 호출, 에이전트 로직을 위한 인터페이스 레이어가 여기에 포함된다.

• Workflow SDK의 DurableAgent는 AI SDK 에이전트 프레임워크에 지속적인 오케스트레이션을 더해준다. 루프의 각 단계가 유지되고, 실패 시 재시도되며, 상태를 잃지 않고 얼마든지 오래 실행될 수 있다.

• Fluid Compute는 에이전트가 수많은 동시 작업으로 팬아웃될 때 비용 효율적으로 작업을 처리해준다. 병렬로 실행되는 장시간 이미지 생성에서 특히 중요한 역할을 한다.

핵심은 단순화를 위해 도구를 교체하는 데 있지 않았다. 기본 요소, 오케스트레이션, 컴퓨팅이 개별 컴포넌트가 아니라 하나의 시스템으로 설계된 단일 통합 AI 스택으로 이동하는 것이었다.

과정 자체가 곧 제품이다

FLORA의 궁극적인 목표는 UI/UX를 제외한 모든 디자인 작업을 지원하는 것이며, FAUNA는 시각적 아이디에이션을 처음부터 끝까지 오케스트레이션하는 첫걸음이다.

그런데 FAUNA를 만드는 과정에서 Alec의 팀은 예상치 못한 수확을 얻었다. 사용자를 훨씬 깊이 이해하게 된 것이다. 크리에이티브 작업에서는 과정 자체가 곧 제품이다. 그리고 몰입 상태(flow state)를 오래 유지할수록 결과물의 완성도가 높아진다.

새로운 시각적 아이디어에 새로운 반복 주기가 필요하듯, 매주 새로운 이미지 모델과 기능이 쏟아진다. 이제 FLORA는 배관 작업이나 인프라 문제에 막히지 않고 이 흐름을 바로 활용할 수 있다.