Superset이 Vercel에서 AI 에이전트용 IDE를 만든 방법

Superset on Vercel

주당 1,000~1,400건 배포
하루 약 600건의 프리뷰 배포
평균 빌드 시간 약 30초
주간 DAU 성장률 57~64%

AI를 활용한 소프트웨어 개발은 처음에는 개발자 한 명이 로컬 저장소를 두고 에이전트 하나와 대화를 나누는 방식으로 시작됐습니다. 이제 개발자들은 클라우드에서 에이전트 집단을 지휘하는 시대가 됐지만, 기존 도구들은 여전히 과거의 업무 방식에 맞게 설계되어 있습니다. IDE, 터미널, 코드 리뷰 시스템 모두 개발자 한 명이 티켓 하나를 순차적으로 처리하는 구조를 전제로 만들어진 도구들입니다.

YC 지원을 받은 회사에서 각각 CTO를 역임한 Kiet Ho, Satya Patel, Avi Peltz는 멀티 에이전트 개발을 위한 IDE인 Superset을 함께 만들었습니다. Superset은 최대 10개의 코딩 에이전트를 병렬로 실행하며, 각 에이전트는 독립된 워크스페이스에서 동작합니다. 개발자는 이를 통해 여러 브랜치에서 동시에 코드를 생성하는 에이전트 팀을 지휘할 수 있습니다.

에이전트 팀을 병렬로 운영하면, 그 아래 플랫폼이 처리해야 하는 일도 달라집니다. Superset이 사용자에게 제공하는 병렬 경험은 플랫폼 어디에도 작업을 멈추게 하는 요소가 없기 때문에 가능합니다. 어느 한 레이어라도 잠깐이라도 느려지면, 그 위에서 이루어지는 병렬 처리 전체가 함께 무너집니다.

병렬 에이전트에는 병렬 인프라가 필요합니다

이 워크플로우에는 제품 표면에서는 잘 보이지 않는 핵심 전제가 있습니다. 모든 에이전트 스레드에는 독립된 실행 환경이 필요하고, 모든 브랜치에는 라이브 URL이 있어야 하며, 모든 변경 사항은 안전하게 실행할 수 있는 공간을 필요로 합니다.

즉각적인 환경 프로비저닝이 없으면 병렬 에이전트는 더 이상 병렬로 동작하지 않습니다. CI 파이프라인을 브랜치마다 직접 설정해야 하고, 프리뷰 환경은 수동으로 관리해야 하며, 배포는 차례를 기다리며 밀리기 시작합니다. 수십 개의 에이전트를 동시에 돌리는 팀에게 이런 직렬화는 제품 자체를 망가뜨리는 요인입니다. 열두 개의 워크플로우가 하나의 큐로 합쳐지고, 몇 분이면 끝날 작업이 몇 시간씩 걸리게 됩니다. 개발자는 다시 기다리는 신세가 되는데, 이는 Superset이 존재하는 이유와 정반대되는 상황입니다.

플랫폼 팀 없이 Next.js 프로젝트 여섯 개 운영

세 창업자 모두 이전 회사에서 Vercel을 사용한 경험이 있었기에, Vercel은 처음부터 당연한 선택이었습니다. Superset은 출시 첫날부터 웹 앱, 마케팅 사이트, 문서, 그리고 세 개의 부가 서비스 등 총 여섯 개의 Next.js 프로젝트를 Vercel에서 운영했습니다. 팀은 플랫폼 엔지니어링에 시간을 쓰지 않고 오롯이 제품 개발에 집중할 수 있었습니다.

Superset 개발자나 에이전트가 브랜치를 생성하면 자동으로 프리뷰 배포(preview deployment)가 이루어지며, 경우에 따라 여러 서비스가 함께 구동됩니다. 사내에서만 하루 최대 약 600건의 프리뷰 배포가 발생하며, 모든 브랜치에는 라이브 URL이 즉시 부여됩니다. 배포 큐를 기다리는 일은 없습니다.

모든 워크로드를 하나의 플랫폼에서

스택은 제품과 함께 성장했으며, 각 구성 요소는 기능이 추가될 때마다 특정 문제를 해결하기 위해 도입됐습니다.

Vercel Blob은 에이전트와 사용자의 아티팩트를 저장합니다. 별도의 오브젝트 스토리지를 관리할 필요가 없습니다.
Cron Jobs는 병렬 환경이 무한정 쌓이지 않도록 정리합니다.
BotID는 트래픽이 급증하는 시점에 봇을 걸러냅니다. 별도의 커스텀 미들웨어가 필요 없습니다.

에이전트 오케스트레이션 자체는 AI SDK와 AI Elements 위에서 동작하며, 모델 라우팅은 AI Gateway가 담당합니다. Fluid compute는 에이전트가 병렬로 분산될 때 발생하는 스케일링 부하를 흡수하며, 팀이 아키텍처를 재설계하지 않아도 됩니다.

Superset이 새로운 제품 영역으로 확장하는 동안에도 스택 전체는 Vercel 위에서 유지됐습니다. 연결해야 할 두 번째 클라우드도, 관리해야 할 오케스트레이션 레이어도, 이를 붙들어 줄 플랫폼 엔지니어링 팀도 없습니다. 새로운 영역은 기존 영역을 처리해 온 것과 동일한 기본 요소 위에서 만들어집니다. 덕분에 팀은 인프라 배관 작업에 시간을 쓰는 대신 제품 개발에 계속 집중할 수 있습니다.

Superset은 스스로의 열렬한 사용자입니다

Superset이 얼마나 강력한지 가장 잘 보여주는 증거는 팀 자신이 Superset을 어떻게 쓰는지입니다. GitHub 이슈가 Superset으로 유입되면 병렬 워크스페이스로 나뉘어 처리되며, Satya는 팀 환경을 최대 열두 개의 인스턴스가 동시에 돌아가도록 설정해 두었습니다. 여러 작업이 누구도 기다리지 않고 동시에 진행됩니다. 이전 개발 워크플로우와 비교하면, Superset의 커밋 그래프는 지수적으로 증가하는 모습을 보입니다.

Hacker News 트래픽 급증도 거뜬히

Hacker News "Show HN" 런치 당시, 사용자 수가 하룻밤 사이에 세 배로 늘었습니다. Superset은 누구도 인프라를 손대지 않은 채로 이 트래픽 급증을 그대로 흡수했습니다.

이는 장애 대응에도 마찬가지입니다. 고객이 문제를 제보하면 에이전트가 즉시 작업을 시작해 수정 사항을 작성하고, 프리뷰를 생성한 뒤 30분 이내에 코드를 머지할 수 있습니다. 만약 수정이 오히려 상황을 악화시켜도 롤백은 즉각적이라, 잘못된 배포의 비용이 사실상 0에 가깝습니다.

"배포 시간이 거의 없다"는 것을 기준으로

Superset에게 즉각적인 배포가 중요한 이유는, 코드를 작성하고 프리뷰를 확인하고 배포하는 루프를 충분히 짧게 유지해야 수십 개의 병렬 워크스트림에서도 개발 속도가 멈추지 않기 때문입니다. 평균 빌드 시간은 약 30초이며, 주간 배포 건수는 1,000에서 1,400건 사이를 유지하고 있습니다.

앞으로는

성공의 패턴은 이미 뚜렷합니다. 병렬로 작동하는 팀이, 병렬을 위해 설계된 제품을, 큐로 되돌아가지 않아도 되는 에이전트 인프라(agentic infrastructure) 위에서 만드는 것입니다. 고객에게 새로운 에이전트 기능을 출시할 때마다, 팀 내 엔지니어들이 먼저 수십 개를 동시에 돌리며 직접 검증합니다. 지금의 열두 개는 곧 스물네 개가 될 것이고, 그 아래 인프라는 처음부터 그렇게 될 것을 예상하고 만들어졌습니다.

Superset 소개: Superset은 YC 출신 전직 CTO 세 명이 만든 팀으로, AI 에이전트 시대를 위한 IDE입니다. 개발자가 여러 코딩 에이전트를 동시에 병렬로 실행할 수 있게 해줍니다.