파이썬 vs 타입스크립트

라이브러리 부분은 전적으로 동의함... 언어 구조 면에서는 계층 구조를 강제하는 건 좋지만, {}가 없어서 더 혼란스럽게 느껴짐... 근데 내가 처음 배운 언어가 아니라서 C, Java, Typescript, 그리고 최근엔 SwiftUI(지금까지 제일 좋아하는 언어) 경험 때문에 편향된 걸 수도 있음.

나도 처음 시작한 언어는 아니었음(난 예전에 Java랑 VB.NET으로 시작했거든). 2015년쯤 Python을 접했을 때는 주로 C#을 쓰고 있었는데, 뭔가 확 끌리는 게 있더라고. 그때쯤 홈랩 때문에 리눅스도 쓰기 시작했지.

맞음. 근데 다들 그냥 '쉽다'는 이유로 선택하는 것 같음... 나한테 언어 선택 기준은 지연 시간 요구사항이나 동기/비동기 처리 필요성 같은 것들인데...

사람들이 Python이랑 TypeScript 가지고 무슨 성배라도 되는 양 집착하는데, 솔직히 진짜 골치 아픈 건 그런 게 아님. 프로젝트 몇 개 만들어보니까 언어는 별로 중요하지도 않더라. 진짜 문제는 지저분한 입력값이랑 명확하지 않은 흐름임. 에이전트가 뭘 해야 할지, 작업을 어떻게 처리해야 할지 정확히 모르면 뭘로 코딩하든 결국 터지게 돼 있음. 문법 따지지 말고 거기부터 집중하셈.

파이썬이 인기 있는 건 언어 자체가 특별해서가 아니라 생태계 때문임. 진지한 AI 작업은 pandas, numpy, pytorch 같은 파이썬 라이브러리에 의존하거든. 이걸 대체할 만큼 성숙한 타입스크립트 환경은 없어서, 파이썬을 버리는 건 단순히 문법 바꾸는 게 아니라 인프라를 통째로 새로 짜는 거나 다름없음.

대부분의 AI 프로젝트는 그냥 모델 제공업체 API 호출하는 게 다임. 실제로 NLP 작업하는 애들은 극소수지.

둘 다로 에이전트 만들어봤는데, 풀스택으로 치면 TS가 훨씬 깔끔함. 근데 새로운 AI 툴은 죄다 파이썬으로 먼저 나옴. TS 래퍼 나올 때쯤이면 난 이미 배포 끝났음.

생태계 논리가 진짜 핵심이지. PyTorch, transformers, langchain이나 커스텀 ML 파이프라인이랑 통합해야 할 때 Typescript는 그냥 마찰만 늘릴 뿐임. 결국 Python 서브프로세스를 실행하게 되는데, 그러면 풀스택 일관성을 위해 Typescript를 선택한 의미가 없어짐.

그렇긴 해도, 속도에 대한 불만은 대부분의 에이전트 워크로드에선 과장된 느낌임. 보통 병목은 언어 런타임이 아니라 LLM이나 데이터베이스로 가는 API 지연 시간이니까. 나도 일주일 동안 최적화하느라…