AI 에이전트 도입이 증가함에 따라, 본 기사는 Go 언어가 에이전트 개발에 적합한 이유와 한계를 제시하고 이에 대한 다양한 의견을 담고 있다.

에이전트의 정의 및 특성:
에이전트는 반복 루프에서 실행되며, 다음 실행 단계를 스스로 결정할 수 있는 프로세스를 의미한다. 이는 미리 정의된 워크플로우와 달리, 특정 조건(예: "테스트 통과")이나 최대 반복 횟수 등으로 종료 여부를 판단한다. 실제 서비스에서 에이전트는 수 초에서 수 시간에 걸쳐 장시간 실행되며, LLM 호출이나 브라우저 조작 등으로 인해 높은 비용이 발생할 수 있다. 또한, 사용자의 입력이나 다른 에이전트의 입력을 처리해야 하므로 입출력(I/O) 대기 시간이 많은 특성을 지닌다.

Go 언어가 에이전트 개발에 적합한 이유:

1. 고성능 동시성 (High-performance Concurrency):
   • Go의 goroutine은 약 2KB의 경량 메모리만으로 수천~수만 개의 경량 스레드를 동시에 실행할 수 있다. 이는 멀티코어를 활용한 병렬 처리를 가능하게 하며, I/O 및 대기 상태의 에이전트를 부담 없이 운영할 수 있도록 돕는다.
   • Channel 기반 통신은 메모리 공유 대신 메시지 전달을 통해 동기화를 구현하여 Mutex 사용을 최소화한다. 이는 에이전트가 비동기적으로 메시지를 주고받으며 상태를 관리하기에 적합하다.

2. 중앙집중적 취소 메커니즘 (Centralized Cancellation Mechanism):
   • Go의 context.Context 활용 시, 대부분의 라이브러리와 API가 취소 신호를 지원하여 실행 중단이 매우 용이하다. Node.js나 Python과 달리 Go는 일관된 방식으로 안전하게 실행을 취소하고 자원을 회수할 수 있다.

3. 풍부한 표준 라이브러리 (Rich Standard Library):
   • Go는 방대한 표준 라이브러리를 제공하며, HTTP/웹, 파일, 네트워크 I/O 등 거의 모든 영역을 지원한다. 모든 I/O는 goroutine 내에서 블로킹 동작을 가정하여 비즈니스 로직을 직선형(스트레이트라인)으로 작성할 수 있다. 이는 asyncio, 스레딩, 프로세스 등 다양한 동시성 패턴이 혼재하는 Python보다 복잡성을 줄여준다.

4. 프로파일링 및 진단 도구 (Profiling and Diagnostic Tools):
   • pprof 등 Go의 내장 도구를 통해 메모리 누수, goroutine(스레드) 누수를 실시간으로 추적할 수 있다. 이는 장시간 동시 실행되는 에이전트에서 발생할 수 있는 누수 문제 진단에 강점을 가진다.

5. LLM 코딩 지원 우수 (Good LLM Coding Support):
   • Go는 단순한 문법과 풍부한 표준 라이브러리 덕분에 LLM이 고유의 Go 스타일 코드를 잘 생성한다. 프레임워크 의존성이 낮아 LLM이 버전이나 패턴에 신경 쓸 필요가 적다.

Go의 한계점:

• Python, TypeScript 대비 서드파티 라이브러리 및 생태계가 부족하다.
• 머신러닝 직접 구현에는 적합하지 않다 (성능 및 지원의 한계).
• 최고 성능이 필요한 경우 Rust, C++이 더 낫다.
• 에러 핸들링이 다소 장황하여 개발자에게 불편함을 줄 수 있다.
• 타입 시스템이 제한적이며, 최신 언어에서 기본 제공되는 많은 기능들을 Go에서는 우회해야 한다는 지적이 있다. 이는 에이전트 제작에 걸림돌이 될 수 있다는 의견도 제기된다.

논의 및 추가 고려 사항 (댓글 의견 종합):

• LLM 호출이 주요 병목: 에이전트 시스템에서 가장 큰 지연 요소는 LLM 호출이므로, 언어 런타임의 성능 영향은 미미하다는 의견이 많다. 오히려 Python의 방대한 AI 라이브러리 지원이 더 중요한 장점으로 작용할 수 있다.
• 배포 용이성: Go는 스태틱 바이너리 배포가 가능하여 Python의 환경 및 의존성 문제에서 자유롭다는 장점이 있다.
• 오케스트레이션 계층으로서의 Go: 에이전트가 오케스트레이션 계층 역할을 할 때 Go, Erlang, Node.js가 특히 적합하며, 대량의 AI 관련 라이브러리가 반드시 필요한 것은 아니라는 주장도 있다. IO가 많은 작업은 도메인별 툴 인터페이스 뒤에 추상화하여 필요한 언어로 서브시스템을 만들 수 있다.
• 대안 언어 및 프레임워크:
  • Elixir/BEAM: BEAM 가상 머신의 동시성 모델과 안정성을 기반으로 한 에이전트 프레임워크(Oban, Extism Elixir SDK)가 이상적인 선택으로 제시된다. 어플리케이션 재배포 없이 안전한 에이전트 교체, 상태 기반/임시 에이전트 구현 용이, 비동기 작업 영속화에 강점을 보인다.
  • TypeScript: AI 용도로 우수한 글루 언어(glue language)이며, Python과 함께 라이브러리 지원이 매우 좋고, Go보다 강력한 타입 시스템과 네이티브 JSON 처리 성능을 강점으로 내세운다.
  • Rust/C++: 최고 성능이 필요한 경우 네이티브 모듈 작성에 선호된다.
• 장시간 실행 프로세스의 상태 관리: 프로세스 종료 시 작업 손실을 방지하기 위해 상태를 데이터베이스에 직렬화하는 것이 중요하며, 체크포인트 기반 상태 머신 구현이 필요하다. Hatchet, Temporal과 같은 플랫폼이 워크플로우 내 함수 실행 이력을 저장하고 인터럽트 시 재생하는 핵심 기능을 제공한다. Oban 프레임워크(Elixir)는 비동기 작업 영속화의 중요성을 강조하며 유사한 접근 방식을 사용한다.
• JavaScript/TypeScript에 대한 회의적 시각: 일부 AI 엔지니어들은 JavaScript 사용을 기피하며, JavaScript 자체가 백엔드에 적합하지 않은 언어라는 의견도 있다. TypeScript도 기반이 되는 JavaScript의 근본적인 문제를 해결하지 못한다는 지적도 제기된다.
• LLM 호출 외 고비용 요소: LLM 호출 외에도 비동기 편집(merge, diff, patch) 충돌 해결이 에이전트에서 비용이 많이 드는 작업으로 언급된다.
• Go 타입 시스템의 논란: Go의 타입 시스템이 제한적이고 부족하다는 비판이 있으며, 이는 동적 타이핑 언어처럼 쓰인다고 보기도 한다. 그럼에도 불구하고 인터페이스는 잘 작동하고, 패키징 시스템이 매끄러우며, Python/JS 대비 코드 장기 유지보수 걱정이 적다는 긍정적인 측면도 있다.