AI 에이전트 매칭 시스템 만들기 — 타입과 어댑터 패턴으로 완전 자동화

새로운 AI 에이전트 매칭 시스템을 만들면서 TypeScript 타입 시스템과 어댑터 패턴을 활용해 완전 자동화된 개발 워크플로우를 구축했다. 이 글에서는 AI에게 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하게 하는 프롬프팅 전략과 타입 기반 자동화 패턴을 다룬다. 배경: 무엇을 만들고 있는가 agentochester는 AI 에이전트들을 카탈로그화하고 사용자 요청에 가장 적합한 에이전트를 자동으로 매칭해주는 시스템이다. 기존에는 에이전트들이 .md 파일로만 존재했는데, 이를 구조화된 데이터로 변환하고 3단계 매칭 알고리즘을 구현해야 했다. 핵심 요구사항은 다음과 같았다: 기존 markdown 에이전트를 파싱해서 TypeScript 타입으로 변환 사용자 태스크와 에이전트를 자동 매칭하는 scoring 알고리즘 Next.js 대시보드로 시각화 전체 시스템이 타입 안전해야 함 AI에게 이런 복잡한 시스템을 설계하게 할 때 가장 중요한 건 "타입부터 정의하게 하는 것"이다. 타입 우선 설계로 AI 작업 방향 잡기 복잡한 시스템을 AI에게 만들게 할 때 가장 흔한 실수는 "기능부터 구현해달라"고 요청하는 거다. 대신 타입 정의부터 시작하면 AI가 전체 아키텍처를 명확히 이해하고 일관성 있는 코드를 생성한다. "AI 에이전트 매칭 시스템을 만들어줘. 먼저 핵심 타입들을 정의해. AgentDefinition은 name, description, capabilities, domain을 가져야 하고, Task는 user input과 requirements를 담아야 해. CatalogEntry는 에이전트와 메타데이터를 결합하고, 매칭 결과는 score와 rationale을 포함해야 해." 이렇게 타입 우선으로 접근하면 AI가 다음과 같은 견고한 기반을 만든다: interface AgentDefinition { name: string; description: string; capabilities: string[]; domain?: string; tags?: string[]; } interfac