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Vercel AI SDK 3.0 — Generative UI로 LLM 응답을 React 컴포넌트로 스트리밍

Vercel AI SDK 3.0이 Generative UI를 도입해 LLM 응답을 텍스트가 아닌 React Server Components로 직접 스트리밍할 수 있게 됐다. 모델이 함수 호출(Function Calling)로 어떤 컴포넌트를 렌더링할지 결정하면, 서버에서 해당 컴포넌트를 스트리밍해 클라이언트에 직접 전달하는 구조다.

핵심 포인트
  • render() 함수가 LLM 함수 호출 결과를 React Server Components와 매핑해 UI를 직접 스트리밍한다
  • OpenAI, Mistral, Fireworks 등 OpenAI SDK 호환 Function Calling을 지원하는 모델과 동작한다
  • Next.js App Router(RSC 지원)가 필수이며, Pages Router에서는 동작하지 않는다
  • LangChain, LlamaIndex와 선택적 통합이 가능하다
  • async generator 패턴으로 컴포넌트를 점진적으로 스트리밍할 수 있다
상세 정리
  • Generative UI 개념: 기존 AI SDK는 텍스트만 스트리밍. 3.0부터는 LLM이 어떤 UI 컴포넌트를 보여줄지 결정하고, 서버가 그 컴포넌트를 렌더링해 스트리밍한다.
  • render() 함수 구조: 사용자 메시지를 받아 LLM에 전달 → 모델이 함수 호출로 응답 → 해당 함수명에 매핑된 React 컴포넌트를 generate() 제너레이터로 반환.
  • 기본 예시: 날씨 조회 요청 시 모델이 get_current_weather 함수를 호출하면 서버에서 WeatherCard 컴포넌트를 스트리밍 — 텍스트 대신 리치 UI가 채팅창에 등장.
  • async generator 패턴: generate 함수 안에서 yield로 로딩 스피너를 먼저 반환하고, await 후 최종 컴포넌트를 yield — 사용자가 로딩 상태를 실시간으로 본다.
  • RSC 직렬화 제약: Server Component는 함수, Date 같은 직렬화 불가 타입을 props로 전달할 수 없다. 클라이언트 컴포넌트에 데이터만 전달하는 구조로 설계해야 한다.
  • 함수 호출 미지원 모델: native Function Calling 없는 모델은 프롬프트 엔지니어링으로 구조화 출력을 유도해 동일 패턴 적용 가능.
  • 프레임워크 요구사항: Next.js App Router 필수. createStreamableUI 헬퍼로 스트리밍 상태를 래핑하면 클라이언트에서 .value로 현재 컴포넌트를 구독 가능.
  • 적용 케이스: 날씨 카드, 주식 차트, 지도 컴포넌트 등 대화형 AI가 상황에 맞는 인터랙티브 UI를 동적으로 선택·렌더링하는 시나리오.
왜 읽나Next.js App Router 기반 AI 챗봇에서 텍스트 응답을 넘어 리치 UI 컴포넌트를 LLM이 직접 선택해 렌더링하도록 구현하려는 풀스택 엔지니어.
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