Superset이 Vercel에서 AI 에이전트용 IDE를 구축한 방법

Superset은 최대 10개 코딩 에이전트를 병렬로 돌리는 IDE를 만들기 위해 Vercel을 전면 활용했다. 각 에이전트는 독립 워크스페이스에서 실행되고, 모든 브랜치는 자동으로 preview deployment로 전개돼 즉시 라이브 URL을 얻는다.

이 구조의 핵심은 병렬성을 막는 병목을 없애는 데 있다. 에이전트가 늘어날수록 CI 설정, 미리보기 환경 관리, 배포 대기열이 직렬화되면 작업은 수분이 아니라 수시간으로 늘어난다. Superset은 이를 피하기 위해 초기부터 Next.js 프로젝트 6개를 Vercel에 올리고 플랫폼 엔지니어링 없이 제품에 집중했다.

팀은 제품이 커질 때마다 Vercel의 개별 기능을 필요에 맞게 붙였다.

• AI SDK와 AI Elements로 에이전트 오케스트레이션을 처리하고
• AI Gateway로 모델 라우팅을 단순화했으며
• Vercel Blob으로 에이전트 산출물과 사용자 파일을 저장했다.
• Fluid compute는 다수의 병렬 작업을 흡수했고, Active CPU pricing으로 대기 시간보다 실제 연산에만 비용이 붙었다.
• Cron Jobs는 환경 누적을 막고, BotID는 트래픽 급증 시 봇을 걸러냈다.

실사용 성과도 수치로 드러난다. 내부적으로는 하루 약 600개의 preview deployment가 생성되고, 빌드 시간은 평균 30초 수준이며, 주간 배포량은 1,000~1,400건에 이른다. Hacker News 공개 직후 사용자 수가 하룻밤 사이 3배로 늘었지만 인프라를 따로 손보지 않았고, 장애 대응도 에이전트가 수정안을 만들고 미리보기를 띄워 30분 이내로 반영하는 흐름으로 굳어졌다.