Go는 에이전트 개발에 적합한 언어입니다

• 최근 AI 에이전트의 도입이 증가하면서, Go 언어 기반의 하이브리드 스택 활용이 늘어나는 추세임
• 에이전트는 긴 실행 시간과 높은 비용, 그리고 입출력 대기가 잦은 특성을 가짐
• Go는 경량 고루틴, 중앙집중적 취소 메커니즘, 채널 기반 메시징 등 고성능 동시성 모델을 제공함
• 표준 라이브러리가 방대하며, 프로파일링 도구(pprof)로 메모리 및 스레드 누수 추적이 용이함
• 단, Go는 머신러닝 생태계 부족과 썩 뛰어나지 않은 최고 성능, 타 언어 대비 낮은 서드파티 지원 등의 한계도 존재함

에이전트란 무엇인가

• 에이전트는 반복 루프에서 실행되며, 다음 실행 단계를 스스로 결정할 수 있는 프로세스를 의미함
• 워크플로우처럼 미리 정의된 경로가 아니라, 조건(예: “테스트 통과”)이나 최대 반복 횟수 등으로 종료 여부를 판단함
• 실제 서비스 시, 에이전트는 수 초~수 시간에 걸쳐 장시간 실행되고, LLM 호출·브라우저 조작 등으로 비용이 높음
• 사용자의 입력(또는 다른 에이전트의 입력)을 처리해야 하므로, 입출력(I/O) 대기 시간이 많음

Go 언어가 에이전트에 적합한 이유

고성능 동시성

• Go의 고루틴은 2KB의 메모리만으로 수천~수만 개의 경량 스레드를 동시 실행 가능
• 각 고루틴은 멀티코어를 활용해 병렬 처리하며, I/O 및 대기 상태의 에이전트도 부담 없이 운영 가능
• 채널(Channel) 기반 통신을 통해 메모리 공유 대신 메시지 전달로 동기화 구현 (Mutex 사용 최소화)
• 에이전트가 비동기로 메시지를 주고받으며 상태를 관리하기에 적합

중앙집중적 취소 메커니즘

• Go의 context.Context 활용 시, 대부분의 라이브러리·API가 취소 신호를 지원하므로 실행 중단이 매우 쉬움
• Node.js나 Python은 여러 취소 패턴이 혼재해 있지만, Go는 일관된 방식으로 안전하게 취소 및 자원 회수 가능

풍부한 표준 라이브러리

• Go는 표준 라이브러리가 방대하며, HTTP/웹, 파일, 네트워크 I/O 등 거의 모든 영역 지원
• 모든 I/O는 고루틴 내에서 블로킹 동작을 가정하여 비즈니스 로직을 직선형(스트레이트라인)으로 작성 가능
• Python은 asyncio, 스레딩, 프로세스 등 다양한 동시성 패턴이 혼재해 복잡함

프로파일링 및 진단 도구

• Go의 pprof 등 내장 도구로 메모리 누수, 고루틴(스레드) 누수를 실시간 추적 가능
• 장시간·동시 실행되는 에이전트에서 발생할 수 있는 누수 문제 진단에 강점

LLM 코딩 지원 우수

• Go는 단순한 문법과 풍부한 표준 라이브러리 덕분에 LLM이 고유의 Go 스타일 코드를 잘 작성함
• 프레임워크 의존성이 낮아 LLM이 버전이나 패턴에 신경 쓸 필요가 적음

Go의 한계점

• 서드파티 라이브러리 및 생태계가 Python, TypeScript 대비 부족
• 머신러닝 직접 구현에는 적합하지 않음 (성능과 지원이 한계)
• 최고 성능이 필요한 경우 Rust, C++이 더 나음
• 에러 핸들링에 관대한 개발자에게는 다소 불편할 수 있음