AI 에이전트 최적화/친화성 확보 리서치

[DaleSeo]

목표

DaleUI를 사람뿐 아니라 AI 에이전트가 잘 이해하고 올바르게 사용할 수 있는 디자인 시스템으로 만듭니다.

앞으로는 사람이 직접 사용하기 좋은 것뿐 아니라 에이전트가 사용하기 좋은 디자인 시스템이 시장에서 더 각광받을 것으로 예상됩니다. 특히 DaleUI 같은 신생 디자인 시스템은 주요 LLM의 훈련 데이터에 포함되지 않아, 아무 가이드 없이 에이전트에게 맡기면 실수가 잦다는 치명적인 약점이 있습니다. 이 약점을 구조적으로 보완할 도구와 계약(contract)을 설계합니다.

리서치 항목

• MCP 서버 — 에이전트가 DaleUI 컴포넌트·토큰·가이드라인을 질의할 수 있는 MCP 서버 제공
• Skill / 에이전트 프로토콜 — Claude Skills 등 주요 에이전트 프레임워크에 제공할 Skill 형태 정의
• AI 친화적 문서 포맷 스펙 — llms.txt 등 에이전트가 파싱하기 좋은 문서 규격 정의 (실제 문서 콘텐츠 제작은 웹사이트 고도화 리서치에서 진행)
• 훈련 데이터 부재 완화 전략 — 에이전트가 DaleUI 관용구를 따르도록 유도하는 방법 (예: 시스템 프롬프트 템플릿, few-shot 예시 세트, 컴포넌트 사용 규칙 문서)
• Playground — 에이전트가 DaleUI로 페이지를 생성하는 기능. 전통적인 컴포넌트 조합 방식 + AI 프롬프트 기반 자동 생성. 위 MCP/Skill의 첫 번째 소비자이자 검증 수단
• 에이전트 사용 품질 평가 방법 — 에이전트가 DaleUI를 얼마나 정확히 사용하는지 측정하는 방식

산출물

• 외부 AI 친화성을 확보하기 위한 작업 목록
• 각 작업별 공수 추정 (시간 단위)

연관 리서치

• 웹사이트 고도화 리서치 — 문서 콘텐츠와 플랫폼 담당. 본 리서치에서 정의한 AI 친화 문서 포맷 스펙을 따름.