1월 넷째 주에는 KRDS Agent 애플리케이션의 안정화와 실행 환경 확장을 중심으로 작업을 진행했다. 웹 환경에서만 실행되던 KRDS Agent를 Electron 기반 데스크톱 애플리케이션으로 확장해, 하나의 코드베이스로 웹과 데스크톱 환경을 모두 지원할 수 있도록 실행 구조를 재정비했다. 또한 데스크톱 환경의 특성을 활용해 로컬 파일 시스템에 접근할 수 있는 기능을 추가했다.

KRDS Agent를 웹과 데스크톱에서 동시에 실행할 수 있는 구조를 마련함으로써 활용 범위를 확장했다. 로컬 폴더 접근 기능을 통해 에이전트가 로컬 리소스를 기반으로 동작할 수 있는 가능성을 확인했으며, 단순한 웹 툴을 넘어 애플리케이션 형태로 발전시킬 수 있는 기반을 확보했다.

AI 에이전트 애플리케이션은 모델 성능뿐 아니라, 모델 변경이나 정책 변화에 얼마나 유연하게 대응할 수 있는 구조를 갖추는지가 중요하다는 점을 체감했다. 또한 Electron을 통해 데스크톱 환경으로 확장하면서 웹에서는 다루기 어려웠던 로컬 파일 접근, 실행 흐름 제어 등의 영역까지 에이전트 활용 범위가 넓어질 수 있음을 확인했다. 단순 기능 구현을 넘어, 실행 환경과 사용자 경험까지 함께 설계하는 것이 에이전트 설계의 핵심이라는 인식을 갖게 되었다.

프론트엔드는 React 기반으로 구성했으며, 데스크톱 애플리케이션 구현을 위해 Electron을 사용했다. AI 모델은 Google Gemini 2.0 Flash API를 사용했고, 모델 변경에 따라 API 호출 구조와 에러 핸들링 로직을 함께 수정했다. Electron 환경에서는 IPC 통신을 활용해 메인 프로세스와 렌더러 프로세스 간 데이터를 주고받았으며, 이를 통해 로컬 폴더 선택 다이얼로그와 파일 목록 조회 기능을 구현했다. 개발 및 실행 환경 관리는 Node.js 기반으로 구성했다.

차주에는 현재 구축된 구조를 바탕으로 KRDS Agent의 실제 에이전트 기능을 확장하는 작업을 이어갈 예정이다. 특히 로컬 파일을 읽고 분석하거나, 작업 결과를 다시 파일로 생성하는 등 에이전트다운 활용 시나리오를 중심으로 애플리케이션을 발전시켜보고자 한다. 이를 통해 단순 실험 단계를 넘어, 실사용 가능한 에이전트 애플리케이션 형태로 다듬는 것을 목표로 한다.