Next.js 프론트엔드에서 AI API 호출 최적화: SWR과 React Query를 활용한 데이터 관리
Next.js 기반의 AI 서비스 개발 시 직면하는 데이터 관리의 어려움을 해결하기 위해 SWR과 React Query를 활용하는 방법을 알아봅니다. 최신 AI 에이전트 트렌드와 함께 실무적인 최적화 팁을 제공합니다.
AI 에이전트의 진화와 프론트엔드의 도전 과제
최근 AI 기술은 단순한 텍스트 생성을 넘어 복잡한 작업을 수행하는 방향으로 진화하고 있습니다. 최신 기술 동향인 'Open Code' 리뷰 등을 살펴보면, 단일 AI 에이전트를 전문화된 AI 팀으로 변환하는 혁신적인 접근 방식(oh-my-opencode 등)이 주목받고 있습니다. 이는 하나의 작업 요청이 내부적으로 여러 에이전트 간의 통신과 검증 과정을 거친다는 것을 의미합니다.
이러한 구조는 필연적으로 응답 시간의 지연과 데이터 복잡성 증가를 가져옵니다. Next.js와 같은 모던 프론트엔드 환경에서 이러한 AI API를 기존의 REST API처럼 다루게 되면, 불필요한 리렌더링이나 네트워크 병목 현상이 발생하여 사용자 경험(UX)을 크게 저해할 수 있습니다. 따라서 단순한 `useEffect` 사용을 넘어선 체계적인 서버 상태 관리 전략이 필수적입니다.
SWR과 React Query를 활용한 효율적인 캐싱 전략
AI API 호출 비용과 서버 부하를 줄이기 위해 가장 먼저 고려해야 할 것은 '캐싱'과 '중복 호출 방지'입니다. SWR(Stale-While-Revalidate)과 React Query(TanStack Query)는 이를 위한 강력한 도구입니다. 이 라이브러리들은 서버 상태를 클라이언트 상태와 분리하여 관리하게 해주며, 동일한 프롬프트에 대한 요청이 반복될 경우 캐시 된 데이터를 즉시 반환하여 API 호출을 획기적으로 줄여줍니다.
특히 AI 응답은 생성 비용이 높기 때문에, 사용자가 페이지를 이동했다가 돌아왔을 때 데이터를 다시 불러오지 않도록 설정하는 것이 중요합니다. `staleTime`이나 `dedupingInterval` 옵션을 넉넉하게 설정함으로써, 불변하는 AI 생성 결과값에 대한 불필요한 네트워크 요청을 차단할 수 있습니다. 이는 개발자 입장에서 서버 비용 절감뿐만 아니라 사용자에게 즉각적인 반응 속도를 제공하는 핵심 기술입니다.
실무 최적화 팁: 낙관적 업데이트와 스트리밍 처리
AI 서비스, 특히 챗봇 형태의 인터페이스를 구축할 때 가장 유용한 기법은 '낙관적 업데이트(Optimistic Updates)'입니다. 사용자가 메시지를 입력하자마자 서버 응답을 기다리지 않고 UI에 먼저 표시함으로써 체감 속도를 높이는 방식입니다. React Query와 SWR 모두 `mutate` 함수를 통해 로컬 캐시를 즉시 업데이트하는 기능을 제공하므로 이를 적극 활용해야 합니다.
또한, 긴 응답 시간을 보완하기 위해 스트리밍(Streaming) 응답을 처리하는 것도 중요합니다. Next.js의 서버 컴포넌트와 결합하여 AI가 생성하는 토큰 단위로 UI를 업데이트하면, 사용자는 멈춰있는 화면 대신 실시간으로 작성되는 텍스트를 보게 되어 이탈률을 줄일 수 있습니다. 이때 `useSWRSubscription` 등을 활용해 실시간 데이터 스트림을 효율적으로 관리하는 것이 좋습니다.
개발자 김지섭의 제언: 사용자 경험 중심의 데이터 설계
개발자로서 AI 서비스를 구축하며 느낀 점은, 기술적 최적화의 끝은 결국 사용자 경험으로 귀결된다는 것입니다. 복잡한 멀티 에이전트 시스템이 뒤단에서 돌아가더라도, 사용자는 그 복잡함을 느끼지 않아야 합니다.
저 김지섭은 프론트엔드 개발 시 비즈니스 로직과 UI 컴포넌트의 철저한 분리를 강조합니다. SWR이나 React Query를 단순한 데이터 패칭 도구로만 쓰지 않고, 전체 애플리케이션의 '서버 상태 관리자'로 인식하고 설계할 때 비로소 매끄러운 AI 서비스가 완성됩니다. 기술적인 도구들을 적재적소에 활용하여, AI의 지능과 웹의 속도를 모두 잡는 서비스를 만들어 보시길 권장합니다.
