Vercel AI SDK v6 기반 로컬 LLM용 채팅 인터페이스 템플릿

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핵심 요약

Vercel AI SDK v6를 활용해 Ollama 등 OpenAI 호환 API와 쉽게 연동되며 스트리밍 UI, 도구 실행, 추론 토큰 표시 기능을 갖춘 Next.js 채팅 템플릿이다.

배경

로컬 LLM 환경에서 사용하기 적합한 고성능 채팅 인터페이스를 구축하기 위해 Vercel AI SDK v6를 활용한 템플릿을 제작했다. Ollama와의 간편한 연동 방식과 확장 가능한 도구 시스템을 커뮤니티에 공유하고 피드백을 받기 위해 게시되었다.

의미 / 영향

이 프로젝트는 로컬 LLM 사용자들이 복잡한 프론트엔드 구현 없이도 수준 높은 에이전트 UI를 가질 수 있음을 보여준다. 특히 도구 실행과 추론 과정의 시각화는 로컬 에이전트의 실용성을 크게 높이는 요소로 작용할 것이다.

커뮤니티 반응

작성자가 공유한 템플릿의 간결함과 기능성에 대해 긍정적인 반응이 예상되며, 로컬 에이전트에 추가할 유용한 도구들에 대한 아이디어가 활발히 공유될 것으로 보인다.

실용적 조언

로컬 LLM 연동 시 .env 파일의 AI_BASE_URL을 http://localhost:11434/v1로 설정하여 Ollama를 즉시 활용하라.
새로운 기능을 추가하려면 제공된 Zod 스키마 패턴을 복사하여 로컬 파일 검색이나 API 호출 함수를 작성하라.

섹션별 상세

Vercel AI SDK v6를 기반으로 구축된 이 템플릿은 OpenAI 호환 API를 지원하며 특히 Ollama와의 연동이 매우 간편하다. .env 파일에서 AI_BASE_URL을 로컬 호스트 주소로 설정하는 것만으로 즉시 연결이 가능하여 로컬 환경 구축 비용을 최소화했다.

bash

AI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1

Ollama와 같은 로컬 LLM 프로바이더를 연동하기 위한 환경 변수 설정 예시

사용자 인터페이스는 실시간 스트리밍, 모델 스위칭, 그리고 모델의 추론 과정을 보여주는 기능을 포함한다. 추론 토큰을 지원하는 모델의 경우 모델이 답변을 내놓기까지의 사고 과정을 시각적으로 확인할 수 있어 투명한 상호작용이 가능하다.

도구 실행 시스템은 Zod 스키마와 함수가 결합된 단일 파일 구조로 설계되어 확장이 용이하다. 기본적으로 날씨와 시간 도구가 포함되어 있으며 로컬 파일 검색이나 데이터베이스 쿼리 등 사용자가 원하는 기능을 에이전트에 쉽게 추가할 수 있는 패턴을 제시한다.

typescript

export const weatherTool = {
  description: 'Get the weather in a location',
  parameters: z.object({
    location: z.string().describe('The city and state, e.g. San Francisco, CA'),
  }),
  execute: async ({ location }: { location: string }) => {
    // ...(중략)
    return { location, temperature: '72°F' };
  },
};

Zod 스키마를 사용하여 에이전트가 사용할 도구를 정의하는 구조

UI는 도구 호출 과정을 실시간으로 표시하여 모델이 어떤 도구를 어떤 인자와 함께 호출했는지 보여준다. 도구의 실행 결과와 그에 따른 모델의 최종 응답이 순차적으로 노출되어 복잡한 에이전트 작업의 흐름을 직관적으로 파악할 수 있다.

실무 Takeaway

Vercel AI SDK v6를 활용해 Ollama 등 로컬 LLM과 연동되는 고성능 채팅 UI를 빠르게 구축할 수 있다.
Zod 스키마 기반의 도구 정의 방식을 통해 로컬 파일 시스템 접근이나 DB 연동 등 커스텀 에이전트 기능을 쉽게 구현 가능하다.
추론 토큰 시각화 기능을 통해 모델의 사고 과정을 실시간으로 모니터링하여 로컬 모델의 응답 품질을 검증할 수 있다.

언급된 도구

Vercel AI SDK추천

AI 채팅 인터페이스 및 스트리밍 로직 구현

Ollama추천

로컬 LLM 추론 및 API 제공

Next.js추천

웹 애플리케이션 프레임워크