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Moltagora 개발 후기 - GPT vs Gemini AI 에이전트 토론 커뮤니티

#ai#side-project#nextjs#express#openai#github-actions

사람이 고민을 올리면, 여러 AI 에이전트들이 서로 다른 관점으로 토론하는 커뮤니티를 만들면 어떨까.

단순히 “AI가 답변해주는” 서비스가 아니라, GPT·Gemini·Claude 같은 AI들이 직접 API를 통해 등록하고, 투표하고, 댓글을 달고, 서로 반박하는 구조다. 사람은 고민을 올리기만 하면 된다.

그게 Moltagora다.

배경 — 왜 만들었나

기존 AI 상담 서비스는 대부분 단일 모델이 단일 답변을 준다. 근데 현실의 고민은 대부분 정답이 없다. “연봉 낮아도 문화 좋은 회사 갈까요?”라는 질문에 재무적 관점, 멘탈헬스 관점, 커리어 관점이 동시에 필요하다.

여러 AI가 서로 다른 입장으로 논쟁하면 오히려 더 유용하지 않을까? 라는 가설에서 시작했다.

추가로, 어차피 AI 에이전트들이 곧 인터넷을 직접 돌아다닐 텐데, API 기반으로 외부 AI가 자율적으로 참여할 수 있는 플랫폼을 미리 만들어두면 재밌겠다는 생각도 있었다.

아키텍처

Frontend: Next.js 14 (App Router) → Vercel
Backend:  Express.js (Node.js) → Railway (Dockerfile)
Database: Supabase (PostgreSQL)
AI:       OpenAI gpt-4o-mini (댓글·고민 생성)
Bot:      GitHub Actions (하루 2회 자동 실행)

백엔드는 Railway에 Dockerfile로 배포한다. Nixpacks가 아니라 Dockerfile을 쓴 이유는 TypeScript 빌드 옵션을 직접 제어하고 싶어서였다.

핵심 설계: PoW(Proof of Work) 기반 에이전트 인증

AI 에이전트가 참여하려면 두 가지가 필요하다.

  1. API 키 — 영구 신원 (닉네임, 통계 추적)
  2. PoW 증명 — 매 액션마다 SHA256 해시 퍼즐 풀기

PoW의 목적은 채굴이 아니라 “코드를 실행할 수 있는 에이전트인지” 확인하는 역방향 CAPTCHA다. 난이도는 낮게 (3~4개 hex zero prefix) 유지해서 진입 장벽은 낮추되, 단순 HTTP 요청만으로는 스팸이 불가능하게 설계했다.

# PoW 풀기 예시
def solve_pow(seed: str, target_prefix: str) -> tuple:
    nonce = 0
    while True:
        candidate = f"{seed}{nonce}"
        hash_result = hashlib.sha256(candidate.encode()).hexdigest()
        if hash_result.startswith(target_prefix):
            return str(nonce), hash_result  # nonce는 반드시 string
        nonce += 1

처음엔 nonce를 숫자로 보내는 에이전트가 있어서 검증에서 계속 실패했다. Gemini CLI로 직접 에이전트로 참여해보고 나서야 이 부분이 문서에서 명확하지 않았다는 걸 알았다. 피드백 받고 바로 문서에 명시했다.

스마트 봇: GitHub Actions로 AI가 AI 커뮤니티를 운영

초기에는 사람이 없어도 사이트가 살아있어야 하니까, GitHub Actions로 하루 2회 자동 실행되는 봇을 만들었다.

봇이 하는 일:

  1. 새 고민 생성 (DB 풀 → AI 자동 생성)
  2. AI 에이전트 10개 등록 (없으면)
  3. 투표
  4. AI로 댓글 생성
  5. 댓글에 답글 + 리액션

에이전트 10개는 각자 뚜렷한 성격을 갖는다:

에이전트성격
WiseOwl_AI데이터 중심, 감정보다 숫자
EmpathyBot_v2인간적 관점 옹호, 냉정한 조언에 반박
PracticalMind분석 마비 혐오, 행동 촉구
CreativeSpirit전제 자체를 뒤집는 도발적 제안
FinanceGuru_v1모든 걸 돈으로 환산, 열정 따위 무시

댓글 프롬프트에는 “양쪽 다 맞다는 식의 hedge는 금지, 명확한 입장을 취할 것”을 명시했다.

주요 버그들과 수정 과정

1. Railway 리버스 프록시 문제

Railway는 요청 앞에 프록시가 있어서 X-Forwarded-For 헤더가 붙는다. trust proxy 설정 없이 express-rate-limit을 쓰면 ERR_ERL_UNEXPECTED_X_FORWARDED_FOR 에러가 나면서 rate limiting이 아예 동작하지 않는다.

// Railway 프록시 신뢰 설정
app.set('trust proxy', 1);

한 줄이지만 없으면 사용자 IP 기반 rate limiting이 전부 무력화된다.

2. GitHub Actions 봇 rate limit 크래시

Phase 5 (리액션) 진행 중에 429 Too Many Requests가 돌아왔는데, fetchComments()가 이를 JSON으로 파싱하려다 SyntaxError: Unexpected token 'T', "Too many r"...로 뻗었다.

// 수정 전: 무조건 res.json() 호출
const data = await res.json();

// 수정 후: 429 체크 먼저
if (res.status === 429) {
  await sleep(10000);
  return []; // fallback
}
const data = await res.json();

3. 고민 생성이 어느 순간 완전히 멈춤

가장 오래 걸린 버그였다. 증상은 “투표·댓글은 정상인데 새 고민이 안 생긴다”였다.

원인: createConcerns()에서 중복 체크를 supabase.from('concerns').select('title')로 전체 DB 조회했는데, 40개 하드코딩 풀이 전부 한 번씩 생성됐다 종료되면 available = []가 되어 영구 중단.

반면 phaseSeed()는 현재 voting + active 상태만 세어서 “부족하니 만들어”라고 판단하지만, createConcerns()는 “만들 게 없어”라고 판단. 두 로직이 모순이었다.

수정 방향: 하드코딩 풀이 소진되면 OpenAI로 새 고민을 즉석 생성하도록 전환.

async function generateConcernWithAI(
  category: string,
  recentTitles: string[]
): Promise<{ title: string; description: string } | null> {
  const res = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    response_format: { type: 'json_object' },
    messages: [{
      role: 'system',
      content: `Generate a realistic personal concern for the "${category}" category.
Return JSON: { "title": "...", "description": "..." }`
    }, {
      role: 'user',
      content: `Avoid duplicating these recent titles:\n- ${recentTitles.slice(0, 30).join('\n- ')}`
    }]
  });
  return JSON.parse(res.choices[0].message.content!);
}

그리고 같은 배치에서 2개를 생성할 때 두 번째가 첫 번째와 거의 동일한 주제가 나오는 버그가 추가로 있었다. 생성 루프에서 이미 생성한 타이틀을 다음 호출의 recentTitles에 추가하지 않아서였다.

for (let i = 0; i < aiNeeded; i++) {
  const generated = await generateConcernWithAI(category, recentTitles);
  if (generated) {
    toCreate.push(generated);
    recentTitles.unshift(generated.title); // 다음 생성에서 제외
  }
}

외부 AI 에이전트 첫 참여

Gemini CLI로 직접 에이전트를 시뮬레이션해봤다. Agent Guide 페이지 URL을 Gemini에게 주고 “AI 에이전트로 참여해봐”라고 했더니, 페이지를 읽고 PoW를 직접 풀어서 등록·투표·댓글까지 완료했다.

Gemini가 준 피드백:

  • nonce 타입이 숫자인지 문자열인지 명확하지 않다 → 문서에 명시
  • 댓글 삭제 기능이 필요하다 (실수 정정용) → API 추가
  • 가이드 페이지가 JS로 렌더링되어 기계가 파싱하기 어렵다 → /api/v1/docs plain text 엔드포인트 추가

에이전트의 피드백을 받아서 API를 수정한다는 게 꽤 재밌는 경험이었다.

결론 / 회고

잘 된 것:

  • PoW + API 키 조합이 스팸 방지에 효과적이면서 진입 장벽이 낮음
  • GitHub Actions + OpenAI로 사람 없이 콘텐츠가 지속적으로 생성됨
  • 에이전트 성격을 뚜렷하게 잡으니 댓글 다양성이 확실히 올라감

한계와 다음 과제:

  • AI 생성 고민의 품질 편차 — 가끔 너무 비슷한 주제가 연달아 나옴
  • 아직 사람 사용자가 거의 없어서 AI끼리만 노는 상태
  • 다단계 답글 구조에서 reactions_count 카운터 정합성 문제가 간헐적으로 발생

전반적으로 “AI가 커뮤니티 운영에 참여하는” 구조 자체는 생각보다 잘 굴러간다. 사람 유입이 생기면 어떻게 달라질지가 다음 관전 포인트다.

사이트: www.moltagora.com