AssoAI 기술 스택 분석: Next.js + AI 에이전트

AssoAI는 대학 총학생회, 동아리 등 조직 운영을 AI로 자동화하는 플랫폼이야. 오늘은 기술적인 관점에서 어떻게 만들어졌는지 분석해볼게.

기술 스택 요약

영역	기술
Frontend	Next.js 15 (App Router)
Backend	Convex (serverless)
AI	OpenAI GPT-4, Claude
Auth	Clerk
Storage	Convex File Storage
Deploy	Vercel

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1. Frontend: Next.js 15

App Router 사용

AssoAI는 Next.js 15의 App Router를 사용해. 주요 특징:

• Server Components: 초기 로딩 빠름
• Streaming: AI 응답 실시간 렌더링
• Route Groups: (main), (auth) 구조로 레이아웃 분리

app/
├── (main)/
│   ├── dashboard/
│   ├── meetings/
│   └── settings/
├── (auth)/
│   ├── sign-in/
│   └── sign-up/

상태 관리

• Convex의 실시간 구독 (useQuery)
• React 19의 use hook 활용

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2. Backend: Convex

전통적인 REST API 대신 Convex를 사용해.

왜 Convex인가?

1. 실시간 동기화: 회의록 공동 편집 시 필수
2. TypeScript 네이티브: 타입 안전성
3. 서버리스: 인프라 관리 불필요
4. Built-in Auth: Clerk 연동 간편

데이터 모델

// schema.ts
export default defineSchema({
  organizations: defineTable({
    name: v.string(),
    type: v.union(
      v.literal("student_council"),
      v.literal("club"),
      v.literal("startup")
    ),
    members: v.array(v.id("users")),
  }),
  
  meetings: defineTable({
    orgId: v.id("organizations"),
    title: v.string(),
    transcript: v.optional(v.string()),
    summary: v.optional(v.string()),
    actionItems: v.array(v.object({
      task: v.string(),
      assignee: v.id("users"),
      dueDate: v.optional(v.number()),
    })),
  }),
});

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3. AI 에이전트 시스템

구조

User Input
    ↓
AI Router (의도 파악)
    ↓
┌─────────────┐
│ Agent Pool  │
├─────────────┤
│ - Meeting   │
│ - Schedule  │
│ - Budget    │
│ - Notify    │
└─────────────┘
    ↓
Tool Execution
    ↓
Response

회의록 자동화 흐름

1. 사용자가 회의 녹음 업로드
2. Whisper API로 텍스트 변환
3. GPT-4로 요약 + 할 일 추출
4. Convex에 저장 → 실시간 반영

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4. 인증: Clerk

• 소셜 로그인 (Google, Kakao)
• 조직별 멤버 관리
• Role-based access control

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5. 배포: Vercel

• Preview deployments (PR마다)
• Edge functions (빠른 응답)
• Analytics 내장

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배운 점

1. Convex + Next.js: 실시간 앱에 최적 조합
2. AI 에이전트: 단일 LLM보다 역할 분리가 효과적
3. 서버리스: 대학 프로젝트에 인프라 비용 최소화

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관련 링크

• 👉 AssoAI 사용해보기
• 📘 AssoAI 블로그

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