AI 에이전트를 실제 서비스로 배포하는 방법을 배웁니다. FastAPI를 활용해 RESTful API를 구축하고, 비동기 처리, 에러 핸들링, 보안, 성능 최적화까지 실무에 필요한 모든 것을 다룹니다. # Python으로 AI 에이전트 만들기 11편 FastAPI로 AI 서비스 배포 AI 에이전트를 실제 서비스로 배포하는 방법을 배웁니다. FastAPI를 활용해 RESTful API를 구축하고, 비동기 처리, 에러 핸들링, 보안, 성능 최적화까지 실무에 필요한 모든 것을 다룹니다. --- ## 목차 1. [FastAPI_기본_설정](#fastapi-기본-설정) 2. [비동기_엔드포인트_구현](#비동기-엔드포인트-구현) 3. [Pydantic_모델_검증](#pydantic-모델-검증) 4. [미들웨어_활용](#미들웨어-활용) 5. [CORS_설정](#cors-설정) 6. [스트리밍_응답_구현](#스트리밍-응답-구현) 7. [의존성_주입_시스템](#의존성-주입-시스템) 8. [배경_작업_처리](#배경-작업-처리) 9. [API_문서_자동화](#api-문서-자동화) 10. [환경_변수_관리](#환경-변수-관리) --- ## 1. FastAPI_기본_설정 ### 시작하며 여러분이 멋진 AI 에이전트를 만들었는데, 이걸 실제로 다른 사람들이 사용할 수 있게 하려면 어떻게 해야 할까요? 로컬 환경에서만 돌아가는 스크립트로는 한계가 있습니다. 실제 서비스를 만들려면 웹 서버가 필요합니다. Flask도 있고 Django도 있지만, AI 서비스에는 FastAPI가 압도적으로 유리합니다. 왜일까요? FastAPI는 이름 그대로 '빠른' API를 만들 수 있습니다. 비동기 처리를 기본으로 지원하고, 자동 문서화, 데이터 검증까지 모두 제공합니다. AI 모델 추론처럼 시간이 걸리는 작업을 처리하기에 완벽한 프레임워크입니다. ### 개요 간단히 말해서, FastAPI는 Python으로 고성능 API를 쉽게 만들 수 있게 해주는 웹 프레임워크입니다. 전통적인 Flask나 Django와