Feature Map

AI 앱 프론트엔드와 백엔드에 필요한 모든 것

Vite + React 화면부터 타입 안전 API, 인증, 실시간 데이터, AI, RAG, 스토리지, 배포까지 하나의 Gencow 흐름에서 완성하세요.

Vite + React UI타입 안전 백엔드 APIAI/RAG/Auth 준비
⚡ Live Demo

고객 응대 AI 에이전트, 60초면 충분합니다

gencow/schema.ts
LIVE
1
// gencow/schema.ts
2
export const conversations = pgTable("conversations", {
3
  id: serial("id").primaryKey(),
4
  userId: text("user_id").notNull(),
5
  messages: jsonb("messages").default([]),
6
  context: text("context"),     // RAG에서 가져온 맥락
7
  createdAt: timestamp("created_at").defaultNow(),
8
});

Schema → Agent Logic → UI, 전부 TypeScript. AI 에디터(Antigravity)에서 바이브코딩하면 끝.

Pain Points

AI 에이전트 만들기가 이렇게 어려웠다

에이전트 로직은 간단한데, 인프라가 너무 복잡합니다.

LangChain으로 시작했다가...

인프라가 없다. 벡터 DB 따로, API 서버 따로, 인증 따로... 에이전트 로직은 10줄인데 인프라 코드가 200줄.

LangChain
# 필요한 인프라:
pip install langchain pinecone
# + FastAPI + PostgreSQL + Redis
# + Docker + Nginx + Auth...
Gencow
$ gencow add AI RAG Auth
# ✓ 3초 만에 전부 장착 완료

Gencow는 AI · RAG · Auth가 컴포넌트로 내장되어 있습니다. gencow add AI RAG Auth 세 단어로 끝.

⏱️

RAG 파이프라인 만들다 3주가 지났다

문서 청킹, 임베딩, 벡터 저장, 검색 최적화... PDF 하나 넣는데 왜 이렇게 복잡하지?

직접 구현
# 직접 구현해야 하는 것들:
loader = PDFLoader(file)
chunks = splitter.split(docs)
embeds = openai.embed(chunks)
pinecone.upsert(embeds)
# + 에러 핸들링, 재시도...
Gencow
await rag.ingest("./docs/manual.pdf");
// ✓ 자동 청킹 + 임베딩 + 인덱싱

한 줄이면 PDF를 자동으로 청킹 · 임베딩 · 인덱싱합니다. pgvector 내장.

🔥

프로덕션에 올리는 게 또 다른 지옥

로컬에서 잘 되던 에이전트가 배포하면 안 된다. 인증, CORS, 환경변수, 시크릿 관리, 스케일링...

직접 배포
# 배포 체크리스트:
□ Docker 이미지 빌드
□ K8s manifest 작성
□ SSL 인증서 발급
□ 환경변수 설정
□ CORS 설정...
Gencow
$ gencow deploy
# ✓ 30초 내 프로덕션 완료
# SSL, Auth, Scale 자동

명령어 하나로 프로덕션 배포. SSL, 인증, 스케일링 모두 자동.

🔑

API 키 하나 받으려고 사이트 3개에 가입했다

OpenAI, Anthropic, Google 각각 가입 → 카드 등록 → 키 발급 → .env에 넣고… 코드 10줄 쓰기 전에 지쳤습니다.

기존 방식
# 가입해야 하는 사이트:
OpenAI → 카드 등록 → API Key
Anthropic → 카드 등록 → API Key
Google AI → 프로젝트 → API Key
# + .env에 3개 키 관리...
Gencow
// Gencow 키 하나로 끝
import { ai } from "./ai";

await ai.chat({
  model: "gpt-4o", // or claude, gemini
  messages: [...]
});

Gencow 키 하나로 GPT-4o, Claude, Gemini 즉시 사용. 가입 하나, 키 하나, 결제 하나.

🧩 AI/RAG Components

에이전트의 모든 부품이 준비되어 있습니다

한 줄 추가로 AI, RAG, 벡터 검색, 스트리밍을 백엔드에 바로 장착합니다.

AI Engine

OpenAI, Anthropic, Google 등 멀티 프로바이더. 스트리밍 기본 제공. API 키 관리 자동.

$gencow addAI
import { ai } from "@/gencow/ai";

const reply = await ai.chat({
  model: "gpt-4o",
  system: "You are a helpful assistant.",
  messages: chatHistory,
});

// Agent Loop (도구 자동 반복 호출)
const result = await ai.agent({
  messages, tools, maxSteps: 5,
});

RAG Engine

PDF, Notion, 웹페이지 자동 크롤링 & 청킹. pgvector 기반 벡터 검색. 추가 인프라 불필요.

$gencow addRAG
import { rag } from "@/gencow/rag";

// 문서 인덱싱 (자동 청킹 + 임베딩)
await rag.ingest(ctx, "manual.pdf", docText);

// 시맨틱 검색
const results = await rag.search(ctx,
  "환불 정책이 어떻게 되나요?",
  { filter: { source: "manual.pdf" } }
);

// Q&A — 검색+답변 한 번에
const { answer } = await rag.ask(ctx, query);

Vector Store

Function calling 기반 도구 사용. AI가 상황에 맞는 도구를 자동 선택. ctx 통합으로 DB mutation도 안전하게 실행.

$gencow addVector
import { defineTools } from "@/gencow/tools";

const tools = defineTools(ctx, {
  getOrder: {
    description: "주문 상태 조회",
    parameters: z.object({
      orderId: z.string()
    }),
    handler: async (ctx, args) => {
      return ctx.db.select().from(orders)
        .where(eq(orders.id, args.orderId));
    }
  }
});

await ai.chat({ messages, tools });

Agent Memory

에피소딕·시맨틱·절차적 메모리 3계층. 장기 기억과 대화 컨텍스트를 자동 관리.

$gencow addMemory
import { memory } from "@/gencow/memory";

// 메모리 컨텍스트 자동 조합
const memCtx = await memory.buildContext(
  ctx, userId, sessionId, query
);

const reply = await ai.chat({
  system: memCtx.toSystemPrompt(),
  messages: [
    ...memCtx.recentMessages,
    { role: "user", content: query },
  ],
});

Tool Calling

PII 마스킹, 주제 차단, 출력 검증. 입력→AI→출력 전 과정을 안전하게 래핑.

$gencow addTools
import { guardrails } from "@/gencow/guardrails";

// PII 마스킹 + 주제 차단
const safe = await guardrails.validateInput(
  userMsg,
  { maskPII: true, blockTopics: ["정치"] }
);
if (!safe.allowed) return safe.blocked;

// 래핑 유틸리티
const result = await guardrails.wrap(
  (text) => ai.chat({ messages: [{ role: "user", content: text }] }),
  userMsg,
  { maskPII: true },
  { maxLength: 2000 }
);

Agent Analytics

에이전트 성능 모니터링. 토큰 비용 추적. 실패 대화 자동 기록.

$gencow addAnalytics
// 자동 수집 (추가 코드 필요 없음)
// Dashboard에서 확인:
//
// ◆ 에이전트 응답 시간
// ◆ RAG 검색 적중률
// ◆ 토큰 사용량 & 비용
// ◆ 실패한 대화 로그

One Key, All Models

🔑 원키 AI

가입 하나, 키 하나, 결제 하나. GPT-4o, Claude, Gemini를 바로 사용하세요.

Before — 기존 방식

// 각 프로바이더별 키와 SDK 필요

import { OpenAI } from "openai";

import { Anthropic } from "@anthropic-ai/sdk";

 

const openai = new OpenAI({

apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY

});

 

// 모델 바꾸려면? SDK도, 코드도 전부 교체

After — Gencow

// 키 불필요. model만 바꾸면 프로바이더 자동 전환

import { ai } from "./ai";

 

export const chat = defineMutation({

handler: async (ctx, args) => {

const result = await ai.chat({

model: "gpt-4o", // → "claude-3.5-sonnet" 한 줄

messages: [{ role: "user", content: message }],

});

return result.text;

});

// API 키? 과금? Gencow 크레딧 자동 차감.

가입 하나, 키 하나

GPT-4o, Claude, Gemini — 3개 사이트에 가입할 필요 없이 Gencow API 키 하나로 즉시 사용.

AI도 DB도 하나의 크레딧으로

AI 토큰, DB 스토리지, API 호출 — 청구서 4개가 아니라 하나의 크레딧으로 관리.

AI 비용 폭탄? 없습니다

Spend Cap 기본 ON. 크레딧 소진 시 읽기 전용 전환. 추가 비용 0원. 데이터는 안전.

API 키가 코드에 없습니다

플랫폼이 키를 안전하게 관리. .env에 키 넣다 GitHub 노출? 구조적으로 불가능.

3초 모델 전환

model 이름만 바꾸면 끝. 코드 한 글자도 건드릴 필요 없습니다.

agent.ts

const result = await ai.chat({

model:
,

messages: [{ role: "user", content: message }],

});

// 응답:

"안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?"

⏱️ 1.2s📊 342 tokens💰 0.03 credits

이게 전부입니다. model 이름만 바꾸면 끝.

모든 AI, 하나의 백엔드

다른 서비스는 AI 또는 백엔드. Gencow는 AI 그리고 백엔드.

항목OpenRouterSupabaseConvexGencow
GPT-4o직접직접
Claude직접직접
Gemini직접직접
모델 교체모델명만SDK 교체SDK 교체모델명만
Database
Auth
Realtime
통합 과금AI만인프라만인프라만AI+인프라
Spend Cap

OpenRouter는 AI만, Supabase는 백엔드만. Gencow는 AI와 백엔드를 하나의 크레딧으로 관리합니다.

Powered by industry-leading technologies

PostgreSQLBunDrizzle ORMHonoWASMVite + ReactTypeScriptTailwind CSSPostgreSQLBunDrizzle ORMHonoWASMVite + ReactTypeScriptTailwind CSS
PostgreSQLBunDrizzle ORMHonoWASMVite + ReactTypeScriptTailwind CSSPostgreSQLBunDrizzle ORMHonoWASMVite + ReactTypeScriptTailwind CSS

AI가 이해하는 프론트엔드 + 백엔드 아키텍처

바이브코딩의 성공은 AI의 구조 이해도에 달려 있습니다. Gencow는 처음부터 AI 친화적인 6가지 원칙(Core Thesis) 위에 세워졌습니다.

Everything is TypeScript

DB 스키마, 권한(RLS), API, 비즈니스 로직까지 모두 TypeScript 하나로 통일됩니다. 맥락 단절이 없습니다.

Co-location Architecture

프론트엔드 최상단 폴더에 백엔드가 존재합니다. 거대한 모노레포를 뒤질 필요 없이 AI가 전체 구조를 즉시 파악합니다.

Deterministic & Declarative

복잡한 대시보드 설정이나 흩어진 SQL 함수가 없습니다. 100% 코드로만 작동하여 AI가 항상 완벽하게 재현 가능합니다.

Explicit Data Graph

보이지 않는 DB 관계를 추론하게 두지 마세요. 모든 데이터 관계가 타입으로 명시되어 AI가 실수 없이 로직을 짭니다.

Secure by Default

auth 체크 없는 함수는 자동으로 401을 반환합니다. Supabase RLS 사고 같은 실수가 Gencow에서는 구조적으로 불가능합니다.

Zero-Config Database

Docker 없이 PGlite로 0.1초 만에 로컬 DB가 기동됩니다. 프로덕션은 PostgreSQL로 자동 전환되어 설정이 필요 없습니다.

How it works

3단계로 SaaS 완성

처음부터 끝까지 TypeScript. AI가 전 과정을 함께합니다.

01

3초 만에

에이전트 컴포넌트 추가

필요한 AI/RAG 컴포넌트를 한 줄로 장착합니다. 벡터 DB, API 서버, 인증을 따로 설정할 필요 없습니다.

Terminal
$ gencow add AI RAG Tools
✓ AI Engine 장착 완료
✓ RAG Pipeline 장착 완료
✓ Tool Calling 장착 완료
→ 에이전트 백엔드 준비 완료 (3s)
02

또는 AI에게 시킵니다

에이전트 로직 작성

gencow/agent.ts에 비즈니스 로직만 작성합니다. Antigravity에서 "고객 응대 에이전트 만들어줘" 한마디면 완성.

gencow/agent.ts
// gencow/agent.ts
import { ai } from "@/gencow/ai";
import { rag } from "@/gencow/rag";
export const chat = defineMutation({
args: { question: z.string(), history: z.array(z.any()) },
handler: async (ctx, args) => {
const docs = await rag.search(ctx, args.question);
return await ai.chat({
model: "gpt-4o",
context: docs,
messages: args.history,
});
},
});
03

30초 안에

프로덕션 배포

SSL, 인증, 스케일링까지 전부 자동입니다. 로컬에서 되면 프로덕션에서도 됩니다.

Terminal
$ gencow deploy
✓ 빌드 완료 (12s)
✓ DB 마이그레이션 완료
✓ Landlock 격리 할당 완료 (113ms)
✓ SSL 인증서 발급
→ https://myapp.gencow.app (18s)

Dev → Prod 아키텍처
완벽한 격리와 초고속 런타임

안전하고 빠릅니다. 로컬에서의 개발 경험 그대로, 프로덕션에서는 엔터프라이즈급 격리 환경을 보장합니다.

Dev DB

PGlite

Docker가 필요 없는 번개 같은 로컬 In-memory Postgres

Prod DB

PostgreSQL

글로벌 상용 표준의 가장 안정적인 관계형 데이터베이스

Dev Runtime

Bun

Node.js를 압도하는, 현존하는 가장 강력한 차세대 런타임

Prod Runtime

Landlock

Bun 네이티브 Warm Pool + Landlock 커널 격리. 콜드스타트 113ms.

PGlite (Local)
Postgres (Prod)
$ gencow deploy

명령어 한 줄로. 무제한 확장.

No Vendor Lock-in

세계 최고의 오픈소스 위에
자유롭게 세워졌습니다

특정 클라우드에 종속되지 마세요. Gencow는 100% 오픈소스 스택 위에 지어졌습니다. 언제든 데이터를 들고 자유롭게 떠날 수 있습니다.

B
Runtime

Bun

세계에서 가장 빠른 JavaScript 런타임

H
Framework

Hono

Edge-first 초경량 웹 프레임워크

D
ORM

Drizzle

타입 세이프 SQL 쿼리 빌더

P
Database

PostgreSQL

세계 최고의 오픈소스 관계형 DB

자유로운 이전

표준 SQL과 표준 API. 언제든 다른 서버로 옮길 수 있습니다.

커뮤니티 검증

수백만 개발자가 매일 사용하며 검증한 기술 스택입니다.

투명한 코드

블랙박스 없음. 모든 코드가 공개되어 있어 신뢰할 수 있습니다.

Secure by Isolation,
엔터프라이즈급 보안

모든 프로젝트는 독립적인 Tenant DB와 Landlock 커널 격리 프로세스에서 실행됩니다. 암호화된 Secrets Vault와 내장된 Rate Limit으로 Gencow가 안전한 SaaS를 자동으로 구축합니다.

Apple
Netflix
Instagram
Uber
Spotify
Reddit

테넌트 단위 완벽 데이터 격리

Landlock 커널 기반 프로세스 격리와 Schema-per-Tenant DB 분리를 통해 공유 인프라의 위험을 원천 차단합니다. 실수로라도 보안이 취약한 SaaS를 만들 수 없도록 Safe Defaults 원칙을 준수합니다.

  • 24/7 Monitoring & Alerting
  • Automated Backups & Point-in-time Recovery
  • Horizontal Auto-scaling
  • Enterprise-grade Security Isolation
Realtime Database

데이터가 변하면,
UI가 즉시 반응합니다

복잡한 소켓 이벤트 관리는 잊으세요. 쿼리를 구독하기만 하면 데이터베이스 변경 사항이 마법처럼 프론트엔드에 반영됩니다.

소켓 관리 불필요

WebSocket 설정, 재연결 로직, 이벤트 핸들러를 직접 작성할 필요가 없습니다.

쿼리 구독만으로 완성

기존 DB 쿼리에 .subscribe()만 추가하면 실시간 동기화가 시작됩니다.

무제한 동시 연결

Supabase의 500개 제한과 달리, 동시 연결 수에 제한이 없습니다.

realtime-demo.ts
// 데이터가 바뀌면 UI가 자동으로 업데이트됩니다
const { data: orders } = useQuery(api.orders.list);
// → auto realtime sync
LIVE
iduserstatusamount
1aliceactive$29.99
2bobpending$49.99
3charlieactive$99.99
Agent Components

에이전트의 모든 부품,
원큐에 장착합니다

AI, RAG, 인증, 결제, 벡터 검색, 분석. 에이전트에 필요한 모든 비즈니스 인프라가 컴포넌트로 내장되어 있습니다.

AI Engine

Ready to use in 1s

$ gencow add AI

OpenAI, Anthropic, Google 멀티 프로바이더. 스트리밍·Agent Loop 기본 제공. 모델 전환 한 줄.

RAG Engine

Ready to use in 1s

$ gencow add RAG

PDF, 웹페이지 자동 청킹 & 임베딩. pgvector 기반 시맨틱 검색. 추가 인프라 불필요.

Tool Calling

Ready to use in 1s

$ gencow add Tools

Function calling 기반 도구 사용. AI가 상황에 맞는 도구를 자동 선택. ctx 통합으로 DB 안전 접근.

Agent Memory

Ready to use in 1s

$ gencow add Memory

에피소딕·시맨틱·절차적 메모리 3계층. 장기 기억과 대화 컨텍스트를 자동으로 관리합니다.

Guardrails

Ready to use in 1s

$ gencow add Guardrails

PII 마스킹, 주제 차단, 출력 검증. 입력→AI→출력 전 과정을 안전하게 래핑합니다.

Payment Engine

Coming Soon

$ gencow add Payments

Stripe 연동, Webhook 자동 처리, 구독 라이프사이클. Coming Soon.

🆚 Comparison

AI Agent를 만들 수 있는 유일한 올인원 앱 빌더

LangChain으로 에이전트를 만들 수 있습니다. 하지만 인증, DB, 배포, 벡터 DB를 각각 따로 붙여야 합니다.
Gencow는 gencow add AI RAG Auth

LangServeSupabase + LangChainVercel AI SDKGencow
AI 엔진직접 구현✅ 내장
RAG직접 구현직접 구현✅ 내장
벡터 검색Pinecone 별도pgvector 수동별도 필요✅ pgvector
DB별도 필요PostgreSQL별도 필요✅ PGlite→PG
인증별도 필요별도 필요✅ 내장
결제별도 필요별도 필요별도 필요Coming Soon
배포직접 구성클라우드✅ 원커맨드
바이브코딩✅ 완전
AI API 통합✅ 원키 AI
통합 과금인프라만✅ AI+인프라
Spend Cap✅ 기본 ON
💡 Use Cases

이런 에이전트, 하루 만에 만들 수 있습니다

이커머스 고객 지원 에이전트

AI + RAG + Auth + Payments
// 컴포넌트: AI + RAG + Tools
import { ai } from "@/gencow/ai";
import { rag } from "@/gencow/rag";
import { defineTools } from "@/gencow/tools";

export const customerSupport = defineMutation({
  args: { question: z.string(), history: z.array(z.any()) },
  handler: async (ctx, args) => {
    const docs = await rag.search(ctx, args.question, {
      filter: { source: "faq" }
    });

    const tools = defineTools(ctx, {
      getOrder, cancelOrder
    });

    return await ai.agent({
      model: "gpt-4o",
      context: docs,
      tools,
      messages: args.history,
      maxSteps: 5,
    });
  },
});

24/7 고객 응대, 주문 조회/취소/환불 자동 처리

사내 문서 검색 에이전트

AI + RAG + Auth
// 컴포넌트: AI + RAG
import { ai } from "@/gencow/ai";
import { rag } from "@/gencow/rag";

export const docSearch = defineMutation({
  args: { query: z.string() },
  handler: async (ctx, args) => {
    const user = ctx.auth.getUserOrThrow();

    const docs = await rag.search(ctx, args.query, {
      filter: { team: user.team },
    });

    return await ai.chat({
      system: "사내 문서 기반으로만 답변하세요.",
      context: docs,
      messages: [{ role: "user", content: args.query }],
    });
  },
});

팀별 접근 통제, 환각 최소화, 출처 포함 답변

SaaS 온보딩 에이전트

AI + RAG + Auth + Analytics
// 컴포넌트: AI + RAG + Memory
import { ai } from "@/gencow/ai";
import { rag } from "@/gencow/rag";
import { memory } from "@/gencow/memory";

export const onboarding = defineMutation({
  args: { question: z.string(), history: z.array(z.any()) },
  handler: async (ctx, args) => {
    const user = ctx.auth.getUserOrThrow();
    const memCtx = await memory.buildContext(
      ctx, user.id, "onboarding", args.question
    );

    const docs = await rag.search(ctx, args.question, {
      filter: { step: user.onboardingStep }
    });

    return await ai.chat({
      system: `온보딩 ${user.onboardingStep}단계`,
      context: [...docs, ...memCtx.recentMessages],
      messages: args.history,
    });
  },
});

개인화된 온보딩, 진행률 추적, 이탈 방지

🚀 Beyond Agents

에이전트만이 아닙니다. 어떤 비즈니스든, 원큐에.

Gencow는 AI 에이전트를 위해 설계되었지만, 그 기반은 TypeScript 프론트엔드 + 백엔드 앱 플랫폼입니다.
UI · DB · 인증 · 결제 · 실시간 · 배포까지 — 어떤 웹서비스든 빠르게 만들 수 있습니다.

이커머스상품 관리 · 결제 · 재고
에듀테크LMS · 수강 · 진도 관리
헬스케어예약 · 진료 기록 · 알림
HR/SaaS멤버 관리 · 리포트 · 워크플로
대시보드실시간 분석 · 모니터링
커뮤니티피드 · 채팅 · 알림
Terminal
# AI 에이전트 앱
$ gencow add AI RAG Auth

# 이커머스 앱
$ gencow add Auth Payments

# SaaS 대시보드 앱
$ gencow add Auth Analytics

# 뭐든 — 필요한 화면과 컴포넌트만 조합하세요.

에이전트 플랫폼으로 시작하세요. 그 기반 위에 무엇이든 만들 수 있습니다.

당신은 에이전트의 가치를 만들고,
Gencow가 나머지 모든 인프라를 맡습니다

초대 코드 없이 오픈 베타에 가입하고 베타 리워드를 확인하세요.

Service Credits

30,000 cr

Next Wave

2026.05.20