Django 기반 프레임워크 Plain, LLM 에이전트 시대에 적합할까?

커뮤니티에서는 Plain이 '에이전트'를 위한 프레임워크임을 강조하는 것에 대해 회의적인 시각을 보였다. LLM(Large Language Model) 에이전트가 새로운 기술을 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있다는 점을 지적하며, 기존에 널리 사용되는 기술을 활용하는 것이 더 효율적이라고 주장했다. 특히, 에이전트의 훈련 데이터(Training Data)에 포함되지 않은 새로운 기술은 오히려 생산성을 저해할 수 있다는 비판이 제기되었다.

일부 개발자들은 Plain이 Django의 단순한 포크(Fork)라는 점을 지적하며, 기존 Django의 문제점을 해결하기 위한 근본적인 개선(Fundamental Improvement)이 부족하다고 평가했다. 특히, Django의 복잡성을 그대로 유지하면서 '에이전트'라는 새로운 마케팅 전략을 추가한 것에 대해 비판적인 시각을 보였다. 하지만, Django의 구조적 개선(Structural Improvement)을 통해 개발 편의성을 높였다는 긍정적인 평가도 존재한다.