에이전트형 '애자일'

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

소프트웨어 개발 팀, 애자일 프랙티셔너, 프로젝트 매니저

핵심 요약

• AI 에이전트를 활용한 애자일 프로세스 자동화
• Metaprompting 기법으로 AI 에이전트가 역할, 프로세스, 목표를 명확히 이해하여 작업 수행
• 데이터 기반의 정확한 스프린트 계획
• Contextual Comparison을 통해 백로그 내 스토리 복잡도 분석 및 추정 값 산출
• 변경 사항 발생 시 자동 Re-estimation 및 조정 제안
• 백로그 관리의 효율성 극대화
• Definition of Ready (DoR) 체크리스트 자동 검증 및 누락 시 조건문 생성
• Gherkin 형식으로 요구사항 명확화하여 테스트 가능 스펙 제공

섹션별 세부 요약

1. 스프린트 계획 최적화

• Metaprompting 기법 사용: AI 에이전트에 역할(예: 비즈니스 분석가)과 목표를 명시하여 작업 수행
• Contextual Comparison: 100개의 백로그 스토리 복잡도 비교 분석을 통해 추정 값 제공 (예: Story A: 3, Story B: 8)
• Re-estimation on Change: 스토리 변경 시 자동 감지 및 조정 추천 (예: OAuth 스토리 범위 축소 시 추정 값 8 → 5)

2. 백로그 관리 자동화

• DoR 체크리스트 자동 검증: 스토리에 요구사항 누락 시 조건문 자동 생성 (예: "Acceptance Criteria 미비" → 조건문 생성 및 제품 오너 확인 요청)
• Gherkin 형식 변환: 요구사항을 명확한 테스트 가능 스펙으로 전환 (예: "Create Login Button" → Gherkin 문법으로 구조화)

3. 전략적 백로그 경로 계획

• Genetic Algorithm 기반 최적 경로 제안:
• Path A: MVP 기능 최소화 (Time-to-Market Focus)
• Path B: 고가치 스토리 우선 처리 (High-Value First)
• Path C: 기술적 리스크 우선 처리 (Risk Mitigation)
• Architecture Decision Record (ADR) 적용 시 자동 분석: 서버리스 아키텍처 도입 시 영향 받는 스토리 식별 및 수정 제안

4. 개발 및 테스트 과정 지원

• Intelligent Story Splitting: 13점 스토리를 "Backend: Profile API Endpoints", "Frontend: Profile View", "Frontend: Profile Edit Form"으로 분할 제안
• Post-Mortems 자동 생성: 결함 발생 시 Git, Jira, Slack, 모니터링 로그 데이터 수집 후 원인 분석 및 개선 제안 문서 생성
• Product Vision 생성: 시장 조사, 사용자 페르소나, 비즈니스 목표 입력 시 유도적 제품 비전 문구 생성

결론

• Agentic Agile 도입 시: AI 에이전트를 활용한 백로그 관리, 추정, 경로 계획 자동화로 개발 효율성 극대화
• 기본 전략: Metaprompting 기법 적용, Gherkin 형식 요구사항 명확화, ADR 기반 아키텍처 자동 분석
• 실무 적용 예시: AI 에이전트를 "Definition of Ready" 체크리스트 검증 도구로 활용해 스토리 품질 향상 및 스프린트 계획 시간 절감