인공지능 기반 소프트웨어 개발의 변화와 미래

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 소프트웨어 개발자, AI 도입 초기 단계 기업
• 난이도: 중급 이상 (AI 도구 활용 및 엔지니어링 아키텍처 이해 필요)

핵심 요약

• Agentic AI의 등장은 개발 생산성을 극적으로 향상시키며, 단순한 테스트 작성 등 반복 작업에 최적화됨
• LLM(대규모 언어 모델)과 달리, agentic AI는 자체적으로 테스트 실행 및 수정을 수행하여 개발자 부담을 줄임
• Agent Fleet(에이전트 대규모 활용)는 소프트웨어 엔지니어링의 예측 가능성 회복을 위한 미래 기술로 주목받고 있음

섹션별 세부 요약

1. AI 기술의 진화와 개발자 경험 변화

• 과거 genAI는 불확실한 결과로 인해 사용자 경험에 부정적 영향
• 예: 테스트 코드 생성 시 예상치 못한 결과로 디버깅 필요
• 현대 AI는 사용자와 협업하는 agentic AI로, 자체적인 로직 실행이 가능해짐

2. Agentic AI의 실무적 활용 사례

• 단위 테스트 작성이 가장 효과적인 활용 분야
• 코드베이스 내 기존 테스트 예시를 학습하여 스타일 맞춤 적용
• 자동 테스트 실행 및 수정 반복 가능
• LLM과의 차이점: agentic AI는 자체적인 판단을 통해 결과를 개선
• 예: myAwesomeFunction.ts 수정 시 자동으로 myAwesomeFunction.test.ts 업데이트

3. Agent Fleet의 가능성과 한계

• 에이전트 대규모 활용이 소프트웨어 공학의 예측 가능성 회복을 목표로 함
• 예: 여러 에이전트가 협업하여 복잡한 작업 수행
• 현재 한계: 복잡한 작업은 여전히 개발자 직접 처리가 필요
• 예: 사용자 경험 중심의 코드 작성은 LLM보다 개발자가 우수

결론

• Agentic AI는 반복 작업(예: 테스트 작성)에 최적화된 도구로, LLM의 불확실성을 해결하는 실무적 해법
• Agent Fleet의 확대 적용은 소프트웨어 공학의 예측 가능성을 높일 수 있는 미래 기술
• 현재 단계: 복잡한 엔지니어링 작업은 개발자 직접 수행, 단순 작업은 agentic AI 활용 권장