베이직인터내셔널 인공지능센터가 AI 에이전트(AI Agent) 기반의 Spec Driven Development(명세 주도 개발, SDD) 프로세스를 적용한 시스템 개발·유지보수 자동화 솔루션 'AI 싱크옵스(SyncOps)'를 공식 출시했다고 밝혔다.
기존 AI 코딩 도구의 한계
단순 코드 생성을 지원하는 AI 코딩 도구들은 전체 시스템 구조에 대한 이해 없이 코드를 작성해 기존 시스템과 충돌을 일으키거나 고칠 위치를 특정하지 못하는 한계가 있었다. 특히 유지보수 현장에서는 '어느 파일의 어느 부분을 수정해야 하는지' 탐색하고 영향 범위를 파악하는 작업이 전체 소요 시간의 대부분을 차지했다. 베이직인터내셔널은 이 문제를 해결하기 위해 명세를 먼저 확정하고 그에 맞춰 개발과 유지보수가 흐르게 하는 SDD 방식의 AI 싱크옵스를 개발했다.
5종 AI 에이전트, 어떻게 협업하나
사용자가 자연어나 이슈 관리 도구(Jira 등)로 요청을 접수하면 Spec Agent, Scope Agent, Code Agent, Quality Agent, Doc Agent 등 5종의 전문 AI 에이전트가 순서대로 분업 수행한다. Spec Agent는 요청을 개발 관점으로 해석해 표준 SDD 명세로 정리하고, Scope Agent는 의미·이름·연결 관계 등 3가지 방식으로 분석해 수정할 파일과 영향받는 파일 후보를 근거와 함께 제시한다. Code Agent는 사람이 확정한 범위 내 작업 사본에서만 지엽적 Patch 수정을 수행하며, Quality Agent는 AI 없이 SonarQube 등 사전 정의 규칙만으로 보안 취약점과 Bug를 재검사한다. Doc Agent는 변경 내용과 영향 범위, 검사 결과를 정리한 문서를 자동 생성하고 소스 색인·메타데이터를 증분 갱신한다. 이 과정에서 PostgreSQL 및 pgvector 기반 메타 DB를 활용해 Frontend(React)부터 API, Backend Framework, DB Schema 간 연계 맵을 바탕으로 영향 범위를 즉각 역추적한다. AI 싱크옵스는 '7대 핵심 운영 원칙'에 따라 AI의 자동 Merge를 엄격히 금지하고, 사람이 검토·승인하는 인더루프(HITL) 단계를 두며 요청 1건당 담당자 확인은 약 5회로 구성했다.
적용 사례로 본 성과
10년 이상 누적된 레거시 소스코드와 담당자 이직으로 인수인계 공백을 겪던 한 통신사의 인증·결제·정산 시스템에서는 장애 원인 및 변경 요구사항 접수 시 Scope Agent가 그래프 연관성 메타 DB를 바탕으로 3분 만에 영향 범위를 역추적해 제시했다. HITL 승인을 거쳐 패치와 테스트를 수행한 결과 장애 대응 및 유지보수 처리 시간이 기존 대비 약 70% 단축됐다. 이상거래 탐지 시스템(FDS) 구축 SI 프로젝트에서는 수시 변경 요구사항을 Spec Agent가 SDD 표준 명세로 정제하고 Code Agent가 승인된 범위 내에서만 코딩을 진행했으며, Quality Agent가 SonarQube와 연동해 정적 보안·품질 검사를 자동화했다. 그 결과 요구사항 변경에 따른 소스코드 재작업률이 65% 감소했고, 통합 테스트 단계의 오류 발견율이 줄어 납기를 3주 앞당겨 구축을 완수했다.
베이직인터내셔널 인공지능센터 조성문(정보공학기술사) 센터장은 "AI 싱크옵스는 단순히 코드를 짜주는 도구가 아니라, 사전 구축된 메타 DB와 5종 AI 에이전트, 엄격한 품질 통제를 통해 현장에서 가장 시간이 많이 걸리는 '고칠 곳을 찾고, 검사하고, 기록하는' 일까지 AI가 담당하는 솔루션"이라며 "운영 중인 시스템 1개에 먼저 적용해 성과를 검증한 후 점진적으로 확대 적용할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.
출처 : 베이직인터내셔널 보도자료(뉴스와이어)
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