베이직인터내셔널 인공지능센터가 AI 에이전트 기반의 명세 주도 개발(SDD·Spec Driven Development) 방식을 적용한 시스템 개발·유지보수 자동화 솔루션 ‘AI SyncOps’를 출시했다고 밝혔다.
그동안 상당수 AI 코딩 도구는 전체 시스템 구조를 파악하지 못한 채 코드를 생성해 기존 시스템과 충돌을 빚거나 수정 위치를 제대로 짚어내지 못하는 한계가 있었다. 특히 유지보수 현장에서는 어느 파일의 어느 부분을 고쳐야 하는지 찾아내고 영향 범위를 가늠하는 데 대부분의 시간이 소요돼 왔다. 베이직인터내셔널은 명세를 먼저 확정한 뒤 그 명세에 맞춰 개발과 유지보수를 진행하는 SDD 방식으로 이 문제에 접근했다.
AI SyncOps는 사용자가 자연어나 이슈 관리 도구를 통해 요청을 접수하면 Spec, Scope, Code, Quality, Doc 등 5종의 전문 에이전트가 순서대로 작업을 분담한다. Spec 에이전트가 요청을 표준 명세로 정리하면, Scope 에이전트가 의미·이름·연결 관계 등을 분석해 수정 대상 파일과 영향 범위를 근거와 함께 제시한다. 이어 Code 에이전트가 승인된 범위 안에서만 수정을 수행하고, Quality 에이전트는 SonarQube 등 사전 정의된 규칙으로 보안·품질을 재검사하며, Doc 에이전트가 변경 내용과 검사 결과를 문서로 자동 생성한다.
이 솔루션은 이슈가 발생할 때마다 대규모 코드베이스를 전수 조사하는 대신, PostgreSQL과 pgvector 기반으로 미리 구축한 메타 데이터베이스를 활용해 프런트엔드부터 API, 백엔드, 데이터베이스 스키마 간 연계 구조를 즉각 역추적하는 방식을 택했다. 회사 측은 이를 통해 통신사 시스템 운영·유지보수 현장에서 장애 대응 시간을 기존 대비 약 70% 줄였고, 이상거래 탐지 시스템(FDS) 구축 프로젝트에서는 소스코드 재작업률을 65% 감소시키며 납기를 3주 단축했다고 전했다.
다만 AI SyncOps는 자동 병합(Merge)은 엄격히 금지하고, 담당자가 핵심 단계마다 직접 검토·승인하는 이른바 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식을 유지한다. 개발 속도와 안정성을 동시에 확보하려는 시도로 읽히지만, 실제 현장에 폭넓게 적용되며 검증 사례가 쌓일지는 더 지켜볼 부분이다.
조성문 베이직인터내셔널 인공지능센터장은 “AI SyncOps는 단순히 코드를 짜 주는 도구가 아니라 현장에서 가장 시간이 많이 걸리는 고칠 곳을 찾고 검사하고 기록하는 일까지 AI가 담당하는 솔루션”이라며 “운영 중인 시스템 한 곳에 먼저 적용해 성과를 검증한 뒤 점진적으로 확대 적용할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.
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