제품 개발에 AI 에이전트를 성공적으로 통합하는 5단계

AI 에이전트는 이미 많은 IT 기업에서 개발의 필수적인 부분으로 자리 잡았으며, 더 빠른 프로세스, 오류 감소, 그리고 개발자들이 반복적인 작업에서 벗어날 수 있도록 해준다고 약속합니다. 하지만 과연 AI 에이전트는 개발자들이 주장하는 것처럼 효과적일까요?

At Waites저희 회사는 IIoT, 머신러닝, 인공지능 및 클라우드 기술을 활용하여 산업 설비 성능 이상을 감지하고 고장을 예방하는 제품을 개발 및 유지 관리합니다. 저희 팀은 이러한 기술들을 통합하는 데 있어 실무 경험을 쌓았습니다. GitHub Copilot 에이전트 그리고 다른 도구들을 일상적인 업무 흐름에 통합합니다.

이 칼럼에서는 저희의 경험을 공유하고, AI 에이전트를 일상적인 프로세스에 통합하여 문제의 원인이 아닌 진정한 조력자로 만드는 데 도움이 되는 단계들을 설명하고자 합니다.

AI 에이전트가 개발 속도를 실제로 높여줄까요?

AI 에이전트 GitHub Copilot Agent는 거의 자율적인 개발자로 홍보되는 경우가 많습니다. 코드를 작성하고, 테스트를 생성하고, 코드 리뷰를 수행하고, 성능을 최적화하고, 심지어 완전한 애플리케이션 프로토타입까지 만들 수 있습니다. 예를 들어, GitHub Copilot Agent는 프로젝트 구조를 분석하고 개발자의 스타일에 맞춰 단위 테스트부터 리팩토링까지 다양한 솔루션을 제안할 수 있습니다.

저희 팀의 경험에 따르면, Replit Agent는 비즈니스 아이디어를 검증하는 데 사용할 수 있는 데모 프로젝트를 만드는 데 탁월합니다. GitHub Copilot Agent는 Node.js, TypeScript, JavaScript를 사용하는 프런트엔드 프로젝트에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 에이전트가 코드 리뷰를 처리하고, 테스트를 작성하고, 풀 리퀘스트에 댓글을 달아주므로 팀 리더가 변경 사항을 신속하게 검토하고 승인할 수 있습니다. 생산성이 눈에 띄게 향상됩니다. 테스트와 리뷰 속도가 빨라지고 개발자는 반복적인 작업에 소요하는 시간을 줄일 수 있습니다.

반면, PHP나 Python으로 작성된 백엔드 프로젝트는 일관성이 떨어지는 결과를 보입니다. 에이전트가 레거시 코드, 대용량 파일 또는 비표준 아키텍처에서 어려움을 겪으며, 때로는 테스트를 실패하게 만드는 오류를 발생시키기도 합니다.

AI 에이전트가 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점에는 동의하지만, 아직 개발자를 완전히 대체할 수는 없다고 생각합니다. 에이전트는 작업 속도를 높여주는 보조 도구일 뿐이며, 특히 ISO/IEC 27001이나 SOC2와 같은 보안 표준을 고려할 때 지속적인 인간의 감독이 필요합니다. 에이전트를 통해 팀 생산성을 의미 있게 향상시키려면 적절한 구성과 팀원 교육이 핵심입니다.

통합을 위한 실질적인 단계

적절한 통합, 교육 및 감독이 없으면 AI 에이전트는 금세 생각 없는 작업만 수행하게 됩니다. 저희는 다음과 같은 경험을 가지고 있습니다. Waites 이를 뒷받침하는 사례입니다. GitHub Copilot Agent를 처음 업무 환경에 연결했을 때, 처음 몇 주는 어려움이 많았습니다. 에이전트가 각 개발자의 스타일과 프로젝트에 적응하는 과정에서 수많은 오류가 발생했습니다. 하지만 에이전트의 작동 방식을 이해하고, 필요한 모든 접근 권한을 부여하고, 지침, 코딩 표준, 서비스 종속성에 대한 개략적인 아키텍처 다이어그램이 포함된 파일을 생성한 후에는 원활하고 중단 없는 운영을 구축할 수 있었습니다.

이 길을 이제 막 시작하는 분들께 제가 추천하는 것은 다음과 같습니다.

1. 목표를 정의하고 기준 측정 지표를 설정합니다.

파일럿 프로젝트를 시작하기 전에 에이전트가 필요한 이유를 명확히 이해하는 것이 중요합니다. 검토 시간 단축, 테스트 자동화 또는 버그 수 감소 등 다양한 이유가 있을 수 있습니다. 핵심성과지표(KPI)가 없으면 팀은 에이전트의 가치를 입증할 수 없으며, 프로젝트는 결국 아무런 성과도 거두지 못할 수 있습니다.

기준이 되는 지표를 만드세요: 작업당 평균 시간, QA 단계에서 발견된 버그 수, 반복 작업 비율 등. 예를 들어, 이를 통해 코드 검토에 소요되는 평균 시간과 첫 번째 검토 후 수정 횟수를 측정할 수 있었습니다.

2. 에이전트를 워크플로에 통합합니다.

AI 에이전트는 팀이 작업하는 환경, 즉 GitHub, Jira, Slack 또는 IDE 내에 있어야 하며, 별도의 "샌드박스"에 있어서는 안 됩니다. 그렇지 않으면 실제 배포 환경에서 아무도 사용하지 않게 되고, 에이전트의 제안은 시대에 뒤떨어지게 될 것입니다.

에이전트를 CI/CD(GitHub Actions, Jenkins 등)에 연결하여 PR 생성, 빌드에 대한 댓글 작성, 코드 이벤트 응답 등을 할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. Waites우리는 이 과정을 점진적으로 진행했습니다. Copilot Agent를 GitHub의 Pull Request 생성 기능에 통합하고 검토 파이프라인에 포함시켰습니다. 처음에는 에이전트가 결과를 확인하고, 그 후 팀 리더가 검증했습니다.

3. 사람들에게 에이전트와 상호작용하는 방법을 가르칩니다.

에이전트는 마법의 버튼이 아니라, 올바른 안내 메시지와 결과 검증이 필요한 도구입니다. 팀원들에게 충분한 사전 교육을 제공하지 않으면, 일부는 에이전트를 무시하고, 또 다른 일부는 에이전트를 지나치게 신뢰하여 코딩 오류를 발생시킬 수 있습니다.

간단한 온보딩 교육을 실시하여 개발자들에게 작업을 질문이 아닌 행동("테스트 생성", "리팩토링")으로 표현하도록 가르치세요. Waites처음에 우리는 에이전트가 각 개발자의 스타일에 "익숙해질" 시간을 주었습니다. 앞서 언급했듯이 Copilot Agent는 프로젝트 구조(DTO, 서비스, 프로바이더, 모델)를 분석한 후 약 일주일이 지나서야 효과적으로 작동하기 시작했습니다. 그 후 팀 생산성이 눈에 띄게 향상되었고, 테스트 및 코드 리뷰 속도도 훨씬 빨라졌습니다.

4. 보안 및 정책을 준수하십시오.

상담원이 실수로 내부 데이터를 외부 API로 전송할 수 있습니다. 삽입하다 라이선스가 호환되지 않는 코드 조각이 있을 수 있습니다. 데이터 유출이나 법적 문제를 방지하기 위해 내부 AI 정책을 수립하십시오. 이 정책에는 에이전트에 절대 입력해서는 안 되는 데이터(키, 비밀번호, 클라이언트 데이터), 코드 검토 방법, 릴리스 책임자 등을 명시해야 합니다.

At Waites우리는 아키텍처 수준에서 이 문제를 해결했습니다. 코드 접근 권한이 있는 모든 도구는 회사 환경 내에서 실행됩니다(Gemini Enterprise, API 제한이 적용된 GitHub Copilot). 중요한 프로젝트의 경우, 데이터 유출을 방지하기 위해 새로운 데이터베이스 테스트 방식과 유사하게 별도의 격리된 환경을 사용했습니다. 또한, ISO/IEC 27001 정보 보안 원칙을 준수하여 모든 결과물을 사람이 직접 검증합니다.

5. 처음부터 확장성을 고려하세요

파일럿 프로젝트가 성공적이라면, 다른 팀에 에이전트를 배포할 계획이 필요합니다. 그렇지 않으면 에이전트는 특정 그룹만을 위한 "장난감"으로 남아 시스템적인 변화를 가져오지 못할 것입니다.

프롬프트 템플릿, 통합 기능 및 가이드를 갖춘 내부 플랫폼을 구축하는 것을 권장합니다. 테스트부터 CI/CD 및 문서화에 이르기까지 기능을 점진적으로 추가하십시오.

결론

AI 에이전트를 구현하는 것은 "마법의 버튼"처럼 간단한 일이 아닙니다. 혼돈을 효율성으로 바꾸는 체계적인 접근 방식입니다. 저희의 경험에 비추어 볼 때, Waites 적절한 통합, 교육, 그리고 보안에 집중한다면 AI 에이전트는 업무 속도를 크게 높이고, 버그를 줄이며, 새로운 아이디어를 창출할 시간을 확보해 줄 수 있음을 보여줍니다. 파일럿 프로젝트로 시작하여 결과를 측정하고 확장하십시오. AI는 미래에 더욱 강력한 도구가 될 것이지만, 성공의 핵심 요소는 이러한 기술을 관리하는 사람이라는 점을 기억하십시오. 팀이 준비되어 있다면 주저하지 마십시오. AI 에이전트는 이미 여러분의 비즈니스 성장을 도울 준비가 되어 있습니다.