AI 에이전트 기반 SDD 프로세스 혁신

베이직인터내셔널, 코딩을 넘어 분석·검사·문서화까지

명세 주도 개발(SDD) 방식으로 AI 코딩 도구 한계 극복… 분석부터 고치기·검사·기록까 지 전 과정 자동화

5종의 특화 AI 에이전트와 사전 메타 DB 기반 유기적 협업… 장애 원인 탐색·수정 범위


분석·자동 문서화로 생산성 극대화

 

<이미지: AI image.antnews> 

베이직인터내셔널 인공지능센터가 AI 에이전트(AI Agent) 기반의 Spec Driven Development(명세 주도 개발, 이하 SDD) 프로세스를 적용한 시스템 개발 및 유지보수 자동화 솔루션 ‘AI SyncOps(싱크옵스)’를 공식 출시했다고 밝혔다.

 

최근 단순 코드 생성을 지원하는 AI 코딩 도구들이 주목받고 있으나, 전체 시스템 구조에 대한 이해 없이 코드를 작성해 기존 시스템과 충돌을 일으키거나 고칠 위치를 특정하지 못하는 등의 한계로 대규모 운영·유지보수 현장 적용에는 거리가 있었다. 특히, 유지보수 현장에서는 "어느 파일의 어느 부분을 수정해야 하는지" 탐색하고 영향 범위를 파악하는 작업이 전체 소요 시간의 대부분을 차지하고 있었다.

 

베이직인터내셔널은 이러한 난제를 해결하기 위해 명세를 먼저 확정하고 그 명세에 맞춰 개발과 유지보수가 흐르게 하는 SDD 방식의 ‘AI SyncOps’를 개발했다.

 

AI SyncOps는 사용자가 자연어나 이슈 관리 도구(Jira 등)로 요청을 접수하면, 명세 확정부터 변경 범위 산정, 코드 수정, 품질 검사, 문서 자동 기록에 이르는 전 과정을 5종의 전문 AI 에이전트가 순서대로 분업 수행한다.

         Spec Agent: 입력된 요청을 개발 관점으로 해석하여 표준 SDD 명세 정리 및 분석

         Scope Agent: 의미(뜻)·이름·연결 관계 등 3가지 방식으로 분석해 수정할 파일과 영향받는 파일 후보를 근거와 함께 제시

         Code Agent: 사람(담당자)이 확정한 범위 내의 작업 사본에서만 안전하게 지엽적 Patch 수정 수행 및 자체 기동·화면 점검

         Quality Agent: AI를 쓰지 않고 SonarQube 등 엄격한 사전 정의 규칙만으로 보안 취약점, Bug, 데이터 처리를 재검사해 통과 여부 판정

         Doc Agent: 변경 내용, 영향 범위, 검사 결과를 정리한 문서를 자동 생성(PR 기반)하고 소스 색인 및 메타데이터 증분 최신화

특히 AI SyncOps는 이슈 발생 시 매번 대용량 코드베이스를 실시간 전수 조사하는 대신, 사전 구축된 PostgreSQL 및 pgvector 기반 메타 DB를 활용한다. 이를 통해 Frontend(React)부터 API, Backend Framework, DB Schema 간 연계 맵을 바탕으로 영향 범위를 즉각적으로 역추적한다.

 

또한, AI SyncOps는 ‘7대 핵심 운영 원칙’에 따라 AI의 자동 Merge를 엄격히 금지하며, 사람이 검토하고 승인하는 인더루프(Human-in-the-Loop, HITL) 검토 단계를 제공한다. 핵심 판단(요청 1건당 담당자 확인 약 5회)만 사람이 수행하도록 구성하여 유지보수의 안정성을 극대화했다.

1. 통신사 대규모 인증·결제·정산 시스템 운영·유지보수(AI SyncOps) 적용 사례

      배경 및 난제: 10년 이상 누적된 레거시 소스코드와 담당자 이직으로 인한 인수인계 공백으로, 정산 정책 변경이나 결제 오류 발생 시 화면-API-DB 간 영향 범위를 분석하는 데만 수일이 소요됨.

        AI SyncOps 적용: 장애 원인 및 변경 요구사항 접수 시 Scope Agent가 사전 구축된 그래프 연관성 메타 DB를 바탕으로 3분 만에 영향 범위를 역추적해 제시. 이후 HITL 승인을 거쳐 안전한 패치 및 테스트 수행.

         적용 성과: 장애 대응 및 지엽적 유지보수 처리 시간이 기존 대비 약 70% 단축되었으며, 작업 완료 후 Doc Agent가 메타 DB 및 문서를 자동 증분 갱신하여 시스템 정보 파편화 문제를 근본적으로 해소함.

2. FDS(이상거래 탐지 시스템)구축 프로젝트(SI) 적용 사례

 

<이미지;AI image.antnews>

 

 

         배경 및 난제: 사업 진행 중 수시로 발생하는 과업 변경 요구사항과 개발자별 코딩 스타일 차이로 인한 모듈 간 충돌, 품질 검사(보안/Bug) 지연으로 사업 납기 지연 우려.

         AI SyncOps 적용: 수시 변경 요구사항을 Spec Agent가 SDD 표준 명세로 정제하고, Code Agent가 승인된 범위 내에서만 정교한 코딩 진행. Quality Agent(SonarQube 연동)가 엄격한 정적 보안 및 품질 검사 자동화.

         적용 성과: 요구사항 변경에 따른 소스코드 재작업률이 65% 감소하였고, 품질 게이트를 통한 사전 결함 차단으로 통합 테스트 단계의 오류 발견율을 급감시켜 납기를 3주 앞당겨 성공적으로 구축 완수함.

 

베이직인터내셔널 인공지능센터 센터장 조성문(정보공학기술사)은 “AI SyncOps는 단순히 코드를 짜 주는 도구가 아니라, 사전 구축된 메타 DB와 5종 AI 에이전트, 그리고 엄격한 품질 통제를 통해 현장에서 가장 시간이 많이 걸리는 ‘고칠 곳을 찾고, 검사하고, 기록하는’ 일까지 AI가 담당하는 혁신적 솔루션”이라며, “운영 중인 시스템 1개에 먼저 적용해 성과를 검증한 후 점진적으로 확대 적용할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

 

AI SyncOps 더 알아보기: https://basicit.co.kr/pages/sync/aiops.html 

 

베이직인터내셔널 소개

베이직인터내셔널은 AI 기술을 중심으로 마이크로서비스와 클라우드라는 글로벌 기술 트렌드를 결합해 새로운 가치를 만들어가는 서비스를 제공하고 있다. 단순한 기술 도입을 넘어 AI가 실제 비즈니스 성과로 이어질 수 있는 플랫폼을 만드는 것을 목표로 한다. CMS 기반의 높은 서비스 개발 생산성과 마이크로서비스 아키텍처를 통한 효율적인 서비스 변화 관리, 클라우드를 기반으로 한 유연한 확장성 위에 AI 기술을 결합해 데이터 기반의 지능형 e커머스 플랫폼을 제공한다. 이를 통해 고객이 더 빠르게 서비스를 구축하고 확장할 수 있도록 지원하며, AI 기반의 분석과 자동화를 통해 고객과 베이직인터내셔널이 함께 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 한다.

웹사이트: http://www.basicit.co.kr  



작성 2026.10.13 08:24 수정 2026.10.13 08:24

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