우리 팀에도 Jarvis 가 생겼다 – 생성형 AI 로 만든 에러 분석가 이야기

간단 소개

컬리팀이 생성형 AI를 활용해 에러 분석을 자동화하고 효율성을 높인 사례를 소개하며, AI 비서 Jarvis의 개발 과정과 성과, 그리고 미래 발전 방향을 제시합니다.

AI Summary

에러 로그 분석의 어려움과 Jarvis의 탄생
- 개발 중 발생하는 에러 로그 분석에 많은 시간 소요, 특히 주니어 개발자에게 어려움.
- 에러 발생 시 즉시 해결 방안을 제시하는 AI 기반 에러 분석 비서 'Jarvis' 개발.
Jarvis의 구성 및 개선 과정
- Slack 알림 수신, Gemini를 활용한 에러 분석 및 조치 가이드 제공.
- LLM 응답 품질 향상을 위해 구체적인 프롬프트 규칙 설정 및 반복 실험 진행.
- MCP(Model Context Protocol) 도입으로 Jarvis에 에러 메시지, 관련 소스 코드 등 추가 정보 제공.
Jarvis의 성과 및 미래
- 에러 대응 시간 단축 및 팀원들의 문제 해결 능력 향상.
- 과거 해결 방법 학습을 통해 더욱 정확하고 현장감 있는 해결책 제시 목표.
- 지속적인 데이터 축적 및 학습을 통해 더욱 현명한 에러 분석 비서로 발전 기대.