AI 에이전트와 함께하는 개발

간단 소개

AI 에이전트의 개발 활용 경험, 한계, 그리고 효과적인 사용법을 공유하며, 생산성 향상과 미래 개발 방향을 제시합니다.

AI Summary

AI 에이전트 활용 경험

GitHub Copilot 및 Claude Code를 활용하여 개발 생산성을 높임.
코드베이스 초기 탐구, 웹 크롤러 작성, 언어 마이그레이션 Tech Spec 작성 등 다양한 작업에 적용.
대규모 E2E 테스트 및 문서 작성, 데이터베이스 Migration 스크립트 작성에서 효율성 입증. AI 에이전트의 한계
에이전트 대기 시간 및 토큰 부족으로 인한 작업 지연 발생.
정답이 없는 창의적 문제 해결이나 인간 인지 범위를 넘어서는 대규모 코드 작성에는 어려움.
여전히 인간의 개입이 필수적이며, AI가 생성한 저품질 코드는 관리 비용 증가. AI 에이전트 활용 개선 방안
전용 MCP 개발을 통해 토큰 부족 및 대기 시간 문제 완화, 맥락 전달 개선.
맥락 전달 방식 개선을 위해 저장소 내 문서화 강화 및 Tech Spec 활용.
인간이 인지 가능한 수준으로 작업 단위 분할하여 코드 리뷰 및 운영 리스크 감소.