현재 학계 및 산업계의 코드 에이전트 환경은 여전히 매우 분산되어 있다. 기존 솔루션은 오픈소스 접근성이 부족하거나 상당한 인적 감독이 필요하거나, 다중 저장소 검색, 다국어 처리, 제한된 이슈 해결 등 좁은 기능에 국한되는 경우가 많다.

델리시움은 오픈 소스 기반의 완전 자율적, 다국어 지원, 비용 효율적인 AI 코딩 표준을 통해 소프트웨어 엔지니어링에 혁신을 가져오기 위해 런던대학교(UCL) 컴퓨터과학부 Dr. He Ye (허 예 박사)와의 공식 파트너십을 발표하게 되었다.

델리시움의 대규모 언어 모델(LLM) 관련 자원 조직화, 아키텍처 설계 및 최적화 전문성을 활용하여, 이번 협업은 전체 코드 저장소를 통합 지식 그래프로 변환하여 이슈 해결을 위한 컨텍스트 검색을 안내하는 다중 에이전트 시스템인 Prometheus를 출시했다(arXiv: www.arxiv.org/abs/2507.19942). Prometheus는 현재 세계적으로 유명한 SWE-bench 벤치마크 플랫폼(www.swebench.com)에서 검토를 위해 공개되다.

이 파트너십의 핵심 목표는 공개적으로 훈련된 모델을 델리시움움 커뮤니티에 공개하여 대규모 언어 모델(LLM) 운영 비용을 획기적으로 절감하는 데 있다. 또한 델리시움은 EuniAI(UCL SSE 팀) 및 주요 산업 파트너들과 협력하여 통합 코드베이스 지식 그래프를 통해 차세대 AI 코딩 표준을 공동 개발하고, 최상위 연구 논문 및 기타 영향력 있는 성과를 지속적으로 창출해 나아가는 것이다.

효율성을 극대화시킨 새로운 접근법

인공지능 코딩 표준 발전을 위한 전략적 파트너십을 기반으로, 델리시움과 Dr. He Ye 팀은 대규모 다중 언어 코드베이스를 위한 혁신적인 소프트웨어 엔지니어링 프레임워크 개발에 박차를 가하고 있다. 이는는 통합 지식 그래프(KG) 구축을 중심으로 하며, 다양한 코드 저장소 전반의 문제 해결을 위해 그래프 기반 접근법을 최초로 도입하였다.

이러한 패러다임 전환은 디렉터리 계층 구조와 복잡한 구문 구조부터 관련 문서 및 내장된 주석에 이르기까지 방대하고 이질적인 코드 자산을 지능적이고 상호 연결된 그래프로 변환하였다. 그 결과, 델리시움과 Dr. He Ye 팀은 코드 저장소를 응집력 있는 지식 그래프로 추상화하도록 설계하였다. 이는 오픈 소스 다중 에이전트 시스템인 Prometheus가 도입되었으며, 효과적인 문맥 정보 검색 능력을 향상시키는 목적을 달성시켰다. (arXiv: www.arxiv.org/abs/2507.19942).

Prometheus는 언어 독립적인 범용 아키텍처를 특징으로 하여, 다국어 및 다중 저장소 프로젝트를 통합시킨 지능형 프레임워크이다. 심층적인 이해 수준을 열어 자동화 도구가 코드를 명확하게 분석하고 추론할 수 있게 한다.

기업 규모로 운영 가능한 Prometheus는 가장 복잡한 소프트웨어 생태계까지 처리하고 해석하도록 설계되어 차세대 지능형 개발 솔루션의 견고한 기반을 마련하였다. 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 이 혁신적인 프레임워크는 비교할 수 없는 상황 인식 기능을 제공하며, 자동화된 문제 식별 능력을 보여준다.

Prometheus 시스템 살펴보기: https://github.com/EuniAI/Prometheus

euni.ai는 이미 업계에서 채택된 Prometheus 기술의 확실한 활용 사례로서, Prometheus 기반 혁신이 어떻게 실질적인 가치를 창출하는지 보여준다.

UCL 내에서 Prometheus를 기반으로 구축된 euni.ai는 Prometheus 기능을 활용하여 차세대 코드 분석 및 자동화된 버그 해결을 제공한다. euni.ai는 코드를 깊이 이해함으로써 문제를 사전에 식별하고 해결하여 개발자가 더 빠르고 효율적으로 우수한 소프트웨어를 구축할 수 있도록 지원한다.

자동화된 AI 코딩 문제 해결 능력

델리시움과 Dr. He Ye 연구팀의 협력을 통해 탄생한 첨단 다중 에이전트 시스템은 버그, 기능 요청, 토론 등 다양한 범주의 소프트웨어 문제를 해결하고 텍스트, 이미지, 동영상 등 다중 콘텐츠 형식을 수용할 수 있도록 설계되었다.

이 첨단 시스템의 핵심에는 현대 소프트웨어 엔지니어링에 내재된 복잡하고 다양한 과제를 관리하기 위해 특별히 설계된 두 가지 강력한 프레임워크가 자리 잡고 있다. 이 접근 방식은 문제 해결의 전체 라이프사이클을 자동화하도록 설계되어, 기존 버그 수정 메커니즘의 제한된 범위를 뛰어넘어 포괄적인 개발 요구 사항을 아우른다.

출력 단계는 다음과 같다:

• 모든 이슈가 시스템에 입력
• 이슈 분류 에이전트가 이슈 유형을 분류
• 이슈는 적절한 워크플로우/에이전트(버그, 기능, 문서 업데이트 등)로 라우팅
• 컨텍스트 검색 에이전트가 지식 그래프에 접근하여 관련 컨텍스트(코드, 문서 등)를 추출
• 전문 솔루션 에이전트가 특정 해결 프로세스를 처리
• 응답 생성 에이전트가 관련 플랫폼에 게시할 최종 전문 답변을 작성

1. 심층적 문맥 이해

시스템의 핵심에는 보고된 모든 이슈에 대한 포괄적인 이해를 제공하도록 정교하게 설계된 동적 지식 그래프(KG)가 자리 잡고 있다. 이 KG는 파일 구조, 추상 구문 트리(AST), 텍스트 문서 등 코드베이스 자체에서 심층적인 문맥 정보를 추출하여 체계적으로 구축된다. 이러한 다양한 데이터 소스를 상호 연결된 그래프로 매핑함으로써 시스템은 코드와 관련 자료를 모두 포괄적으로 커버한다.

이 과정을 조율하는 것은 전담 컨텍스트 검색 에이전트이다. 이 에이전트는 지식 그래프를 탐색하여 정확하고 의미론적으로 풍부한 정보를 표면화하는 역할을 담당한다. 관련 코드 스니펫을 정확히 찾아내는 것부터 핵심 문서를 식별하는 것에 이르기까지, 이 에이전트는 이후의 모든 조치와 결정이 견고하고 컨텍스트에 기반하도록 보장한다.

2. 적응형 워크플로우

소프트웨어 개발의 다면적 특성에 맞춰 설계된 본 시스템의 워크플로우는 기존 버그 중심 솔루션의 한계를 훨씬 뛰어넘는다. 고급 분류 메커니즘으로 시작되며, 이슈 분류 에이전트가 버그 보고, 기능 제안, 문서 업데이트, 기술 문의 등 모든 제출물을 평가하고 분류한다. 이러한 전략적 평가를 통해 시스템은 각 고유 시나리오의 요구에 맞춰 전문 에이전트를 동적으로 배정하고 문제 해결 전략을 맞춤화할 수 있다.

이러한 적응성을 바탕으로 시스템은 복잡한 버그 재현부터 신규 기능 사양 정의에 이르기까지 광범위한 개발자 요구사항을 처리할 수 있다. 궁극적으로 모든 조사 및 해결 노력은 응답 생성 에이전트를 통해 통합되며, 해당 에이전트는 원본 GitHub 이슈에 대한 명확하고 맥락을 고려한 응답을 종합하여 근본적인 분석 내용, 수행된 조치, 달성된 해결 방안을 효과적으로 전달한다.

AI 코딩: 능동적이고 직접적인 문제 해결

SWE-agent 및 OpenHands와 같은 코드 에이전트 연구가 SWE-bench와 같은 벤치마크에서 진전을 보이고 있지만, 상용 제품은 여전히 높은 비용이 들고, 또한 불투명하게 운영되고 있다. Claude Code가 대표적인 사례로, Claude-Opus-4 기반 에이전트(500회 SWE-bench 평가 비용이 약 1,500달러로 책정)처럼 여러 번의 질의가 필요한 경우 토큰 소비량이 증가하고 응답 속도가 느려진다.

흥미롭게도 주류 시스템은 Python을 크게 선호하는 반면 다른 프로그래밍 언어에 대한 지원은 거의 제공하지 않는다. 대부분의 산업용 솔루션은 버그 수정에만 집중하고, 기능 요청, 문서화, Q&A와 같은 범주는 제외한다. IDE 확장 프로그램(예: GitHub Copilot), 전문 플랫폼(예: Cursor), 기초 모델(예: ChatGPT)이 현재 시장을 채우고 있지만, AI 기반 코딩 어시스턴트는 코딩 단계에서만 개발 워크플로우를 크게 강화한다. 개발자는 여전히 제안 사항을 확인해야 하므로 자율적인 해결은 여전히 어려운 실정이다.

컨텍스트 제한은 또 다른 주요 장애물이다: 검색 전략은 단일 파일 또는 저장소 수준에서 작동하는 경향이 있어, 복잡한 시스템에 대한 저장소 간 추론 및 종속성 분석을 어렵게 만든다. 효율성과 비용은 이러한 어려움을 가중시킨다. 쿼리는 느리고 비용이 많이 들 수 있으며, 에이전트 작업은 높은 자원 사용량을 수반한다.

프로그래머를 위한 AI 도구가 급속히 발전하고 있음에도 불구하고, 언어 지원의 파편화, 제한된 이슈 유형, 높은 운영 비용, 방대한 코드베이스 전반에 걸친 컨텍스트를 포괄적으로 탐색할 수 있는 솔루션 부재로 인해 진전이 저해되고 있다.

현재 AI 코딩 현황을 간략히 정리하면 다음과 같다.

장점

효율성 향상

• AI 도구가 스마트한 코드 제안

• 반복적인 프로그래밍 작업 자동화

코딩 워크플로우 가속화

• 코드 작성 시 수동 작업 감소

• 개발자 생산성 향상

자율적 이슈 관리 가능성

• 상용 AI 에이전트(예: Claude Code)가 부분적인 자동 해결 기능 제공

플랫폼 접근성

• 광범위한 통합 지원(IDE 플러그인, Copilot, Cursor 등 전용 플랫폼)

단점

컨텍스트 제한

• 검색이 일반적으로 단일 파일 또는 저장소로 제한됨

• 복잡한 코드베이스에 필요한 고급 저장소 간 추론 및 종속성 분석 기능 부족

언어 지원 편향

• 파이썬에 대한 주요 지원

• 기타 프로그래밍 언어에 대한 최소한의 지원

이슈 다양성 부족

• 대부분의 연구 및 제품이 버그 수정에만 집중

• 기능 요청, 문서화, Q&A 유형은 상대적으로 적음

비용 및 효율성 문제

• 에이전트가 많은 토큰을 소모

• 느린 응답 시간과 높은 비용(Claude-Opus-4: 예: 500건에 1,500달러)

• 상용 솔루션은 비용이 높고 오픈소스 투명성이 부족

연구실에서 산업 현장으로

런던대학교(UCL)는 세계 최고의 인공지능 연구 대학 중 하나로, 딥마인드와의 포괄적 파트너십을 비롯한 선구적인 학술 협업으로 유명하다. 이 협업은 인공지능을 위한 영향력 있는 딥러닝 강좌 시리즈를 탄생시켰다. UCL 컴퓨터과학부는 인공지능, 소프트웨어 공학, 시스템, 다중 모달 연구 분야에서 꾸준히 세계적 선두권을 유지하며, 최상위 학술지 게재 실적과 학제 간 영향력에서 탁월한 성과를 보여주고 있다.

Dr He Ye 는 UCL 컴퓨터과학부 내 혁신적인 AI & SSE 팀을 이끌며, 자동화된 소프트웨어 엔지니어링 분야의 시스템 수준 돌파구를 마련하는 데 전념하고 있다. 이 팀의 연구는 코드베이스 컨텍스트 검색, 대규모 언어 모델의 역량 강화, 문제 해결 자동화, 코드 에이전트를 위한 효과적인 메모리 아키텍처 개발에 중점을 둔다. 이러한 핵심 기술들은 델리시움움과의 오픈소스 협업을 통해 성공적으로 검증되었으며, SWE-bench 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하여 엄격한 방법론과 생산 등급의 엔지니어링 우수성을 모두 입증했다. 이러한 핵심 기술들은 델리시움움과의 오픈소스 협업을 통해 성공적으로 검증되었으며, SWE-bench 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하여 엄격한 방법론과 생산 등급의 엔지니어링 우수성을 입증했다. GPT-5 + Pass@1, SWE-Bench에서 Top-2 를 달성했으며, Prometheus는 71.2% 해결률로 글로벌 8위(OpenHands 바로 뒤)를 기록했다.

산업 측면에서 델리시움은 2022년부터 블록체인 기반 AI 에이전트 네트워크 분야의 선구자로 자리매김했다. 주요 이니셔티브로는 암호화폐 공간을 위한 에이전트 운영 체제인 Lucy(https://www.lucyos.ai)가 있으며, 이를 통해 사용자는 사람의 자연스러운 언어를 활용해 에이전트를 생성, 배포, 협업 및 유통할 수 있다. 또한 델리시움은 AI 에이전트를 위한 디지털 네이티브 금융 인프라인 You Know I Love You(YKILY)’ 네트워크를 선보였다. 이 네트워크는 개방적이고 조합 가능하며 확장성이 뛰어난 생태계 내에서 다중 에이전트, API, 외부 서비스, 모델 간 MCP 애그리게이터를 지원한다.

핵심 파트너로서 델리시움은 AI 에이전트의 문제 해결 능력 향상과 AI 및 암호화폐 영역 전반에 걸친 사용 사례 평가 강화에 전념하고 있다. 이 프레임워크 구축과 UCL과의 AI 코딩 표준 공동 개발을 통해 델리시움은 Lucy에 기초 역량을 부여하여 일반 에이전트가 더 광범위한 시나리오에서 작동할 수 있도록 한다.

여기에는 에이전트 기반 암호화폐 코딩 및 개발, 에이전트 주도형 트레이딩, 암호화폐 결제를 지원하는 LLM 포털, 전통적 및 암호화폐 서버용 MCP 애그리게이터 등이 포함된다. AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 디지털 네이티브 인프라인 ‘YKILY(You Know I Love You) 네트워크’ 구축을 향한 진전을 함께 이끌어내고 있다.

소프트웨어 공학의 새로운 시대 문턱에 선 델리시움과 Dr. He Ye의 협력은 기술적 융합을 넘어 비전, 철학, 상업적 통찰력의 조화를 상징한다. 독점적 사일로와 학문적 추상화로 분열되기 쉬운 환경 속에서, 이 동맹은 개방적이고 자율적이며 다국어 지원이 가능하고 비용 효율적인 태피스트리를 목표로 한다. 여기서 코드 에이전트는 단순히 제안하는 데 그치지 않고 해결책을 제공한다.

UCL의 학문적 엄밀성과 델리시움의 블록체인 AI 에이전트 네트워크 개척 정신을 조화시키는 것은 차세대 디지털 전환의 토대를 마련하며 수행되는 작업은 단순히 현재를 위한 것이 아니라, 자율 에이전트가 창의적 파트너로 부상하여 개발자를 디버깅의 고된 작업에서 해방시키고 고차원적 혁신으로 이끄는 미래의 전개를 위한 것으로 보여진다.

델리시움

델리시움($AGI)은 루시(www.lucyos.ai) - 에이전트 운영체제, 그리고 You Know I Love You(YKILY) 네트워크 - AI 에이전트를 위한 디지털 네이티브 금융 인프라를 포함한 AI 에이전트를 위한 블록체인 기반 협업 네트워크를 구축하고 있다.

델리시움은 마이크로소프트, 구글, 엔비디아 등 AI 산업의 주요 선도 기업들과 함께, Y Combinator, 갤럭시 인터랙티브, 리퍼블릭 크립토, 이뮤터블, 폴리곤, 앤트알파 벤처스, GSR, 블록체인 코인베스터스 등 전 세계적으로 저명한 기관으로부터 지원을 받고 있다.

- 델리시움 웹사이트: https://www.delysium.com

- 델리시움 백서 V2: https://delysium.gitbook.io

- X(구 트위터): https://x.com/The_Delysium

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