AI 에이전트가 코드를 작성하는 수준을 넘어 개발과 운영, 장애 대응까지 소프트웨어 생애주기 전반을 맡는 사례가 소개됐다.
4일 TV조선이 주최하고 토큰포스트가 공동 주관한 국내 대표 AI 컨퍼런스 '메타콘 2026'에서 정승현 릿 코퍼레이션 개발자는 'Vibe Coding의 끝판왕: Hermes Agent가 프로젝트를 통째로 맡는 법'을 주제로 발표했다.
AI 에이전트를 개발 파이프라인 전반에 투입한 실제 운영 사례를 공유하며 사람의 역할은 반복 노동에서 의사결정과 검증으로 이동하고 있다고 설명했다.
개발 생애주기에 AI 투입하기
정승현 개발자는 기존 소프트웨어 개발은 계획과 분석, 설계, 구현, 테스트, 배포, 유지보수까지 모든 단계를 사람이 수행하는 구조로, 특히 유지보수와 디버깅, 운영에 많은 시간이 투입됐다고 말했다.
그는 이러한 개발 과정의 각 단계를 AI 에이전트에 순차적으로 맡기고 있다면서 "개발 루프의 한 구간씩 에이전트가 담당하는 형태로 바뀌고 있다"고 밝혔다.
헤르메스 에이전트에 대해 소개하면서 가장 큰 특징으로는 자가 개선(Self-Improving)을 꼽았다.
작업과 대화를 반복하며 경험을 자동으로 축적하고 복잡한 작업을 수행한 뒤에는 해당 노하우를 '스킬(Skill)' 문서 형태로 저장한다는 설명이다.
스킬은 '특정 작업을 수행하기 위한 절차와 노하우를 담은 문서'로, 에이전트는 이를 기반으로 반복 업무를 수행하게 된다고 부연했다.
아울러 "헤르메스가 큐레이터 기능을 통해 오래됐거나 사용하지 않는 스킬을 삭제하거나 통합하며 지속적으로 정비한다"고 덧붙였다.
이밖에 에이전트 병렬 실행, 정기 스케줄 실행을 지원할 뿐 아니라 사람의 승인 절차를 거치는 설계, 버전 관리 도구를 통한 롤백 운영 환경 등 안전장치도 갖췄다고 말했다.
로그 분석부터 PR 작성까지 자동화
정 개발자는 반복적인 운영 업무도 대부분 에이전트가 처리하고 있다고 설명했다.
깃허브 이슈와 티켓 분류(트리아지), 코드 작성, PR 생성은 물론 클라우드 로그를 주기적으로 스캔해 이상 징후를 감지하고 수정 방향을 제안하는 과정까지 에이전트가 담당한다.
백엔드 운영에서도 기존에는 운영자가 수만 건의 로그를 직접 확인해 장애 원인을 찾아야 했지만 헤르메스 에이전트는 최근 60분간의 로그를 집계해 노이즈를 제거하고 요청 흐름을 재구성한 뒤 원인과 조치 방향, 예상되는 부작용까지 분석해 PR에 남긴다고 설명했다.
그는 "한 시간 동안 약 2만5000개의 로그가 쌓이지만 실제 오류는 6건 정도"라며 "에이전트는 필요한 정보만 태스크로 변환해 처리하기 때문에 사람이 훨씬 빠르게 의사결정을 내릴 수 있다"고 말했다.
조직 전반으로 확산되는 에이전트 활용
AI 에이전트 활용은 개발 조직을 넘어 비개발 부서로도 확산되고 있다고 소개했다.
신규 브랜드 탐색과 리서치, 보고서 작성 등 기존에는 사람이 직접 수행하던 업무도 자동화되기 시작했으며 비개발자도 AI 에이전트를 활용해 HTML 기반의 보고서 페이지를 만들고 배포하는 사례가 등장했다고 말했다.
그는 "보고서가 문서에서 제품(Product)으로 바뀌고 있다"며 자동화가 회사의 작동 방식을 바꾸고 있다고 설명했다.
인간의 역할, '노동'에서 '책임'
정 개발자는 "자동화의 끝은 사람을 없애는 것이 아니다"라며 "사람은 반복 노동에서 벗어나 의도를 제시하고 승인하며 책임지는 역할로 이동하게 될 것"이라고 말했다.
또한 반복 업무를 AI에게 맡기더라도 관측(Observability)은 반드시 필요하다고 말했다. 이를 위해 대시보드와 슬랙 리포트, 스킬 관리 시스템 등을 활용해 실패 사례를 분석하고 프롬프트와 스킬을 지속적으로 개선하는 루프를 구축하고 있다고 설명했다.
그는 "관측 없는 자동화는 눈을 감고 운전하는 것과 같다"며 자동 처리 건수와 사람 개입 비율, 오류 판단 정확도, 수정 제안 시간, 건당 비용 등을 지속적으로 측정해야 한다고 강조했다.
메타콘 2026은 TV조선이 주최하고 토큰포스트가 공동 주관한 국내 대표 AI 컨퍼런스로, 7월 3일부터 4일까지 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 개최됐다. 올해는 "AI Makers Rise"를 주제로 기업과 개인이 AI를 활용해 실제 성과를 만드는 전략과 실행 사례를 공유하며, AI가 산업과 업무 방식을 어떻게 변화시키고 있는지를 조망했다.


