베이직인터내셔널, AI 에이전트 기반 명세 주도 개발 솔루션 ‘AI SyncOps’ 공식 출시
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 25일 밝혔다.
최근 단순 코드 생성을 지원하는 AI 코딩 도구가 주목받고 있으나, 전체 시스템 구조에 대한 이해 없이 코드를 생성하는 한계가 지적돼 왔다. 기존 시스템과의 충돌, 수정 위치 특정 실패 등으로 대규모 운영·유지보수 현장에 적용하기에는 여전히 거리가 있다는 평가다. 특히 유지보수 현장에서는 “어느 파일의 어느 부분을 수정해야 하는지”를 탐색하고 영향 범위를 파악하는 작업이 전체 소요 시간의 상당 부분을 차지해 왔다.
베이직인터내셔널은 이 같은 문제를 해결하기 위해 명세를 먼저 확정한 뒤, 그 명세에 맞춰 개발과 유지보수가 진행되도록 하는 SDD 방식의 ‘AI SyncOps’를 개발했다. 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 해석해 표준 SDD 명세를 정리·분석한다.
- Scope Agent : 의미·이름·연결 관계 등 세 가지 방식으로 분석해 수정 대상 파일과 영향받는 파일 후보를 근거와 함께 제시한다.
- Code Agen t: 담당자가 확정한 범위 내의 작업 사본에서만 안전하게 지엽적 패치(Patch) 수정을 수행하고, 자체 기동·화면 점검을 진행한다.
- Quality Agent : AI를 사용하지 않고 SonarQube 등 사전 정의된 엄격한 규칙만으로 보안 취약점, 버그, 데이터 처리를 재검사해 통과 여부를 판정한다.
- Doc Agent : 변경 내용, 영향 범위, 검사 결과를 정리한 문서를 자동 생성(PR 기반)하고, 소스 색인 및 메타데이터를 증분 최신화한다.
특히 AI SyncOps는 이슈 발생 시마다 대용량 코드베이스를 실시간 전수 조사하는 대신, 사전 구축된 PostgreSQL 및 pgvector 기반 메타 DB를 활용한다. Frontend(React)부터 API, Backend Framework, DB Schema 간 연계 맵을 바탕으로 영향 범위를 즉각적으로 역추적하는 것이 특징이다.
또한 이 솔루션은 ‘7대 핵심 운영 원칙’에 따라 AI의 자동 Merge를 엄격히 금지하고, 사람이 검토·승인하는 인더루프(Human-in-the-Loop, HITL) 단계를 필수적으로 제공한다. 요청 1건당 핵심 판단 지점만 담당자가 약 5회 확인하도록 구성해 유지보수의 안정성을 높였다.
적용 사례 1: 통신사 대규모 인증·결제·정산 시스템 운영·유지보수
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 소요되던 현장이다. AI SyncOps 적용 후 Scope Agent가 사전 구축된 그래프 연관성 메타 DB를 바탕으로 3분 만에 영향 범위를 역추적해 제시했고, HITL 승인을 거쳐 안전한 패치와 테스트를 수행했다.
그 결과 장애 대응 및 지엽적 유지보수 처리 시간이 기존 대비 약 70% 단축됐으며, Doc Agent가 메타 DB와 문서를 자동 증분 갱신해 시스템 정보 파편화 문제를 해소했다.
적용 사례 2: FDS(이상거래 탐지 시스템) 구축 프로젝트(SI)
사업 진행 중 수시로 발생하는 과업 변경과 개발자별 코딩 스타일 차이로 모듈 간 충돌, 품질 검사 지연이 발생하며 납기 지연이 우려되던 프로젝트다. Spec Agent가 변경 요구사항을 SDD 표준 명세로 정제하고, Code Agent가 승인된 범위 내에서만 코딩을 진행했으며, Quality Agent(SonarQube 연동)가 정적 보안·품질 검사를 자동화했다.
요구사항 변경에 따른 소스코드 재작업률이 65% 감소했고, 품질 게이트를 통한 사전 결함 차단으로 통합 테스트 단계의 오류 발견율이 급감해 납기를 3주 앞당겨 구축을 완료했다.
조성문 베이직인터내셔널 인공지능센터장(정보공학기술사)은 “AI SyncOps는 단순히 코드를 짜 주는 도구가 아니라, 사전 구축된 메타 DB와 5종 AI 에이전트, 엄격한 품질 통제를 통해 현장에서 가장 시간이 많이 걸리는 ‘고칠 곳을 찾고, 검사하고, 기록하는’ 일까지 AI가 담당하는 솔루션”이라며 “운영 중인 시스템 1개에 먼저 적용해 성과를 검증한 뒤 점진적으로 확대 적용할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.
Welaunch 서아림 기자
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