AI
AI Native DevelopmentAI 기반 개발 방식은 개발자를 보조하는 어시스턴트 AI(Assistant AI) 단계를 넘어, 스스로 판단하고 계획하며 실행하는 에이전틱 AI, 나아가 개발 공정 전반을 자율적으로 수행하는 자율형 AI(Autonomous AI) 단계로 진화하고 있습니다. 초기 AI 개발 도구는 코드 자동완성, 리팩토링, 검색, 단순 코드 생성 등 개발자의 반복 업무를 지원하는 수준에 머물렀습니다.
이 단계에서는 AI가 통합 개발 환경(Integrated Development Environment, IDE) 내 보조 도구로 활용되며, 개발자의 생산성과 개발 속도 향상에 초점이 맞춰져 있었습니다. 이후 AI는 프롬프트 기반 대화형 개발 방식으로 발전했습니다. 개발자는 자연어로 요구사항을 설명하고, AI는 코드 생성, 오류 수정, 테스트 코드 작성, 설계 아이디어 제안 등을 수행합니다. AI가 개발 과정에 직접 참여하기 시작했지만, 여전히 개발자의 지시와 판단에 크게 의존하는 구조였습니다.
최근에는 목표와 시스템 맥락을 이해하고 필요한 작업을 스스로 분해·계획·실행하는 에이전틱 AI 기반 개발 방식이 주목받고 있습니다. 특히 기업 환경에서는 업무 지식, 코드 지식, 개발 표준, 프로젝트 산출물을 지식 파운데이션(Knowledge Foundation)으로 구조화하고, 이를 기반으로 업무 스펙과 기술 스펙, 개발 스펙을 자동 생성하는 스펙 주도 개발(Spec-Driven Development) 방식으로 확장되고 있습니다.
DevOn Agentic AIND(AI Native Development)는 이러한 AI 개발 패러다임의 전환을 기업 현장에서 실현하는 제품입니다. 업무 지식, 코드 지식, 개발 표준, 프로젝트 산출물을 체계적으로 구조화한 지식 파운데이션을 기반으로, AI 에이전트가 분석·설계·개발·검증 각 단계의 역할을 직접 수행합니다. 개발자는 모든 작업을 일일이 처리하는 구조에서 벗어나, 요구사항 검토, 품질 판단, 예외 상황 대응, 최종 의사결정과 같은 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다.
DevOn Agentic AIND가 지향하는 스펙 주도 개발 방식은 기업의 개발 체계 자체를 바꿉니다. 개인의 역량이나 경험에 의존하던 개발 방식에서 벗어나, 표준화된 스펙을 기반으로 AI가 일관된 방식으로 개발 공정을 수행하기 때문에 구성원 간 품질 편차를 줄이고 프로젝트 전반의 예측 가능성을 높일 수 있습니다. 또한 반복적인 구현 업무가 자동화됨에 따라 개발 속도가 빨라지고, 축적된 지식 자산은 이후 프로젝트에서도 지속적으로 재활용됩니다.
이는 단순한 개발 생산성 향상을 넘어, 표준화된 개발 체계 구축, 품질 확보, 운영 안정성 강화, 프로젝트 성과 개선으로 이어지는 실질적인 변화입니다. DevOn Agentic AIND는 자율형 AI 개발 체계로의 전환을 준비하는 기업의 첫 번째 실질적 출발점입니다.
소프트웨어 개발 수명주기 전체를 연결하는 End-to-End 전문가 에이전트
기업 소프트웨어 개발 현장에서 AI는 여전히 일부 단계에만 제한적으로 적용되고 있습니다. 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트, 배포, 운영까지 각 공정이 분절적으로 운영되면서 반복적인 병목과 품질 저하가 반복됩니다. AIND는 소프트웨어 개발 수명주기(Software Development Life Cycle, SDLC) 전 공정을 하나로 연결하는 End-to-End AI 에이전트를 제공합니다. LG CNS의 SI/SM 수행 경험과 현장 노하우를 기반으로 구축된 에이전트를 통해 단순한 개발 보조 도구를 넘어서 실무에 즉시 투입 가능한 전문가 에이전트 환경을 지원합니다. 구축부터 운영까지 개발 전 과정에서 일관된 품질의 결과물을 지속적으로 제공합니다.
지식 파운데이션 기반의 코드가 아닌 비즈니스를 이해
기업 시스템의 핵심 리스크 중 하나는 업무 지식과 비즈니스 로직이 문서화되지 않고, 숙련된 개발자의 암묵지에 의존한다는 점입니다. 신규 인력 투입 시 높은 온보딩 비용이 발생하고, 담당자 변경이나 이탈 시 업무 지식이 단절될 위험도 존재합니다. AIND의 지식 파운데이션은 소스코드뿐 아니라 비즈니스 로직까지 자동으로 분석·구조화하여 조직의 지식 자산으로 전환합니다. 이를 통해 신입 개발자나 신규 투입 인력도 업무 맥락을 빠르게 이해하고 수행할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 에이전트가 지식을 스스로 축적·개선하는 자기 개선(Self-Improvement) 구조를 기반으로 활용할수록 업무 수핵의 정확도와 품질을 지속적으로 향상할 수 있습니다.
기업 환경에 최적화된 통제할 수 있는 에이전트
AI 도입 시 기업이 가장 우려하는 문제는 결과의 일관성과 통제 가능성입니다. 개인 역량에 의존하는 개발 환경에서는 품질 편차가 발생하기 쉽고, 조직 규모가 커질수록 표준과 프로세스를 일관되게 유지하기가 어려워집니다. AIND는 개발 표준, 스펙, 프로세스를 기반으로 조직과 인력 규모와 관계없이 일관된 품질의 결과를 제공합니다. 또한 다수의 에이전트 간 협업과 병렬 처리 기능으로 복잡한 레거시 시스템도 효율적으로 처리하며, AI를 블랙박스가 아닌 통제 가능한 도구로 운영할 수 있는 기반을 제공합니다.
Legacy Transformation(SI) 솔루션은 기존 레거시 시스템의 구조와 업무 로직을 AI 에이전트가 분석하고, 현대화 대상 식별부터 아키텍처 전환 설계, 코드 변환, 테스트 자동화, 데이터·시스템 이관까지 전환 프로젝트 전 과정을 지원하는 지능형 SI 개발 솔루션입니다. 이를 통해 복잡한 레거시 전환 과정에서 발생하는 분석 누락, 품질 저하, 일정 지연 등의 리스크를 줄이고, 차세대 시스템 구축의 생산성과 안정성을 높일 수 있습니다.
As-Is 및 To-Be 소스코드를 분석하여 업무 로직, 코드 구조, 데이터 흐름, 인터페이스, 변경 대상 정보를 지식 파운데이션으로 구성
As-Is 코드 지식과 업무 정보를 기반으로 업무 기능, 프로세스, 비즈니스 규칙을 정의하고 업무 스펙 생성 기반 마련
비즈니스 스펙, 기술 스펙, 변경 요구사항을 종합하여 개발할 수 있는 수준의 개발 스펙 생성
개발 스펙을 기반으로 신규 개발, 전환 개발, 기능 구현에 필요한 소스코드 생성
Continuous Operation(SM) 솔루션은 운영 중인 시스템의 장애 원인 분석, 로그·소스 기반 영향도 파악, 유지보수 개발, 테스트 및 품질 점검, 배포 전후 검증까지 AI 에이전트가 지속적으로 지원하는 지능형 SM 운영 솔루션입니다. 이를 통해 반복적인 운영 업무를 자동화하고, 장애 대응과 변경 처리 속도를 높이며, 서비스 품질 유지하와 지속적인 시스템 개선 및 고도화를 지원합니다.
현재 운영 중인 소스코드를 분석하여 운영 코드 구조, 업무 로직, 영향 범위, 변경 대상 정보를 지식 파운데이션으로 구성
CSR, SR, JIRA 등 운영 요청을 분석하여 요청 목적, 변경 범위, 영향 요소를 식별
소프트웨어 요구사항(Software Requirement, SR) 분석 결과, 현재 코드 영향도, 기술 스펙을 바탕으로 운영 개발에 필요한 SR Spec 생성
SR 스펙을 기반으로 운영 변경, 기능 개선, 오류 수정에 필요한 소스코드 생성
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DevOn Agentic AIND 도입은 먼저 설명회를 통해 솔루션의 개념, SI/SM 플랫폼 구성, 핵심 에이전트, 적용 가능 업무와 기대 효과를 이해하는 단계에서 시작됩니다. 이 과정에서 고객사의 개발 환경과 현재 수행 중인 SI/SM 업무를 분석하고, 적용 대상과 우선순위를 함께 검토합니다. 설명회 이후 도입 필요성이 확인되면 대상 업무나 시스템 일부를 선정해 개념 증명(Proof of Concept, PoC)을 진행하고, 지식 파운데이션 구성, 스펙 생성, 코드 생성 등 실제 적용 효과를 검증합니다. PoC 결과를 바탕으로 고객사의 개발 표준, 산출물 체계, 형상 관리, 품질 검증 프로세스와 연계하여 실제 프로젝트에 단계적으로 도입합니다.
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DevOn Agentic AIND는 단순한 코드 생성 도구가 아니라, 지식 파운데이션과 스펙 주도 체계를 기반으로 에이전트가 개발 흐름을 단계적으로 수행하도록 설계되었습니다. 요구사항이나 SR이 입력되면 관련 코드 지식과 표준을 참조하고, 필요한 스펙을 생성한 뒤 개발 에이전트가 구현까지 연결합니다. 이를 통해 AI가 개발 업무를 스스로 구조화하고 실행하는 기반을 제공합니다.
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DevOn Agentic AIND는 기존 개발 프로세스를 단순히 대체하기보다, 요구사항 분석, 스펙 생성, 코드 생성 및 검증 흐름을 AI 에이전트 중심으로 재구성하는 방식입니다. 따라서 기존 SI/SM 수행 체계, 산출물 양식, 개발 표준, 형상관리, 품질검증 절차와 연계해 단계적으로 적용할 수 있습니다. 초기에는 특정 업무나 모듈 단위로 적용하고, 이후 지식 파운데이션과 스펙 주도 개발 체계를 확대할 수 있습니다.
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DevOn Agentic AIND는 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식이 아니라 역할별 에이전트가 유기적으로 연계되는 구조입니다. 이를 통해 분석부터 스펙 생성, 코드 생성 단계까지 연결되고, 개발자는 세부 작업 수행보다 결과 검토와 핵심 의사결정 중심으로 역할로 전환할 수 있습니다. 이는 자율형 AI 기반 개발 체계로 전환하기 위한 핵심 운영 방식입니다.
