과제: 코드 빌드 과정에서의 오류 감지 및 해결 능력을 향상시켜, 더 빠르고 효과적인 소프트웨어 제공 실현

해결 방안: 생성형 AI 모델을 활용하여 오류를 자동으로 식별하고 수정하는 최초의 최첨단 코드 수정 에이전트 개발 → 원활한 통합 및 배포를 보장

주요 성과:

• 소프트웨어 품질 향상
• 제품 제공 속도 가속화
• 팀 간 커뮤니케이션 강화
• 다운타임 및 병목 현상 감소
• 시스템 신뢰성 증가
• 확장성 확보

ALTEN의 팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 코드 수정 에이전트 개발에 착수했으며, AI 기술과 모델에 대한 풍부한 전문 지식을 기반으로 설계를 진행했습니다.
그 결과, ALTEN은 업계 최초로 오류를 자동으로 식별하고 해결할 수 있는 생성형 AI 모델을 활용한 혁신적인 접근 방식을 제시했으며, 이를 통해 원활한 통합 및 배포가 가능해졌습니다. 이 자동 코드 수정 에이전트는 사람의 개입을 최소화하고, 오류 발생 빈도를 줄이며, 모든 팀원이 동일하고 최신 버전의 프로젝트를 기반으로 작업할 수 있도록 합니다.
이는 단순히 시간을 절약하는 수준을 넘어 개발 프로세스의 일관성과 효율성을 높이는 데 기여합니다.

모든 분야와 마찬가지로, 소프트웨어 빌드 오류를 수정하려면 먼저 문제를 식별하고, 그 원인을 조사한 다음, 수정 작업을 거쳐 해결 여부를 테스트해야 합니다.
문제를 더 빨리 발견하고 해결할수록, 서비스에 미치는 혼란은 줄어듭니다. CI/CD 자동 코드 수정은 사람의 실수나 시스템 설정 오류로 인해 발생하는 빌드 실패를 최소화합니다. 또한 오류가 발생했을 경우 문제가 커지기 전에 조기에 포착해, 더 빠르고 안정적으로 소프트웨어를 사용자에게 전달할 수 있게 합니다. 뿐만 아니라, 개발 과정에 참여하는 다양한 구성원 간의 팀워크와 커뮤니케이션 향상에도 기여하며, 스트레스와 다운타임을 줄이는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 이 시스템은 CI/CD 파이프라인 전반에서 신뢰할 수 있고 일관된 오류 해결을 보장합니다. 또한 클라우드 기반 아키텍처 덕분에, 대규모이거나 복잡한 환경에도 손쉽게 확장할 수 있습니다.

이 솔루션은 고급 AI 모델과 자동 코드 수정 방식의 조합으로 구성되어 있으며, 복잡한 CI/CD 프로세스를 해결하는 데 최적화되어 있습니다.
ALTEN 팀은 Agentic 워크플로우를 도입했으며, 이를 통해 대형 언어 모델(LLM)을 단순한 반응형 콘텐츠 생성 도구가 아닌 능동적인 문제 해결 에이전트로 전환시켰습니다. 또한, CodeLlama, Mistral, DeepSeek, Falcon과 같은 생성형 AI 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞게 파인튜닝(fine-tuning) 하여 활용했습니다.

이 자동 코드 수정 에이전트를 통해 ALTEN의 고객은 전문적인 CI/CD 파이프라인의 이점을 자체 고객에게 제공할 수 있게 되었으며, 단 몇 단계만으로 완전한 기능을 갖춘 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 배포할 수 있게 되었습니다.