r/AI_Agents•약 2개월 전•15•19
AI를 활용한 신소재 발견은 엄청난 혁신처럼 느껴짐
using ai to discover new materials feels like a huge breakthrough
핵심 요약
데이터베이스 마이그레이션 자동화 과정에서 발생하는 20%의 실패율을 줄이기 위한 효율적인 검수 프로세스에 대해 논의합니다.
- 마이그레이션 자동화 — AI 에이전트가 데이터베이스 마이그레이션 코드를 생성하고 인간이 검수함
- 높은 실패율 — 인간의 검수에도 불구하고 20%의 마이그레이션이 예기치 않게 실패함
- 검증 프로세스 개선 — 스테이징 환경 복제 및 자동화된 유효성 검사 도입이 권장됨
- 테스트 한계 — AI가 테스트 코드까지 작성할 경우 스스로의 오류를 잡아내지 못함
우리 데이터베이스 마이그레이션용 diff를 생성하는 에이전트를 돌리고 있는데, 이게 프로덕션에 적용되기 전에 사람이 직접 검토하는 과정을 거치거든. 에이전트가 뻔한 건 다 잡아내서 속도 좀 올려보자는 취지인데, 그래도 에이전트가 놓치는 엣지 케이스나 미묘한 문제들은 사람이 직접 확인해야 하니까 검토 과정은 필수지.
근데 막상 써보니까 에이전트가 코드는 깔끔하고 예쁘게 잘 짜는데, 가끔 중요한 디테일을 빼먹거나 정작 기능 테스트도 제대로 안 되는 테스트 코드를 짤 때가 있어. 사람 검토를 거치는데도 나중에 까보면 문제 터지는 경우가 꽤 많아. 대충 20% 정도는 마이그레이션 하다가 예상치 못한 곳에서 에러가 나더라고. 테스트 케이스도 늘려보고 검토하는 애들한테 에이전트 결과물 더 꼼꼼히 보라고 시켜봤는데도 여전히 골치 아픈 상황이야.
혹시 너네도 에이전트 핸드오프 쓰면서 이런 문제 겪어본 사람 있냐? 다들 어떻게 해결하고 있는지 궁금해. 에이전트가 뽑아낸 결과물을 사람이 믿고 맡길 수 있게, 핸드오프 프로세스를 더 잘 설계할 방법이 있을까?
