AI 에이전트로 API 연동 버그 코드 리뷰 자동화하는 법

백엔드 개발자가 AI로 API 버그와 소통 비용을 줄인 방법

안녕하세요! 사랑받는 IT 프로덕트의 첫 스텝, 똑똑한개발자입니다 :)

“이 API 응답값이 이상해요.”

슬랙에서 이런 메시지를 받게되면, 백엔드 개발자의 하루는 완전히 바뀌어버리는데요! 기능 구현 오류인지, DB 설계 문제인지, ORM 매핑 이슈인지 하나씩 뒤져봐야 하고, 그 과정에서 구두 전달, 슬랙 스레드, DM을 오가며 맥락은 점점 흩어집니다. 실제 원인이 쿼리 하나인데도 이걸 찾는 데 반나절이 걸리기도 합니다.

바이브 코딩이 확산되면서 코드를 직접 보는 시간은 줄고, 버그 범위는 넓어지는데, 고친 줄 알았던 버그가 며칠 뒤 다시 발생하기도합니다.

저희 똑똑한개발자 백엔드 팀도 이런 문제를 계속 겪고 있었는데요, 이번 AI 활용 방식 공유회에서 백엔드 개발자 박준형 님이 이런 API 버그 코드 리뷰 과정을 AI로 자동화한 경험을 공유해 주셨습니다. 어떻게 구축했는지, 그 방법을 총정리해드리겠습니다.

API 버그 이슈를 AI가 알아서 잡아준다면?

my-harness란 API 연동 과정에서 발생하는 이슈 감지부터 코드 수정, 리뷰, 학습까지 개발 파이프라인 전 과정을 AI로 자동화하는 시스템입니다.

기존에는 API 연동 중 문제가 생기면 누군가 직접 알려줘야 했는데요, 프론트엔드 개발자 은경님이 만들어 주신 AI 스킬을 통해, 코드를 분석해서 API 연동 중에 발생하는 이슈를 자동으로 감지하고, 슬랙봇이 리스트에 기록하는 방식으로 변경되었습니다.

구두로 전달할 때는 놓치기 쉬웠던 문제를 AI가 명확하게 인지시켜 주고, 구조화된 항목으로 정리해 주니 원인 파악이 훨씬 빨라졌습니다. 이슈 해결 과정도 슬랙을 통해 추적할 수 있게 되면서, 슬랙 리스트가 곧 이슈 데이터베이스 역할을 하게 되었습니다. 이 구조가 나머지 자동화의 토대가 됩니다.

AI가 코드를 고치고, AI가 코드를 검증한다

이슈가 정리되면 다음은 수정과 검증입니다. my-harness는 이 과정을 크게 세 단계로로 나눠 처리합니다.

계획 수정과 병렬 수정

먼저, 슬랙 리스트의 미완료 항목을 코드베이스와 함께 분석해 개선 계획을 세웁니다. 여러 이슈가 같은 코드를 건드릴 경우 의존성까지 분석해서 분류하고, 분류가 끝나면 항목별로 AI 에이전트가 동시에 코드를 수정합니다.

멀티 에이전트 코드 리뷰

다음으로, 멀티 에이전트 코드 리뷰가 진행됩니다. 사람이 코드 리뷰할 때 “변경된 부분 자체”와 “그 변경이 다른 코드에 미치는 영향”을 함께 보는 것처럼, my-harness도 역할을 나눠서 검증합니다. 변경 코드를 직접 분석하는 에이전트, 주변 코드에 사이드 이펙트가 없는지 확인하는 에이전트, 보안이나 성능을 전문적으로 점검하는 에이전트가 각자의 관점에서 동시에 리뷰하는 구조입니다.

초기에는 전문 에이전트 5개와 감독 에이전트 2개로 구성했지만, 필요한 에이전트만 그때그때 투입하는 방식으로 바꾼 뒤 품질은 유지하면서 비용이 크게 줄었습니다.

코드 수정과 팀 공유

마지막으로, 리뷰에서 발견된 문제를 수정하고 결과를 팀에 공유합니다. 수정은 자동으로 이루어지지만, 여기서 중요한 건 개발자와의 대화형 프로세스입니다. AI가 문제의 원인과 해결 방안을 제시하면 개발자가 직접 확인하고, 잘못된 판단은 바로잡을 수 있습니다. 수정이 완료되면 변경 사항을 슬랙 리스트에 업데이트해서 프론트엔드 엔지니어가 바로 반영할 수 있도록 공유합니다.

한 번 고친 건 다시 안 틀리는, 회귀 버그 방지

my-harness에서 가장 인상적이었던 부분은 회귀 버그 방지 시스템입니다. 실무에서는 한 번 고친 문제가 꽤 자주 다시 발생하곤 했습니다. 정렬 로직을 수정했더니 페이지네이션에 문제가 생기거나, 이전에 왜 그렇게 고쳤는지 맥락을 모르는 상태에서 같은 코드를 또 수정하는 일이 반복되기도 했죠.

이를 막기 위해 my-harness는 수정 이력을 규칙 문서로 저장하고, 이후 코드 리뷰 때 해당 규칙을 자동으로 참조합니다. 다만 모든 규칙을 항상 AI에게 넘기면 처리 비용이 올라가기 때문에, 리뷰 시에만 필요한 규칙을 불러오는 방식으로 효율성을 확보했습니다.

완전 자동화 vs 개발자 개입형 자동화

완전 자동화

적용하면 빠르긴 하지만, 문제가 재발했을 때 원인 파악이 어렵고, 불필요한 유니크 제약 설정 같은 잘못된 판단이 시스템 확장의 걸림돌이 될 수 있습니다.

개발자 개입형 자동화

그래서 my-harness 개발자가 개입하는 자동화 방식을 채택했습니다. 개발자가 각 단계를 직접 호출하며 순차적으로 진행하고, AI의 판단을 확인하는 과정을 포함하는 방식입니다.

실제로 사용해 보니 개발자의 개입이 가능한 자동화 구조가 실무에서 더 효과적이었습니다.

FAQ

Q1. my-harness는 기획 문서를 기반으로 작동하나요?

A. 기획 문서 기반이 아닙니다. 프로젝트 중간에 투입되어도 이미 잡혀 있는 기획을 우선 적용하는 방식이라, 별도 기획서 없이도 동작합니다.

Q2. 멀티 에이전트 리뷰의 비용은 어느 정도인가요?

A. 초기 7개 에이전트에서 필요한 에이전트만 투입하는 방식으로 전환한 뒤, 품질은 유지하면서 비용이 크게 줄었습니다.

Q3. 회귀 버그 방지 규칙은 어떻게 관리하나요?

A. 새로운 문제가 발견되면 규칙 문서에 추가하고, 리뷰 시에만 필요한 규칙을 불러와 처리 비용을 최소화합니다.

이번 공유회를 통해 저희 팀 안에서도 API 연동 자동화에 대한 시각이 넓어졌습니다. 이슈 감지부터 수정, 리뷰, 학습까지 구조를 갖추면 개발 효율성이 크게 달라질 수 있다는 점을 확인했습니다.

똑똑한개발자에서는 이런 공유회를 통해 실무 인사이트를 나누며, 더 나은 개발 프로세스를 만들어가고 있습니다.

감사합니다!

[embed]TOKTOKHAN.DEV 똑똑한 태도를 바탕으로, 생각을 더하고 연결하며 가치있는 경험을 주는 프로덕트를 만듭니다. 브랜드 이미지 구축, 효과적인 이미지 구현, 사용자 경험 기반 UX 기획, 서비스 고도화.www.toktokhan.dev

AI 관련 인사이트가 궁금하다면? 👉 AI 서대표

AX 컨설팅이 필요하다면? 👉 똑똑한개발자