- AI 코딩 에이전트는 코드베이스와 모노레포가 2,500개 파일을 초과하거나 500KB 이상의 파일을 포함할 수 있는 대기업 환경에서 여전히 많은 한계에 직면해 있으며, 이는 인덱싱 및 검색 오류나 품질 저하를 초래합니다.
- 많은 에이전트가 하드웨어 시스템 컨텍스트를 이해하는 능력이 부족합니다. 예를 들어 PowerShell에서 Linux 명령을 실행하거나 출력 판독이 느려 도중에 중단되는 경우, 반복적인 오류와 수정 시간 소모로 이어집니다.
- 반복되는 “환각(hallucination)” 현상: 에이전트가 Python 코드의 괄호나 마침표 같은 일반 문자를 “악성”으로 잘못 인식하여 코드 생성 프로세스가 여러 번 중단됩니다.
- 실제로 프로그래머는 업무를 줄이는 대신, 특히 AI가 첫 번째 지시를 무시하거나 도중에 멈출 때, 코드 생성의 각 단계를 확인하고, 취소하고, 수정하고, 여러 번 다시 실행하는 “아이 돌보기”를 해야 합니다.
- 기업 표준 코딩 관행 부족: 취약한 인증(키 기반)으로 코드 생성, Entra ID 또는 자격 증명 연동 무시, 오래된 SDK 사용 등으로 기술 부채를 유발하고 유지 관리 비용을 증가시킵니다.
- AI 코딩 에이전트는 종종 프로그래머의 확장 의도를 인식하지 못해 중복 코드를 생성하고, 자동 리팩토링을 하지 않으며, 로직 재사용 기회를 놓칩니다.
- “확증 편향(confirmation bias)” 오류로 인해 에이전트는 사용자의 요청이 틀렸음에도 동의하는 경향이 있어, 코드 품질을 떨어뜨리고 기술적 비판 능력이 결여됩니다.
- AI가 프로토타입을 빠르게 만드는 데 도움이 되지만, 보안, 확장성, 유지 관리와 같은 실제 운영 능력은 여전히 인간에게 크게 의존합니다.
📌 AI 코딩 에이전트가 코드 생성 단계에 혁명을 일으켰지만, 컨텍스트, 시스템 인식 및 기업 규정 준수에 대한 한계로 인해 프로덕션에서 독립적으로 운영될 수는 없습니다. 기업은 “현명하게 사용”해야 합니다. 즉, AI를 활용하여 초안을 작성하고 지루한 부분을 자동화하되, 검증, 보안 및 지속 가능한 시스템 설계는 엔지니어에게 의존해야 합니다.
