AI 코딩 에이전트가 개발자의 일상 도구가 되면서, 기업의 관심은 설계부터 테스트까지 개발 전 과정에 에이전트를 들이는 Agentic SDLC로 옮겨가고 있습니다.

하지만 기업 폐쇄망 환경에서는 쓸 수 있는 모델과 도구가 제한되고, 에이전트가 팀의 코드 맥락을 모르면 결과물을 사람이 다시 검토해야 합니다. 또 에이전트가 다루는 코드와 데이터에 대한 통제도 필요합니다.

이번 호는 AI 자동화가 가능한 영역을 중심으로 에이전트가 참고할 팀의 개발 지식, 코드 분석, 데이터 접근을 관리하는 보안까지 각 단계를 실제 도구와 시나리오 사례로 살펴봅니다.

우리 조직의 에이전트가 무엇을 참고하고, 어디서 검증받고, 어떤 범위 안에서 움직이는지 지금의 개발 환경에 비춰 보는 계기가 되었으면 합니다.