바이브 코딩 넘는다

LG CNS, 대규모 시스템 구축에 에이전틱 AI 투입


LG CNS(064400, 대표 현신균)가 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 데브온 에이전틱 AIND(DevOn Agentic AI Native Development, 이하 AIND)’를 출시했다.

LG CNS 데브온 에이전틱 AIND 활용 예시

최근 자연어 기반 AI 코딩 방식인 바이브 코딩(Vibe Coding)’이 주목받고 있지만 코드 생성 기능으로 국한돼 있고, 기업 시스템 구조와 맥락에 대한 이해 없이 코드를 생성해 기존 시스템과 충돌하거나 일부 기능 수정이 전체 코드에 영향을 주는 등 대규모 IT 시스템 구축에 활용하기에는 한계가 있었다. 특히 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 시스템 환경에서는 보안 규정과 개발 표준, 레거시 시스템 구조 등을 반영해야 해 실제 운영 환경에 적용하기 어려웠다.

LG CNS는 다양한 산업 영역의 시스템을 구축·운영해 온 노하우를 집약해 각 공정을 수행하는 전문 AI 에이전트를 구현했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 고객 요구사항 분석·설계 에이전트 코딩 에이전트 테스트·품질 검증 에이전트 등 각 영역에 특화된 AI 에이전트가 유기적으로 협업, 개발 전 과정을 엔드투엔드(End-to-End) 방식으로 수행한다.

예를 들어 금융사가 기존 코어뱅킹 시스템에 신규 금융 서비스를 추가할 경우, 사용자가 계좌 시스템과 연계된 예·적금 자동이체 서비스를 구축해줘라고 입력하면, 분석·설계 에이전트가 자연어 기반의 고객 요구사항 문서를 분석해 시스템 구조를 설계하고, 설계안을 이어받은 코딩 에이전트는 금융사의 개발 표준에 맞춰 코드를 생성하는 방식이다. 사용자는 결과 검토·승인 역할에 집중해 개발 소요 시간을 대폭 단축할 수 있다.

AIND의 핵심 경쟁력은 시스템 개발에 필요한 IT 정보를 통합·분석하는 지식 파운데이션(Knowledge Foundation)’이다. 지식 파운데이션은 개발 표준, 보안 규정, 시스템 소스 코드, 개발 산출물 등 기업의 IT 정보를 AI가 이해할 수 있도록 구조화한 온톨로지 데이터베이스*. AIND는 이를 기반으로 기업의 시스템·업무를 학습해 고객 맞춤형 개발을 수행한다.

LG CNSAIND스펙 주도 개발(Spec-Driven Development)’ 방식을 적용했다. AI가 사전에 정의된 기준(Spec)에 따라 설계·코딩·검증을 수행함으로써, 사용자와 관계없이 일관된 품질을 확보할 수 있으며, 시스템 관리 효율과 편의성을 높이고 할루시네이션(Hallucination)과 오류를 최소화할 수 있다.

AIND는 개발 언어와 관계없이 시스템을 최신 기술 환경에 최적화된 구조로 전환하는 레거시 모더나이제이션(Legacy Modernization)’도 지원한다. 특히 코볼(COBOL) 등 구 언어로 개발된 시스템을 자바(Java)로 자동 변환해 구축하고, 자바 기반의 구형 시스템은 최신 아키텍처와 개발 표준에 맞춰 고도화한다. 기존에 수 주 이상 소요되던 코드 분석·변환·검증 작업을 분 단위까지 획기적으로 단축해 생산성을 극대화할 수 있다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사 차세대 프로젝트에 AIND 기반 코볼 to 자바기능을 적용 중이다.

LG CNS는 미국의 글로벌 오픈소스 AI 코딩 기업 클라인(Cline)AIND를 공동 개발했다. 클라인의 AI 코딩 에이전트는 글로벌 오픈소스 개발 플랫폼 깃허브(GitHub)’에서 성장률 4704%를 기록하며, 전 세계에서 가장 빠르게 성장한 AI 소프트웨어 중 하나로 주목받았다. 양사는 미국, 일본, 동남아시아 지역을 중심으로 금융·공공·제조·방산 등 보안과 규제가 중요한 글로벌 기업의 IT 시스템 구축·운영 사업에 AIND 적용을 확대해 나갈 계획이다.

LG CNS 애플리케이션아키텍처담당 안현정 상무는 기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것이라고 강조했다.

* 온톨로지 데이터베이스: 데이터의 관계와 의미를 체계적으로 정의해 AI가 이해·추론할 수 있도록 구조화한 데이터베이스

웹사이트:http://www.lgcns.com


 

작성 2026.06.11 08:22 수정 2026.06.11 08:22

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