SDLC 주기 수주에서 수시간으로 단축시킨 Context Engineering 중심의 Agentic Workflow 전환

Context

기존 SDLC는 구현 계층의 높은 수동 작업 비중으로 인해 개발 주기가 길고 온보딩 비용이 과다한 구조적 한계 존재. 단순 AI 툴 도입만으로는 복잡한 코드베이스의 맥락 파악과 장기적 Task 수행에 필요한 Context 유지 및 관리가 불가능한 상황.

Technical Solution

• Orchestrator 모델이 특화된 Sub-agent에게 작업을 위임하는 Multi-agent Architecture 채택을 통한 복잡도 분산
• 세션 단위의 짧은 상호작용을 넘어 수 시간에서 수 일 단위로 확장된 Long-running Agent 기반의 시스템 구축
• 단순 코드 생성이 아닌 아키텍처 설정, 방향 제시, 품질 평가 중심의 Human-in-the-loop 협업 모델 설계
• Context를 단순 프롬프트 입력값이 아닌 버전 관리와 큐레이션이 가능한 First-class Engineered Artifact로 취급
• Multi-agent 간 효율적인 데이터 전달을 위한 Context Routing 및 Handoff 메커니즘 구현
• 에이전트 권한 확대에 따른 공격 표면 증가를 방지하기 위해 Security Architecture를 기능 설계 단계부터 통합