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Dev.toAI/ML
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Seam Model 기반 Agent Harness 도입을 통한 레거시 시스템 변경 위험 최소화
How I’m Using Agent Harnesses, TDD, and the Seam Model to Improve Development in Legacy Systems
AI 요약
Context
레거시 및 미션 크리티컬 시스템에서 LLM Agent의 과도한 자유도가 의도치 않은 대규모 리팩토링을 유발하는 문제 발생. Tightly Coupled 된 코드 구조로 인해 작은 기능 변경이 시스템 전체의 Blast Radius를 확대하여 PR 리뷰 비용과 배포 리스크를 증가시킨 상황.
Technical Solution
- Agent의 동작 범위를 물리적으로 제한하는 Harness 구조 설계를 통한 실행 경로 제어
- Seam Model을 적용하여 기존 코드 수정 없이 동작을 변경할 수 있는 안정적인 확장 지점 식별 및 활용
- TDD 기반의 점진적 구현 체계 구축을 통한 단계별 기능 검증 및 사이드 이펙트 차단
- 파일 읽기, Diff 분석, 증분 테스트 실행 등 구조화된 Skill Set 제공을 통한 임의적 코드 수정 방지
- 아키텍처 제약 조건 검증 레이어 배치를 통한 승인된 범위 외 수정 시도 원천 차단
실천 포인트
- 레거시 코드 수정 전 Agent가 변경 가능한 'Seam'을 먼저 식별하도록 프로세스 정의 - 단순 프롬프트 지시 대신 테스트 실행 및 아키텍처 검증이 포함된 Harness 환경 구축 - Agent의 작업 단위를 최소화하여 PR 리뷰 가능 수준의 작은 변경 단위(Incremental Change) 유도 - 기능 구현 전 TDD 테스트 케이스를 먼저 작성하여 Agent의 구현 목표를 명확히 제약