Testcontainers 기반 AI Skill Regression Test로 프로덕션 사고 방지

Context

LLM Agent의 Policy-based 제어 방식은 단순 텍스트 가이드라인에 의존하여 Skill Drift 및 모델 업데이트 시 예측 불가능한 동작 유발. Replit의 데이터 삭제 사례처럼 가드레일 문서가 존재해도 실제 실행 단계의 검증 부재로 인한 심각한 Production Incident 발생 위험 상존.

Technical Solution

• Testcontainers를 활용한 격리된 Docker 환경 구축으로 Agent의 파일시스템 변경 사항을 정밀하게 Assertion 하는 통합 테스트 구조 설계
• xUnit 프레임워크를 통해 서비스 비즈니스 로직 테스트와 AI Skill 테스트를 단일 테스트 하네스로 통합 관리
• 단순 LLM Output 검증을 넘어 Skill 폴더 내 Markdown, Python 스크립트, 템플릿을 포함한 전체 패키지의 실행 결과물을 검증하는 End-to-End approach 채택
• CI 비용 최적화를 위해 Premium 모델 대신 LocalAI 또는 llama.cpp 기반의 소형 모델을 테스트 에이전트로 활용하는 계층적 검증 전략 수립
• Skill 폴더의 Content Hash를 Fixture에 고정하여 무단 수정 시 빌드 실패를 유도하는 강제적 Review 메커니즘 구현