Optio - AI 코딩 에이전트를 위한 워크플로 오케스트레이터

Context

단순 코드 생성을 넘어 소프트웨어 개발 전 과정의 자동화 필요성 증대. CI 실패나 리뷰 피드백 발생 시 수동 개입이 필요한 워크플로의 한계. 여러 레포지토리에 최적화된 서로 다른 모델과 프롬프트 적용의 어려움.

Technical Solution

• GitHub, Linear, Jira 등 외부 플랫폼 연동을 통한 태스크 수집 및 PR 생성-CI-리뷰-머지 자동화 파이프라인 구축
• CI 실패, 머지 충돌, 코드 리뷰 피드백 발생 시 에이전트를 자동으로 재가동하는 자율 피드백 루프 설계
• Kubernetes 기반 Pod-per-Repo 격리 구조를 통한 작업 병렬 처리 및 유휴 리소스 자동 정리 방식
• 레포지토리 단위로 개별 모델과 프롬프트 템플릿을 설정 가능한 다중 에이전트 지원 체계
• Fastify API, Next.js, PostgreSQL, Redis 조합의 스택과 Helm 차트를 활용한 배포 구조
• 실시간 로그 스트리밍 및 비용 분석, 클러스터 상태 모니터링을 포함한 통합 대시보드 제공

Key Takeaway

AI 에이전트의 실효성은 단순 생성이 아닌 CI/CD 피드백 루프와의 결합을 통한 자가 수정 능력에서 결정됨. 인프라 레벨의 격리 구조(Pod-per-Repo)를 통해 다수 프로젝트의 병렬 처리 안정성과 확장성을 동시에 확보한 설계 전략.