AI Agent 도입을 통한 Release Note 생성 시간 99% 단축 (45분 → 30초)

Context

Azure DevOps 기반의 수동 Release Note 작성 프로세스로 인한 병목 현상 발생. 단순 데이터 추출 수준의 Script으로는 기술적 티켓 내용을 비기술 이해관계자용 언어로 변환하는 해석 단계의 한계 존재.

Technical Solution

• Microsoft Copilot Studio 기반의 AI Agent 아키텍처 설계
• WIQL(Work Item Query Language)을 통한 Azure DevOps 내 버전별 Work Item 정밀 추출
• LLM의 Context Analysis를 통한 단순 티켓 명칭의 비즈니스 가치 기반 문장 변환
• 'ID, Type, Name, AI Analysis'로 구성된 4열 구조의 정형화된 데이터 출력 파이프라인 구축
• 단순 데이터 이동(Data Movement)에서 의미론적 해석(Semantic Interpretation)으로의 로직 전환

Impact

• 문서 작성 소요 시간: 45분에서 30초로 단축
• 데이터 정확도: Live 데이터 연동을 통한 Copy-paste 오류 원천 제거
• 일관성: 작성자에 관계없이 예측 가능한 표준 구조의 결과물 생성

Key Takeaway

구조화된 데이터를 사람이 읽는 산문으로 변환하는 모든 Workflow는 단순 Automation Script가 아닌 LLM 기반 AI Agent의 최적 대체 대상임.