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InfoQAI/ML
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AI Agent 기반 Legacy Migration으로 수년의 작업 기간을 수주 단위로 단축
Presentation: Moving Mountains: Migrating Legacy Code in Weeks instead of Years
AI 요약
Context
수십만 라인의 Legacy Code와 문서화 부족, 테스트 코드 부재로 인한 아키텍처 전환의 높은 리스크 발생. 전통적인 수동 마이그레이션 방식은 막대한 시간 소요 및 중간 단계에서의 프로젝트 중단 위험이 상존하는 한계점 보유.
Technical Solution
- LLM(Claude Opus 시리즈)을 활용한 코드 분석 및 신규 추상화 레이어 기반의 자동 전환 설계
- 전체 시스템을 작은 단위의 작업으로 쪼개어 AI Agent가 처리 가능한 Task 단위로 분할 수행
- 자동 생성된 코드의 무결성을 검증하기 위한 전용 Validator 구축 및 적용
- Staging Data 기반의 격리된 환경을 제공하여 Production 데이터 및 Secret Key 접근 차단
- Cursor 등 AI Code Editor를 활용한 인터랙티브한 코드 수정 및 반복적 최적화 프로세스 구축
- AI Agent의 권한을 최소화하여 위험한 Shell 명령어나 인프라 조작을 방지하는 Safe Isolation 전략 적용
실천 포인트
1. AI Agent에게 Production Secret Key 및 쓰기 권한 부여 금지
2. Staging 환경의 독립적인 데이터셋을 통해 코드 동작성 검증
3. LLM 모델의 Context Window를 고려한 세밀한 Task 분할 전략 수립
4. 생성된 결과물을 자동으로 체크할 수 있는 정량적 Validator 로직 선행 구현