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Dev.toAI/ML
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Seam Model 기반 Harness 설계로 Legacy 시스템 AI 도입 리스크 최소화
Modernizing Legacy Systems Using Agent Harnesses TDD and the Seam Model
AI 요약
Context
Mission Critical한 금융 시스템 등 Legacy 환경에서 Agent의 과도한 자유도로 인한 예측 불가능한 Blast Radius 발생. 단순한 기능 구현을 넘어 불필요한 Refactor와 강한 결합도로 인한 사이드 이펙트가 코드 리뷰 및 리스크 분석의 병목으로 작용함.
Technical Solution
- TDD Harness Engineering을 통한 Agent의 실행 권한 제한 및 구조적 제어 환경 구축
- Michael Feathers의 Seam Model을 적용하여 기존 코드 수정 없이 동작을 변경하는 분리 지점 식별 및 점진적 기능 확장
- Reading, Diff Analysis, Incremental Testing 등 원자적 단위의 Structured Skills를 제공하여 무분별한 코드 변경 차단
- 생성된 Diff를 Acceptance Criteria 및 Architectural Boundary 기준으로 검증하는 Critique and Validation Layer 도입
- Generation 단계를 전체 Pipeline의 일부로 편입시켜 구현-검증-수정의 반복적 루프 설계
실천 포인트
- Agent에게 코드베이스 전체 접근 권한을 부여하는 대신, 정의된 Skill 셋 기반의 Harness 인터페이스 제공 검토 - Legacy 코드 수정 전, 동작을 격리할 수 있는 Seam(이음매)을 먼저 식별하고 해당 지점에 확장 포인트 설계 - AI 생성 코드의 정성적 평가가 아닌, 아키텍처 위반 여부와 영향 범위(Blast Radius)를 체크하는 정량적 검증 자동화 구축