Cloudflare는 에이전트 개발 수명 주기(Agent Development Lifecycle 또는 ADLC)를 발표했다. 이는 지능형 에이전트가 팀이 코드를 검토하고 배포하고 유지 관리하는 속도보다 빠르게 코드를 작성할 수 있게 된 현실에 대응하기 위해 회사가 제안한 프레임워크다. Cloudflare는 에이전트가 생성하는 코드의 규모와 속도를 고려할 때 기존 소프트웨어 개발 수명 주기 모델에 의존하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다고 본다.
SDLC로 알려진 소프트웨어 개발 수명 주기는 일반적으로 계획, 설계, 구현, 테스트, 배포, 유지 관리, 폐기의 단계로 구성된다. Cloudflare에 따르면 과거에는 구현이 가장 느리고 비용이 많이 드는 단계였지만, 인공지능의 발전으로 이제는 가장 빠르고 비용이 적게 드는 단계가 됐다. 그 결과 코드 검토와 풀 리퀘스트 관리부터 프로덕션 환경에서의 시스템 운영과 장애 처리에 이르기까지 다른 단계에 대한 부담이 커졌다.
코드 생성에서 전체 수명 주기 관리로
Cloudflare는 현재 많은 기업이 구현 단계에서만 에이전트를 사용하는 반면, 결과를 검증하고 통합하고 배포하고 모니터링하며 들어오는 오류를 분류하는 책임은 여전히 인간에게 있다고 말한다. 회사는 모델의 성능과 더 오랜 시간 작업하고 더 큰 작업을 수행하는 능력이 향상됐음에도 이 모델이 에이전트를 소프트웨어 개발 수명 주기의 중요한 부분에서 배제한다고 본다.
Cloudflare는 에이전트를 자사의 고객으로 간주한다. 에이전트는 도메인을 구매하고 임시 계정을 생성하며 Cloudflare API 전체를 사용할 수 있다. 이러한 관점에서 회사는 에이전트가 프로세스의 시작에 그치지 않고 고객을 대신해 개발 수명 주기의 전체 단계를 관리할 수 있도록 API와 도구가 필요하다고 말한다.
Cloudflare가 공개한 도구
- @cloudflare/ci: 수백만 개의 저장소에서 지속적 통합과 지속적 배포를 실행하는 새로운 방법으로, Cloudflare Workflows를 기반으로 문제를 자체적으로 수정하고 에이전트를 호출해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있다.
- 로컬 개발에서의 OpenTelemetry 추적: Wrangler와 Cloudflare의 Vite 확장을 통해 개발 중인 에이전트에 프로덕션 환경에서 제공되는 것과 동일한 수준의 관측 기능을 제공한다.
- Cloudflare Agents 및 Agent Traces: 에이전트의 작업에서 생성되는 OpenTelemetry 트레이스를 중심으로 에이전트를 모니터링하고 유지 관리하며 개선하기 위한 새로운 공간이다.
- 인공지능을 활용한 엔지니어링 표준 강제: Cloudflare가 제품 저장소와 사양 및 시스템 전반에 모범 사례를 적용한 경험을 소개한다.
- Astro 프로젝트를 위한 소프트웨어 공장: 규모가 크고 지속적으로 성장하는 오픈 소스 프로젝트에서 GitHub 이슈를 자동으로 분류하고 재현하고 검증하고 수정하는 시스템을 구축한 경험을 소개한다.
SDLC에서 ADLC로
Cloudflare는 ADLC라는 용어를 기존의 프로그래밍 팀뿐 아니라 ‘소프트웨어 공장’을 대상으로 하는 모델로 제시한다. 회사가 논의하는 개념에 따르면 소프트웨어 공장은 에이전트가 주도하는 시스템으로, 프로덕션 오류나 고객 신고 또는 새로운 기능에 대한 아이디어와 같은 입력을 받은 뒤 소프트웨어 구축과 개선, 배포 및 관리 작업을 더욱 자율적으로 수행할 수 있다.
그렇다고 인간의 역할이 사라지는 것은 아니다. Cloudflare는 많은 프로젝트가 여전히 에이전트의 방향을 설정하고 지시를 내리며 실행을 추적하고 코드 검토 의견을 적용하는 등 인간이 개입하는 단계에 의해 제한된다고 지적한다. 회사가 제시하는 목표는 인간의 시간을 영감과 감각 및 판단이 필요한 작업, 예를 들어 설계, 고객과의 대화, 더 큰 아이디어의 발전에 할애하도록 옮기는 데 있다.