AI 코딩 에이전트가 프로덕션 준비가 되지 않은 이유: 취약한 컨텍스트 창, 손상된 리팩터링, 운영 인식 부족

(밈이기도 한) 이 Quora 댓글을 기억하시나요?(출처: Quora) 사전 대형 언어 모델(LLM) 스택 오버플로 시대에는 어떤 코드 조각을 효과적으로 채택하고 적용할지 식별하는 것이 과제였습니다. 이제 코드 생성이 아주 쉬워졌지만 더 중요한 과제는 고품질의 엔터프라이즈급 코드를 프로덕션 환경에 안정적으로 식별하고 통합하는 것입니다. 이 기사에서는 엔지니어가 실제 기업 작업에 최신 코딩 에이전트를 사용할 때 관찰되는 실질적인 함정과 제한 사항을 검토하고 실제 운영 설정에서 통합, 확장성, 접근성, 발전하는 보안 관행, 데이터 개인 정보 보호 및 유지 관리 가능성과 관련된 보다 복잡한 문제를 해결합니다. 우리는 과장된 광고의 균형을 맞추고 AI 코딩 에이전트의 기능에 대해 보다 기술적으로 기초한 관점을 제공하기를 바랍니다. 제한된 도메인 이해 및 서비스 제한
AI 에이전트는 선택의 폭이 넓어지고 중요한 문제로 인해 확장 가능한 시스템을 설계하는 데 상당한 어려움을 겪습니다.