Agentic production system

에이전틱 엔지니어링은 말 그대로 “엔지니어링”에 방점이 찍혀 있다. 하지만 소프트웨어를 만들고 운영하려면 엔지니어링만으로는 부족하다. 에이전틱 생산 시스템(Agentic Production System)이라는 더 넓은 개념이 필요하다.

차이점?

범위

에이전틱 엔지니어링이 주로 엔지니어링 측면(분석, 설계, 개발, 테스트, 배포)에 집중한다면 에이전틱 생산 시스템은 시장 분석, 광고 소재 및 채널 선정, 광고 집행 및 성과 최적화, 행동 로그 분석, A/B 테스트 실행, 매출 향상, 수익성 개선 등을 모두 포함한다. 소프트웨어를 둘러싼 모든 활동이 서로 이롭도록 이어져야만 전역 최적화를 할 수 있다.

에이전틱 엔지니어링이 다루는 범위가 초기 애자일 방법론에 대응된다면 에이전틱 생산 시스템은 린 스타트업 및 그로스 해킹에 대응되는 느낌.

프로세스를 보는 관점

에이전틱 엔지니어링이 소프트웨어 제작 과정을 대체로 선형적 컨베이어벨트로 본다면 에이전틱 생산 시스템은 소프트웨어 생애 전체를 하나의 닫힌 고리(closed loop)로 본다. 고리가 닫혀야만 의미있는 피드백을 받고 꾸준한 개선을 이룰 수 있다.

인간의 역할

에이전틱 엔지니어링에서는 모든 주요 의사결정 순간에 인간이 관여하는 Human-in-the-loop 방식에 가까웠다면 에이전틱 생산 시스템은 Human-on-the-loop 방식을 지향한다. 루프가 되도록 자율적으로 돌아가고 인간은 관찰하고 있다가 필요한 순간에 개입한다.

인간의 개입은 시스템에 가치, 취향, 호기심을 주입하는 넛지 역할을 한다.

달성하고 싶은 것

• Self-healing: 제품의 장애, 버그를 감지하고 스스로 복구하기
• Self-growing: Build-measure-learn 주기를 스스로 돌며 꾸준히 개선하고 성장하기
• Self-evolving: 이 시스템 자체를 스스로 발전시키기

필요 조건

다음과 같은 인프라가 잘 갖춰질수록 좋다.

• 브랜치별로 독립된 스테이징 환경
• 점진적 롤아웃 (gradual rollout)
• 피쳐 플래그 (feature flagging)
• A/B 테스팅 엔진
• Variation 생성기
• 크롤러(?)
• EQDA(?)

에이전트가 다음 정보에 접근할 수 있으면 좋다.

• 코드베이스
• 프로덕션 서버 로그
• 사용자 행동 로그
• 퍼포먼스 마케팅 로그
• 잘 정의된 마이크로 컨버전

See also

• Skilled intuition