다른 방식의 빌드: Kiro와 IncidentOps에 대한 나의 경험

Source: Dev.to

아키텍처 개요

왜 Kiro인가?

이 프로젝트에서 가장 놀라웠던 점은 Kiro가 전형적인 AI‑지원 코딩과는 전혀 다르게 느껴졌다는 것입니다. 내가 원하는 것을 “추측”하려 하기보다는, Kiro는 사양‑주도 개발을 통해 시스템을 명확히 정의하도록 독려했습니다.

사양을 작성하는 것이 자연스러웠습니다 — 마치 내 사고 과정을 캡처하는 듯했죠. 사양이 준비되면 Start Task 워크플로우가 실행을 예측 가능하고 효율적으로 만들었습니다. 나는 Kiro에게 한 번에 하나의 컴포넌트를 만들도록 요청하고, 검토하고, 다듬고, 다음 단계로 나아갈 수 있었습니다.

보통 엔지니어링 및 운영 팀 전체에서 몇 주가 걸리는 작업도 인간 검토와 함께 몇 시간 안에 완료되었습니다.

내가 만든 것

IncidentOps는 순차 파이프라인입니다:

MonitorAgent → LLMAlertSummaryAgent → TriageAgent →
LLMResolutionAgent → OpsLogAgent → LLMGovernanceAgent →
LLMGovernanceInsightsAgent → NotificationAgent

에이전트 역할

• 이상 탐지
• 인간 친화적인 요약 생성
• 심각도와 카테고리를 결정론적으로 할당
• 복구 단계 제안
• 사실 기반 감사 로그 작성 (해석 없음)
• 위험, 에스컬레이션, 컴플라이언스 점수 매기기
• DB 집계를 활용한 과거 패턴 분석
• 알림 전송

사용 기술

• 오케스트레이션을 위한 Python
• 영속성을 위한 SQLite
• UI를 위한 Streamlit
• 요약, 복구, 인사이트를 위한 LLMs
• 구조와 반복을 위한 Kiro의 사양‑주도 워크플로우

배운 점

• 명확한 사양은 개발 속도를 크게 높인다.
• AI‑생성 코드는 여전히 인간 검증이 필요하다.
• 작고 정의된 단위는 복잡성과 드리프트를 감소시킨다.
• 결정론적 로직과 LLM 추론을 결합하면 신뢰성과 적응성을 동시에 얻을 수 있다.
• 구조화된 워크플로우는 촉박한 일정에서도 복잡한 시스템을 관리 가능하게 만든다.

마무리 생각

좋은 도구는 개발을 가속화할 뿐만 아니라 사고의 명료성을 향상시킨다. 사고 관리에서는 눈에 보이는 오류만큼 숨겨진 패턴도 중요하기 때문에, 그 명료성은 필수적이다.

꾸준하고 투명하며 놀라울 정도로 즐거운 워크플로우를 제공해 준 Kiro 팀에 감사한다. 해커톤 이후에도 IncidentOps를 계속 개선해 나갈 생각에 기대가 크다.