Qodo 2.1이 코딩 에이전트의 '기억 상실' 문제를 해결하고 11% 정밀도 향상을 제공합니다

Source: VentureBeat

(번역할 텍스트가 제공되지 않았습니다.)

AI 기반 코딩 도구를 위한 지속 메모리

AI 기반 코딩 어시스턴트가 급증함에 따라 중요한 약점이 드러났습니다: 기본적으로 세션은 일시적입니다. 대부분의 LLM 채팅 인터페이스와 마찬가지로 세션을 닫으면 도구는 작업 중이던 모든 내용을 잊어버립니다.

개발자들은 상태를 마크다운이나 텍스트 파일에 저장해야 했으며, 이는 마찰을 늘리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 단계를 추가하는 임시 방편이었습니다.

Qodo의 답변: 지능형 규칙 시스템

Qodo, AI 코드 리뷰 스타트업은 업계 최초의 AI 거버넌스를 위한 지능형 규칙 시스템을 출시함으로써 이 문제를 해결했다고 주장합니다. 새로운 프레임워크는 AI 코드 리뷰어에게 지속적인 조직 메모리를 제공합니다.

시스템의 주요 기능 (Qodo 2.1에 포함) 은 다음과 같습니다:

• 실제 코드 패턴 및 과거 리뷰 결정을 기반으로 한 자동 규칙 생성.
• 정책을 최신 상태로 유지하기 위한 지속적인 규칙 건강 모니터링.
• 수동 개입 없이 모든 코드 리뷰에서 표준 적용.
• 실제 영향 측정, 규칙이 코드 품질을 어떻게 향상시키는지에 대한 메트릭 제공.

왜 중요한가

Qodo의 CEO 겸 공동 설립자인 Itamar Friedman에게 이번 발표는 그의 회사뿐 아니라 전체 AI 개발 도구 생태계에 있어 중대한 순간입니다:

“나는 이 발표가 우리가 지금까지 한 일 중 가장 중요한 일이라고 굳게 믿는다,”라고 Friedman은 VentureBeat에 말했다.

지속적이고 지능형 거버넌스를 통해 AI 지원 개발은 이제 임시 세션을 넘어 진정한 협업형, 메모리 인식 워크플로우로 나아갈 수 있습니다.

“메멘토” 문제

현재 AI 코딩 도구의 한계를 보여주기 위해, 프리드먼은 2000년 크리스토퍼 노란 감독의 영화 Memento를 언급한다. 이 영화에서 주인공은 단기 기억 상실에 시달리며 중요한 정보를 기억하기 위해 몸에 문신을 새긴다.

“당신이 그들을 호출할 때마다, 그건 처음부터 깨어나는 기계와 같습니다,” 라고 프리드먼은 오늘날의 AI 코딩 어시스턴트에 대해 말했다. “그래서 그것이 할 수 있는 일은, 잠들고 다시 시작하기 전에 자신이 했던 일을 파일에 기록하는 것뿐입니다.”

이러한 접근 방식—agents.md 혹은 napkin.md와 같은 마크다운 파일에 컨텍스트를 저장하는 것—은 Claude Code와 Cursor와 같은 도구를 사용하는 개발자들 사이에서 흔히 쓰이는 우회 방법이 되었다. 그러나 프리드먼은 이 방법이 기업 규모에서는 한계에 부딪힌다고 주장한다.

“예를 들어, 이제 100,000개의 스티키 노트가 있다고 가정해 보세요,” 라고 그는 말했다. “그 중 일부는 스티키 노트이고, 일부는 방대한 설명이며, 일부는 이야깁니다. 당신은 일어나서 작업을 받습니다. AI가 처음 하는 일은 통계적으로 올바른 메모를 찾기 시작하는 것입니다… 그것이 없던 것보다는 훨씬 낫지만, 매우 무작위적입니다.”

무상태에서 상태 저장으로

AI 개발 도구의 진화는 프리드먼에 따르면 명확한 궤적을 따라왔습니다:

1. 자동 완성 – 예: GitHub Copilot
2. 질문‑답변 – 예: ChatGPT
3. IDE 내 에이전트 코딩 – 예: Cursor
4. 어디서든 에이전트 기능 – 예: Claude Code

“소프트웨어 개발이 실제 현장 소프트웨어 개발 방식을 진정으로 혁신하려면 상태 저장(stateful) 머신이어야 합니다.” – 프리드먼

핵심 과제

• 주관적인 코드 품질 – 조직마다(같은 기업 내 팀조차도) 기준과 문제 해결 방식이 다릅니다.
• 맞춤화 필요 – 높은 수준의 자동화를 달성하려면 도구가 각 기업의 구체적인 요구에 맞게 조정되어야 합니다.

“높은 수준의 자동화를 진정으로 달성하려면 기업의 구체적인 요구에 맞게 커스터마이징할 수 있어야 합니다. 고품질의 코드를 제공할 수 있어야 하죠. 하지만 품질은 주관적입니다.” – 프리드먼

Qodo의 답변

프리드먼은 Qodo의 솔루션을 “오랜 시간에 걸쳐 구축된 메모리이며 코딩 에이전트가 접근할 수 있다.” 라고 설명합니다.
이러한 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 저장된 지식을 꺼내기(Poke),
• 기업 고유의 표준과 대조(Check), 그리고
• 조직의 주관적 요구에 부합하는지 검증(Verify).

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Qodo의 규칙 시스템 작동 방식

Qodo의 규칙 시스템은 조직의 코딩 표준에 대한 통합된 진실의 원천을 구축합니다. 이 시스템은 여러 핵심 구성 요소를 포함합니다:

• Automatic Rule Discovery – Rules Discovery Agent가 코드베이스와 풀‑리퀘스트 피드백으로부터 표준을 생성하여 규칙 파일을 수동으로 작성할 필요를 없앱니다.
• Intelligent Maintenance – Rules Expert Agent가 지속적으로 충돌, 중복 및 오래된 표준을 식별해 “규칙 부패”를 방지합니다.
• Scalable Enforcement – 규칙은 풀‑리퀘스트 코드 리뷰 중 자동으로 적용되며, 개발자에게 권장 수정 사항을 제공합니다.
• Real‑World Analytics – 조직은 채택률, 위반 추세, 개선 지표 등을 추적하여 표준이 실제로 준수되고 있음을 입증할 수 있습니다.

Friedman은 이것이 AI 코드‑리뷰 도구의 작동 방식에 근본적인 변화를 의미한다고 강조했습니다:

“AI 코드‑리뷰 도구가 반응형에서 능동형으로 전환된 것은 이번이 처음입니다.”

시스템은 코드 패턴, 모범 사례 및 자체 라이브러리를 기반으로 규칙을 도출한 뒤, 기술 리더에게 승인을 요청합니다. 승인이 이루어지면 조직은 전체 코드베이스에 걸친 규칙 채택 및 위반에 대한 통계를 받게 됩니다.

메모리와 에이전트 간의 더 긴밀한 연결

핵심 통찰:
Qodo의 접근 방식은 Friedman이 설명한 바와 같이 규칙 시스템을 AI 에이전트와 긴밀히 통합합니다—메모리를 별도의 검색 가능한 리소스로 취급하지 않습니다.

“Qodo에서는 이 메모리와 에이전트가 우리 뇌처럼 훨씬 더 연결되어 있습니다.
훨씬 더 많은 구조가 있으며… 서로 다른 부분이 잘 연결되어 있고 분리되지 않았습니다.” – Friedman

Qodo가 더 나은 성능을 달성하는 방법

산업 전망

“1년을 앞을 내다보면, 2026년 초에 우리는 메모리와의 상호작용 방식을 해킹하려는 무상태 머신에 있었던 것이 매우 명확해집니다. 2026년 말까지 우리는 매우 결합된 방식을 갖게 될 것이며, Qodo 2.1이 그 방법에 대한 첫 번째 청사진입니다.” – Friedman

엔터프라이즈 배포 및 가격

배포 옵션

Qodo는 엔터프라이즈를 위해 설계되었으며 플랫폼을 운영하는 세 가지 주요 방식을 제공합니다:

핵심 이점: 엔터프라이즈는 규칙과 메모리를 필요에 따라 온프레미스든 Qodo든 원하는 곳에 저장할 수 있어 데이터 거버넌스 요구사항을 항상 충족합니다.

가격 모델

Qodo는 사용량 할당량이 포함된 좌석 기반 가격 구조를 계속 사용합니다.

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설립자 의견: “더 큰 가치를 얻으면 더 많이 지불합니다. 그렇지 않다면 괜찮습니다.” – Friedman

Friedman는 AI 기반 도구에 대한 좌석 기반 가격 책정의 적합성에 대한 업계 논쟁이 계속되고 있으며, Qodo는 올해 말에 이 모델을 재검토할 것이라고 언급했습니다.

초기 고객 반응

Ofer Morag Brin, HR 기술 리드인 Hibob—Qodo의 Rules System을 일찍 도입한 사용자—는 출시 전 Qodo가 VentureBeat에 제공한 보도 자료에서 긍정적인 결과를 공유했습니다:

“Qodo의 Rules System은 우리가 여러 곳에 흩어져 있던 표준을 단순히 찾아낸 것이 아니라, 이를 실제 운영에 적용했습니다.
이 시스템은 우리 팀이 코드를 검토하고 작성하는 방식을 지속적으로 강화해 주며, 팀 전반에 걸쳐 일관성이 향상되고 온보딩 속도가 빨라지며, 검토 품질이 눈에 띄게 개선되는 것을 확인하고 있습니다.”

Qodo 소개

• 설립연도: 2018
• 펀딩: $50 million raised from:
  • TLV Partners
  • Vine Ventures
  • Susa Ventures
  • Square Peg
• 엔젤 투자자: OpenAI, Shopify, Snyk