DocGen: 시스템 분석가를 위한 AI 어시스턴트 구축, 정신을 잃지 않는 방법

한 개발자가 시스템 분석가를 위한 AI(인공지능) 어시스턴트 DocGen을 개발했다. 이 도구는 이해관계자의 요청을 일곱 개의 LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델) 에이전트로 이루어진 체인을 통해 처리하여 소프트웨어 문서의 초안을 작성한다. 시스템은 두 개의 독립된 체인으로 나뉘는데, 첫 번째 체인은 맥락 평가와 인터뷰 질문 생성을 담당하고, 두 번째 체인은 인터뷰 답변을 처리해 문서를 생성한다. 두 체인 사이에는 분석가가 실제로 인터뷰를 진행하는 인간의 개입 단계가 존재한다. 아키텍처는 다음과 같이 구성된다: 맥락 품질을 평가하고 온도(temperature) 값을 추천하는 Agent 0, 이해관계자별 맞춤 질문을 생성하는 Agent 1, 원시 답변을 구조화된 데이터로 정규화하는 Agent 2, 초안을 생성하는 Agent 3, 검증 및 일관성 확인을 수행하는 Agent 4, 서식을 정리하는 Agent 5이다. 검증 단계에서 문제가 발견되면 파이프라인을 최대 세 번까지 다시 실행할 수 있는 명확화 루프(clarification loop)도 마련되어 있다. 개발자는 버전 1.0.9에서 하이브리드 모드를 추가했는데, 이는 LLM의 텍스트 생성과 프로그래밍 방식의 PlantUML 생성기를 결합해 아키텍처 및 UML(Unified Modeling Language, 통합 모델링 언어) 다이어그램의 구문 유효성을 보장하는 방식이다. 이 시스템은 SRS(Software Requirements Specification, 소프트웨어 요구사항 명세서), 아키텍처, API(Application Programming Interface, 응용 프로그램 인터페이스) 명세서, README, 테스트 계획, UML 다이어그램 등 총 여덟 가지 문서 유형을 지원한다. 개발자는 이 프로젝트가 약 일주일간의 반복 작업을 거쳐 완성됐으며 현재 테스트 중이라고 밝혔다. 그는 AI가 분석가를 대체하기보다는 보조하는 역할을 한다고 보는데, 이는 구두 커뮤니케이션과 인간의 판단력이 여전히 중요하기 때문이라고 설명했다.