AI Agent 개요

Sophonz AI Agent가 실제 사용자 데이터에서 문제를 발견하고 코드 수정까지 자동으로 제안하는 방법을 소개합니다.

당신의 앱 리포지토리에 GitHub/GitLab App을 설치하면, Sophonz SDK로 계측한 모든 사용자에게서 수집된 문제(에러·크래시·성능) 데이터를 AI Agent가 찾아 분석하고, 자동으로 이슈를 생성하고 코드 수정까지 제안합니다.

Sophonz AI Agent란

Sophonz AI Agent는 프로덕션 텔레메트리와 소스 코드를 연결하는 멀티 에이전트 플랫폼입니다. Sophonz SDK가 실제 사용자 기기에서 수집한 에러·크래시·성능 저하 데이터를 AI가 분석해, 개발자가 직접 로그를 뒤지지 않아도 원인이 되는 코드 위치를 찾고 수정 방향을 제시합니다.

NOTE — sophonz-labs 프로젝트

Sophonz AI Agent는 sophonz-labs 이니셔티브의 일환으로 제공됩니다. Sophonz SDK 계측이 선행되어야 에이전트가 실제 사용자 데이터를 기반으로 동작합니다.

네 가지 축

Sophonz AI Agent는 v2에서 단순한 에러 수정 봇을 넘어, 텔레메트리에서 시작해 코드 변경으로 끝나는 자동화 루프를 닫는 플랫폼으로 발전합니다. 네 가지 축으로 구성됩니다.

문제 탐지 — Sophonz SDK가 실제 사용자 기기에서 수집한 텔레메트리(에러·크래시·성능·RUM 세션)에서 가장 영향이 큰 문제를 자동으로 선별합니다.
AI 파이프라인 — 선별된 문제를 두 가지 파이프라인이 처리합니다. 에러·크래시 자동 수정은 원인을 분석해 코드 수정을 작성하고, 커버리지·테스트 생성은 실사용 경로에서 자동 테스트를 만듭니다.
에이전트 오케스트레이션 — 오케스트레이션 레이어가 에이전트의 생성·연결·실행·관찰을 관리하고, MCP 서버와 Skills로 각 에이전트의 능력을 구성합니다.
저장소 연동 — GitHub/GitLab App이 분석 결과를 이슈로 열고 코드 수정을 PR/MR로 제안합니다. 모든 변경은 사람 머지 승인을 거칩니다.

핵심 파이프라인

Sophonz SDK (실사용자)
        │  에러 · 크래시 · 성능 · RUM 세션 텔레메트리
        ▼
  Sophonz AI Agent (오케스트레이션 레이어)
        │  문제 탐지 · 원인 분석 · 코드 위치 매핑
        ├──▶  에러·크래시 자동 수정 파이프라인
        ├──▶  커버리지·테스트 생성 파이프라인
        │
        ├──▶  이슈 자동 생성 (GitHub / GitLab)
        └──▶  코드 수정 제안 (PR / MR)
        │
        ▼
  개발자 검토 → 머지 승인 → 프로덕션 반영 → (루프)

텔레메트리 수집 — Sophonz SDK가 실제 사용자 세션에서 스택 트레이스, 에러 컨텍스트, 성능 지표, RUM 세션을 수집합니다.
AI 분석 — Observability Agent가 가장 영향이 큰 에러 그룹을 선별하고 스택 프레임을 복원합니다.
코드 매핑 — Engineering Agent가 리포지토리 소스를 탐색해 원인 파일과 라인을 특정합니다.
이슈·PR/MR 생성 — 분석 결과, 스택 트레이스, 수정 근거를 담은 이슈와 코드 수정 PR/MR이 자동으로 열립니다.
회귀 방지 — Test Engineer Agent가 같은 버그가 다시 발생하지 않도록 단위 테스트를 추가합니다.
코드 리뷰 — Critic Agent가 수정 내용의 정확성, 부작용, 테스트 충분성을 검토하고 리뷰 코멘트를 남깁니다.

NOTE — v2 로드맵

이 페이지와 하위 파이프라인·오케스트레이션 문서는 v2 계획을 설명합니다. 기능의 방향성은 확정되었으나, 세부 동작과 UI는 구현 과정에서 달라질 수 있습니다.

에이전트 구성

Sophonz AI Agent는 다음 전문 에이전트들이 직렬로 협업하는 구조입니다.

에이전트	역할
Core Orchestrator	전체 흐름을 조율하고 각 전문 에이전트에 위임
Observability Agent	Sophonz 텔레메트리에서 에러 그룹·스택 트레이스 조회 (읽기 전용)
Engineering Agent	리포지토리 코드를 탐색해 원인 파일 특정 및 수정안 작성
Test Engineer Agent	수정 MR/PR에 회귀 방지 단위 테스트 추가
Critic Agent	수정·테스트·CI 변경 통합 검토 후 MR/PR 리뷰 코멘트 작성

작동 방식

자동 정기 점검

설정한 일정에 따라 에이전트가 자동으로 실행됩니다. 새 에러 그룹이 발견되면 이슈와 수정 PR/MR을 생성하고 코드 리뷰까지 완료합니다. 운영자는 생성된 MR/PR을 확인하고 머지 여부만 결정하면 됩니다.

수동 즉시 실행

대시보드에서 "지금 실행" 버튼 하나로 정기 점검 사이클을 즉시 트리거할 수 있습니다. 크래시가 급증하는 상황에서 다음 자동 실행을 기다리지 않고 바로 분석을 시작할 때 유용합니다.

맞춤 조사 요청

특정 시간대·서비스 타입·버전에서 발생한 에러를 직접 지정해 조사를 요청할 수 있습니다. 에이전트가 분석을 마치면 코드 변경 diff를 확인하고 승인 또는 수정 요청을 할 수 있습니다.

더 알아보기

AI 파이프라인

에러·크래시 자동 수정 — 에러를 분석해 코드 수정 PR/MR을 작성하는 파이프라인
커버리지·테스트 생성 — 실사용 경로에서 자동 테스트를 생성하는 파이프라인

플랫폼

에이전트 오케스트레이션 — 에이전트 라이프사이클, MCP & Skills, 오케스트레이션 구조
활용 시나리오 — 정기 점검부터 맞춤 조사까지 엔드투엔드 흐름

지원 플랫폼

Sophonz AI Agent는 GitHub App과 GitLab App을 통해 리포지토리와 연동됩니다.

GitHub App 설정 — GitHub 리포지토리에 설치하고 구성하는 방법
GitLab App 설정 — GitLab 프로젝트에 설치하고 구성하는 방법

TIP — 선행 조건

Sophonz AI Agent를 사용하려면 먼저 앱에 Sophonz SDK를 계측해야 합니다. SDK가 실제 사용자 데이터를 수집해야 에이전트가 동작합니다. SDK 설치는 시작하기를 참고하세요.

보안

권한 분리 — Observability Agent는 읽기 전용, Engineering/Test Engineer는 브랜치·커밋·MR 쓰기, Critic은 리뷰만 수행합니다.
사람 머지 승인 필수 — 모든 코드 변경은 PR/MR을 통해서만 반영되며, 자동 머지는 없습니다.
시크릿 마스킹 — 서비스 키와 토큰은 설정에서 참조만 되며 로그나 응답에 노출되지 않습니다.
완전한 감사 추적 — 모든 에이전트 결정, 도구 호출, 위임 흐름이 기록되어 어떤 데이터를 근거로 어떤 결정이 내려졌는지 사후에 추적할 수 있습니다.