Augment, Google Cloud Vertex AI의 Claude로 복잡한 코드베이스 해독

산업:

소프트웨어

기업 규모:

중소기업

제품:

Claude Platform

Partner:

Google

위치:

북아메리카

4~8개월에서 2주로

프로젝트 일정 단축

수 주에서 1~2일로

개발자 온보딩 가속화

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Augment Code는 Google Cloud의 Vertex AI에서 Claude를 활용하여 개발자가 정교한 코드베이스를 이해하고 작업하는 방식을 혁신합니다. 기업의 소프트웨어 시스템을 이해하는 AI 전문가를 제공하여 팀이 자신 있게 코드를 탐색할 수 있도록 지원합니다.

Vertex AI의 Claude를 통해 Augment는 다음과 같은 성과를 달성했습니다:

한 기업 고객의 프로젝트 일정을 4~8개월에서 2주로 단축
개발자 온보딩 기간을 수 주에서 1~2일로 가속화
수백 개의 고객 코드베이스에서 수백만 줄의 코드를 처리
SOC 2 Level 2 인증을 통한 보안 프로토콜 구현

복잡한 소프트웨어에 전문가 수준의 AI 도입

Augment는 네트워킹 플랫폼, 데이터베이스, 스토리지 인프라와 같은 엔터프라이즈 시스템에서 팀이 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는 AI 기반 소프트웨어 개발 도구를 구축합니다. 현재의 AI 코딩 도구에는 전문 개발자들의 채택률이 낮은 이유를 설명할 수 있는 한계가 있습니다. Augment는 이에 대해 다른 접근 방식을 취합니다. Augment의 공동 창업자 Scott Dietzen은 "소프트웨어에 대해 초보 수준인 AI를 만드는 것은 가치가 없습니다. 코드베이스의 전문가가 되는 AI를 만들고 싶었습니다."라고 말했습니다.

복잡한 소프트웨어 이해의 장벽 허물기

엔터프라이즈 소프트웨어 팀은 수백만 줄의 상호 의존적인 코드로 구성된 코드베이스를 다뤄야 하며, 모든 변경이 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. Augment의 CTO이자 공동 창업자인 Igor Ostrovsky는 "그 맥락을 이해하지 않고는 코드 한 줄도 작성할 수 없습니다. 대규모 언어 모델과 조직 코드에 대한 깊은 지식을 결합한 AI 시스템을 구축하여 개발자들이 소프트웨어를 보다 효율적으로 작성, 문서화, 디버그, 유지 관리할 수 있도록 했습니다."라고 말했습니다.

Augment가 Vertex AI의 Claude를 선택한 이유

여러 AI 모델을 테스트한 후, Augment는 세 가지 주요 이유로 Google Cloud의 Vertex AI에서 Claude를 선택했습니다:

Augment는 Claude의 코드 이해 능력이 특히 가치 있다고 판단했습니다. Dietzen은 "Sonnet은 다른 코드 모델에는 없는 능력을 갖추고 있습니다. 품질을 확인한 뒤, 주말 동안 프로덕션 환경을 Claude로 전환했습니다."라고 말했습니다. 팀은 실제 코드 작업을 수행하는 계약자들을 활용하여 사용 가능한 모델을 정기적으로 테스트하며, Claude는 일관되게 우수한 성능을 보여주었습니다.

또 다른 중요한 요소는 보안이었습니다. Augment는 사용자가 코드베이스를 보기 전에 접근 권한을 확인하도록 요구하는 시스템을 구현했습니다. SOC 2 Level 2 인증과 Google Cloud의 인프라를 결합하여 Augment는 고객 데이터를 보호합니다. Augment의 수석 과학자 Guy Gur-Ari는 "모든 것이 Google Cloud 내부에 유지됩니다. 이를 통해 보안 이야기가 매우 깔끔하고 사용자에게 설명하기 쉬워집니다."라고 설명했습니다.

인프라의 안정성도 결정에 영향을 미쳤습니다. Ostrovsky는 "Google의 핵심 클라우드 서비스는 안정적이며, 네트워킹이나 DNS 문제가 없습니다. Google Cloud를 사용하면 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다."라고 말했습니다. 이들의 구현은 여러 Google Cloud 서비스와 모델 실험을 위한 Vertex AI를 활용합니다.

Claude가 소프트웨어 개발을 혁신하는 방법

Augment는 Claude를 5~6개의 다른 AI 모델과 결합하여 다음과 같은 방식으로 개발을 향상시킵니다:

맥락 기반 코드 이해: 개발자가 코드베이스와 대화하여 새로운 영역을 빠르게 파악
영향 분석: 전체 코드베이스에 걸쳐 잠재적 변경의 영향을 평가하고 위험 요소 및 종속성을 식별
지능형 코드 재사용: 새로운 코드를 생성하는 대신 기존 라이브러리를 제안
문서 생성: 기술 문서의 작성 및 유지 관리를 위한 AI 지원
변경 전파: 개발자가 코드를 수정하면 데이터베이스, API, 문서 등 업데이트가 필요한 모든 관련 영역을 식별

측정 가능한 성과 달성

Google Cloud의 Claude는 Augment의 개발팀 워크플로우를 크게 개선했습니다. Gur-Ari는 "개발자가 배우는 데 수 주가 걸리던 작업을 이제 1~2일 만에 완료할 수 있습니다."라고 전했습니다. 이러한 효율성은 실제 결과로 입증되었으며, 한 기업 고객은 CTO가 처음에 4~8개월이 걸릴 것으로 예상했던 프로젝트를 2주 만에 완료했습니다.

이 기술은 중요한 장애 상황에서도 유용합니다. Dietzen은 "새벽 2시 장애 발생 시, 채팅에 문제에 대해 물어보면 즉시 솔루션 방향을 안내받을 수 있습니다. AI가 모든 구성 요소의 상호 연결 방식을 이해하고 있기 때문에 답변을 신뢰할 수 있습니다."라고 설명했습니다.

AI로 강화된 개발의 미래 구축

Augment는 AI가 인간 개발자를 대체하는 것이 아니라 역량을 높이는 방식으로 소프트웨어 개발을 혁신하는 미래를 구상합니다. Dietzen은 "처음부터 인간 소프트웨어 엔지니어를 대체하는 것이 아니라 보강하는 것이 우리의 비전이었습니다. 인간은 비즈니스 요구를 충족하기 위해 소프트웨어가 어떻게 발전해야 하는지에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 팀의 속도를 늦추는 기술적 장벽을 제거하여 개발을 가속화하고자 합니다."라고 말했습니다.

Augment는 Anthropic 및 Google Cloud와의 파트너십을 통해 소프트웨어 개발의 혁신을 선도하고 있습니다. Ostrovsky는 "AI 역량의 최첨단 수준을 끌어올리고 있습니다. 조직의 지식과 데이터에 대한 더 깊은 이해를 바탕으로 더 큰 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 에이전트를 구축하고 있습니다."라고 말했습니다. 엔터프라이즈급 보안을 유지하면서 모든 개발자에게 플랫폼을 제공함으로써, Augment는 이전에는 세계 최대 기술 기업에서만 가능했던 속도와 규모로 모든 소프트웨어 팀이 작업할 수 있는 역량을 제공하는 것을 목표로 합니다.

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