Spotify, Claude Agent SDK로 마이그레이션 시간 90% 단축하다

Spotify는 전 세계에서 가장 인기 있는 오디오 스트리밍 구독 서비스입니다. 이를 통해 180개 이상의 시장에서 7억 1,300만 명 이상의 Spotify 사용자에게 1억 개 이상의 트랙, 700만 개의 팟캐스트 타이틀, 35만 개의 오디오북을 제공해 드립니다.

Claude Agent SDK를 사용하여 Spotify가 거둔 성과는 아래와 같습니다.

• 복잡한 코드 마이그레이션 작업에 할애되는 엔지니어링 시간 최대 90% 절감
• 월 650건 이상의 에이전트 생성 풀 리퀘스트를 프로덕션에 반영
• 기존에는 구현할 수 없을 정도로 복잡했던 스크립트 작업 절차를 시스템 전수 자동화 전환
• 수백 명의 엔지니어가 Slack을 통해 자율적 코드 변경을 실행할 수 있도록 지원

기회로 발돋움하게 된 계기

Spotify는 방대한 양의 코드베이스를 보유하고 있으며, 이는 계속하여 콘텐츠 운영 및 관리 최적화 작업을 해주어야 합니다. 이러한 콘텐츠 운영 및 관리 최적화 작업에는 언어 현대화, 프레임워크 업그레이드, 의존성 업데이트, 수천 개의 저장소에 걸쳐 구성 변경 작업 등이 포함됩니다. 이를 통해 AI 도구들의 빠른 도입 덕분에, 코드베이스는 그 어느 때보다 폭발적으로 성장하고 있습니다.

Spotify는 방대한 소프트웨어 생태계를 관리하기 위해서 자체 개발한 사내 개발자 포털(IDP)인 Backstage를 사용합니다. 컴포넌트 구축 방식을 표준화하고 명확한 소유권을 보장하여 Backstage는 개발자와 도구, 양측 모두에게 더욱 표준화되고 예측 가능한 엔지니어링 환경을 제공해 드립니다. 불확실한 수준으로 이해한 엔지니어링은 안전한 자동화를 가로막는 장벽입니다.

이러한 기반은 Spotify의 대규모 자동 코드 변경을 위한 처음으로 확실한 발판이 되어 준 것입니다. 2022년 Spotify는 수십 개, 수백 개, 수천 개의 저장소에 코드 변경을 한 번에 적용하는 작업을 위한 프레임워크인 시스템 전반의 통합 관리 시스템(Fleet Management)를 도입했습니다. 현재까지 Spotify 풀 리퀘스트의 약 절반이 이 시스템을 사용하여 처리되고 있습니다.

그러나 시스템 전반의 통합 관리 시스템은 한계에 맞부딪히고 있었습니다. 각 변환 작업은 엔지니어가 추상 구문 트리(AST) 조작이나 정규식 패턴을 사용하여 결정론적 스크립트를 작성해야 했던 것입니다. 이 접근 방식은 전문적 역량을 요구했기 때문에 대부분의 자동화된 변경은 단순한 수정 작업을 하는 것에 그치게 되었던 것입니다. 콘텍스트를 이해하고 판단을 내려야 하는 복잡한 의미론적 마이그레이션은 여전히 수작업으로 진행되는 노동 집약적 작업이었습니다.

Spotify에게는 관행적인 스크립트 만으로는 처리가 불가능한 수준으로 이루어진 정밀한 코드 변경, 즉 코드의 구조가 아닌 의미를 이해해야 하는 변환을 자동화할 방법이 필요했습니다.

Claude Agent SDK, 자율적이고 압도적 수준의 마이그레이션을 실현하다

Spotify는 2025년 7월, 자연어 프롬프트에서 통합으로 작업이 처리된 풀 리퀘스트까지 자율적으로 작동되는 background coding agent Claude Agent SDK를 시스템 전반의 통합 관리 인프라에 통합했습니다. 이 에이전트에서는 이전에는 기존의 방식으로 자동화가 까다로운 수준이었던 정밀 마이그레이션을 처리합니다. 예를 들어 Java AutoValue 클래스를 Records로 변환하거나, 호환성이 깨지는 파괴적 변경이 있는 프레임워크 업그레이드를 관리하거나, 코드베이스에 대한 이해도가 필요한 구성 업데이트를 실시하는 작업 등이 이에 포함됩니다. 본 에이전트에서는 풀 리퀘스트를 보내기 전에 검증 프로세스 절차에서 포맷팅, 린팅, 빌드, 테스트를 실행하여 작업한 변경 사항이 유효하고 배포 가능한 코드인지 확인합니다. 이로써 수동 검토와 반복적인 엔지니어링 작업을 줄어드는 것입니다.

텍스트 명령만으로 실운영 코드를 구현하다

자동 전환 시스템(Automatic Transfer Switch, AST) 조작에서 자연어 명령으로의 전환은 가능성에 대한 성장의 장벽을 완전히 허물었습니다. 이전에는 차별화된 스크립트 최적화 역량이 요구됬던 엔지니어들이 이제 변환 작업을 평문으로 설명할 수 있으며, Claude Code가 전사적 플릿 규모로 실행하도록 할 수 있습니다. 대규모 마이그레이션의 경우 프롬프트는 Git에서 버전 관리되는 것입니다. Spotify의 사내 오케스트레이션이 Claude Code 에이전트를 실행하여 저장소 전반에 걸쳐 변환을 실행합니다. 개별 작업의 경우 엔지니어들은 백그라운드에서 에이전트를 실행하는 사내 Slack 봇과 상호작용합니다.

"Spotify의 엔지니어들은 이제 이전에는 상상할 수 없었던 속도로 전사적 규모의 마이그레이션을 실행할 수 있게 된 것입니다."라고 Spotify의 수석 엔지니어인 Max Charas는 말했습니다. "AI가 대규모 코드베이스 유지보수의 복잡성을 최소화할 수 있다는 점에 청신호인 것입니다. 이를 통해 AI가 개발 속도를 어떻게 재편으로 인한 가시적인 성과입니다."

이 과정 전반에 걸쳐 Spotify의 엔지니어링 팀은 Anthropic의 Applied AI 팀과 협력하여 모범 사례를 확보했습니다. Spotify에서 주목했던 부분이 대화형 개발이 아닌 자율적 백그라운드 프로세싱 기반 코드 최적화 작업을 수행하기 위함이었으므로 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하지 않았기 때문에 아키텍처에는 매우 적합한 상태였습니다. 또한 Claude Code의 유연한 훅 시스템으로 인하여 광범위한 커스터마이징을 가능하도록 한 상태여서 Spotify의 기존 워크플로우와 원활한 수준으로 통합되는 결정론적 사전/사후 에이전트 작업을 성공적으로 구현했던 것입니다.

"Claude는 대규모 코드 변환 작업에서 지속적으로 강력한 성능을 발휘해 왔습니다. 이로써 지난 6개월간 당사의 기본 모델로 선택하게 된 것입니다."라고 Spotify의 최고 설계 책임자(Chief Architect) 겸 엔지니어링 담당 부사장(VP of Engineering)인 Niklas Gustavsson은 이처럼 말했습니다. "당사는 기술적 표준을 다시금 격상시키게 되면서 전사적 규모의 엔지니어링에 중요한 지표에서 현재 독보적으로 우위를 점하고 있는 Sonnet 4.5를 새로운 기본 모델로 도입했던 것입니다."

당사의 팀에게 Claude Code 여야만 했던 이유는 프롬프트 작업이 손쉽게 이루어 졌으며, 코드베이스를 탐색하는 작업도 효과적이었기 때문입니다. 또한 기존 인프라와의 통합이 손쉽게 이루어진다는 점도 입증해 주었기 때문에 Claude Code를 선택했던 것입니다.

성과물

현재 Spotify에서는 수백 명의 엔지니어가 백그라운드 코딩 에이전트와 상호작용하고 있습니다. 이 에이전트에서는 이미 월 650건 이상의 풀 리퀘스트를 생성해 오고 있으며 프로덕션에 반영하고 있는 상태입니다. 이로써 엔지니어가 수동으로 마이그레이션을 작성 작업을 할 때 할애되는 시간을 최대 90%까지 단축하고 있습니다.

플랫폼 팀은 이제 이전에는 너무 부담되던 비용과 복잡성으로 산재한 작업으로 인해 수행할 수 없었던 프로젝트에 착수하기 시작했습니다. 예를 들어 회사 전체 Java gRPC 서비스에 명시적 컨텍스트 전파를 강제하는 기술을 표준화하는 작업이 있습니다. 이는 복잡하고 호환성을 저해하는 파괴적 변경으로, 서비스당 이 작업을 구현하기 위해서는 몇 시간의 작업 처리와 심층적인 수준의 gRPC 지식을 요구하는 경우가 많습니다. 이제 Claude가 구현의 대부분을 자동화해 드리기 때문에 엔지니어는 검토 작업만 해주시면 됩니다. 팀은 앞으로 우리에게 다가오는 기회는 단순히 도구를 활용하는 업무라기 보다는 역량을 강화하는 것에 있다고 설명합니다. 즉, 엔지니어들이 AI를 워크플로우에서 효과를 배가시키는 프롬프트 작성 방법에 익숙해 질 수 있도록 도움을 드리는 것입니다.

앞으로 Claude Code를 Spotify의 지속적 통합(CI) 인프라에 더욱 긴밀하게 통합하여 작업 성공률과 코드 품질이 모두 향상된 결과를 보일 것으로 기대됩니다. 또한 Spotify는 백그라운드 코딩 에이전트를 macOS 및 iOS 코드베이스로 확장하여 클라이언트 엔지니어링 작업을 가속화해 나갈 계획입니다.

"Spotify와 Anthropic의 엔지니어링 팀은 압도적인 성능을 가진 제품을 만드는 데 비슷한 매커니즘을 공유합니다."라고 Charas는 말했습니다. "당사는 AI를 활용하여 팀이 작업을 실행하는 민첩성을 높여서 제품 품질을 한 단 계 더 격상시킨 상태로 출시할 수 있도록 함께 한계를 돌파할 방법을 강구해 나가게 되기를 기대합니다.