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책 정보
· 제목 : 이 정도도 모르면서 AI 에이전트 사용하니?
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791124122631
· 쪽수 : 179쪽
· 출판일 : 2025-12-01
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791124122631
· 쪽수 : 179쪽
· 출판일 : 2025-12-01
목차
[프롤로그] 당신의 AI 에이전트는 시니어 개발자가 아니다
자신감 넘치는 신입 사원, AI에게 시스템의 키(Key)를 쥐여줄 것인가?
코딩은 죽었고, 이제 ‘검증 엔지니어링(Verification Engineering)’의 시대다
1부. 환상 깨기: AI가 설계한 아키텍처의 치명적 함정
제1장. 겉만 번지르르한 스파게티 코드
1-1. 단위 테스트는 통과하지만 통합 테스트에서 무너지는 이유
1-2. AI가 무시하는 ‘비기능적 요구사항(NFR)’의 공포: 안정성, 유지보수성
1-3. “Copilot이 짰어요”가 해고 사유가 되는 순간
제2장. 할루시네이션은 텍스트에만 있지 않다: 로직의 환각
2-1. 멀티 스레드 환경의 재앙: 레이스 컨디션(Race Condition)과 데드락 무시
2-2. “두 번 결제되었습니다”: 멱등성(Idempotency)이 결여된 API 설계
2-3. 존재하지 않는 라이브러리와 잘못된 의존성 주입 판별법
제3장. 문맥(Context)을 모르는 AI의 한계
3-1. 비즈니스 도메인의 특수성을 무시한 '교과서적' 설계의 위험
3-2. 데이터 규정(GDPR, 개인정보보호)을 정면으로 위반하는 아키텍처
3-3. 확장성(Scalability)을 고려하지 않은 ‘일회용’ 설계
2부. 아키텍처 검증의 기술: 인간만이 볼 수 있는 것들
제4장. 구조적 무결성 검증 (Structural Integrity)
4-1. MSA인가, 분산된 모놀리스인가? AI의 설계 오류 잡아내기
4-2. 순환 참조와 강한 결합도(Coupling) 끊어내기
4-3. AI가 제안한 데이터 모델링의 정규화/반정규화 적합성 판단
제5장. 성능 및 확장성 검증 (Performance & Scalability)
5-1. “이 쿼리, 트래픽 10배 늘어도 버틸까?” 병목 구간과 N+1 문제 예측
5-2. 캐싱 전략의 부재와 오용(Misuse): 데이터 불일치(Inconsistency) 찾아내기
5-3. 클라우드 비용 폭탄을 부르는 오버 프로비저닝 설계 감지
제6장. 운영 및 배포 검증 (Ops & Deployment)
6-1. IaC(Infrastructure as Code)의 함정: 테라폼/K8s 스크립트의 권한 및 버전 검증
6-2. 로그와 모니터링(Observability) 실종 사건: 에러를 삼키는(Swallow) 코드 적발
6-3. 환경 변수와 구성(Config) 관리의 실수: 하드코딩된 설정값과 런타임 분리 실패
제7장. 보안 및 규정 준수 검증 (Security & Compliance)
7-1. 하드코딩된 자격 증명과 취약한 인증 방식 검수
7-2. 의존성 혼란 공격(Dependency Confusion): AI가 설치하라는 그 패키지, 진짜인가?
7-3. 저작권 지뢰밭: 오픈소스 라이선스(GPL 등) 오염 여부 확인 및 법적 리스크
3부. 협업의 기술: AI 에이전트를 리드하는 아키텍트
제8장. 질문이 곧 설계다: 아키텍처를 위한 프롬프트 엔지니어링
8-1. “코드 짜줘”가 아니라 “설계 대안(Trade-off)을 3가지 제시해”라고 묻는 법
8-2. 제약 조건(Constraints)을 명확히 주입하여 AI의 상상력 통제하기
8-3. AI에게 ‘악마의 변호인(Devil's Advocate)’ 역할을 시켜 내 설계 검증하기
제9장. AI 코드 리팩토링: 기계가 짠 판을 인간이 다듬는 법
9-1. AI가 생성한 무의미한 보일러플레이트 코드 걷어내기
9-2. 주석과 코드의 불일치(Code-Comment Mismatch): 거짓말하는 주석 찾아내기
9-3. 가독성을 해치는 '똑똑한 척하는 코드(Syntactic Sugar)' 다운그레이드 하기
제10장. 도구의 활용: 자동화된 검증 파이프라인 구축
10-1. AI가 짠 코드를 정적 분석 도구(SonarQube 등)로 털어보기
10-2. 아키텍처 적합성 함수(Fitness Function) 도입: 설계 원칙 위반 시 빌드 실패시키기
10-3. 테스트 주도 개발(TDD)에서 ‘테스트 주도 검증(TDV)’으로의 전환
4부. 생존 전략: 코더(Coder)에서 오케스트레이터(Orchestrator)로
제11장. AI 시대의 리더십: 팀과 코드 리뷰의 변화
11-1. LGTM(Looks Good To Me) 증후군: 겉만 보고 승인하는 팀의 붕괴를 막는 법
11-2. 주니어 개발자의 '생각 근육' 위축 방지 멘토링 가이드
11-3. 리뷰의 초점 이동: 문법(Syntax) 검사에서 설계 의도(Intention) 검사로
제12장. AI 시대, 살아남는 개발자의 역량 정의
12-1. 시스템 전체를 조망하는 ‘엔지니어링 통찰력’ 기르기
12-2. AI가 해결할 수 없는 ‘모호함(Ambiguity)’을 다루는 능력
12-3. 비즈니스 임팩트를 고려한 기술적 의사결정
제13장. 당신의 가치는 ‘No’라고 말할 때 증명된다
13-1. AI의 제안을 논리적으로 반박하고 수정하는 능력
13-2. 책임은 결국 인간이 진다: 최종 승인자(Final Approver)로서의 무게
[에필로그]
AI는 거인의 어깨다. 하지만 올라타는 법을 모르면 밟힐 뿐이다.
검증하는 자만이 아키텍처를 지배한다.
[부록]
AI 아키텍처 검증 필수 체크리스트 (Ver. 1.0)
바로 복사해 쓰는 '검증용 프롬프트' 라이브러리
AI 코드 맹신이 부른 실제 장애 사례 분석 (Post-mortem)
자신감 넘치는 신입 사원, AI에게 시스템의 키(Key)를 쥐여줄 것인가?
코딩은 죽었고, 이제 ‘검증 엔지니어링(Verification Engineering)’의 시대다
1부. 환상 깨기: AI가 설계한 아키텍처의 치명적 함정
제1장. 겉만 번지르르한 스파게티 코드
1-1. 단위 테스트는 통과하지만 통합 테스트에서 무너지는 이유
1-2. AI가 무시하는 ‘비기능적 요구사항(NFR)’의 공포: 안정성, 유지보수성
1-3. “Copilot이 짰어요”가 해고 사유가 되는 순간
제2장. 할루시네이션은 텍스트에만 있지 않다: 로직의 환각
2-1. 멀티 스레드 환경의 재앙: 레이스 컨디션(Race Condition)과 데드락 무시
2-2. “두 번 결제되었습니다”: 멱등성(Idempotency)이 결여된 API 설계
2-3. 존재하지 않는 라이브러리와 잘못된 의존성 주입 판별법
제3장. 문맥(Context)을 모르는 AI의 한계
3-1. 비즈니스 도메인의 특수성을 무시한 '교과서적' 설계의 위험
3-2. 데이터 규정(GDPR, 개인정보보호)을 정면으로 위반하는 아키텍처
3-3. 확장성(Scalability)을 고려하지 않은 ‘일회용’ 설계
2부. 아키텍처 검증의 기술: 인간만이 볼 수 있는 것들
제4장. 구조적 무결성 검증 (Structural Integrity)
4-1. MSA인가, 분산된 모놀리스인가? AI의 설계 오류 잡아내기
4-2. 순환 참조와 강한 결합도(Coupling) 끊어내기
4-3. AI가 제안한 데이터 모델링의 정규화/반정규화 적합성 판단
제5장. 성능 및 확장성 검증 (Performance & Scalability)
5-1. “이 쿼리, 트래픽 10배 늘어도 버틸까?” 병목 구간과 N+1 문제 예측
5-2. 캐싱 전략의 부재와 오용(Misuse): 데이터 불일치(Inconsistency) 찾아내기
5-3. 클라우드 비용 폭탄을 부르는 오버 프로비저닝 설계 감지
제6장. 운영 및 배포 검증 (Ops & Deployment)
6-1. IaC(Infrastructure as Code)의 함정: 테라폼/K8s 스크립트의 권한 및 버전 검증
6-2. 로그와 모니터링(Observability) 실종 사건: 에러를 삼키는(Swallow) 코드 적발
6-3. 환경 변수와 구성(Config) 관리의 실수: 하드코딩된 설정값과 런타임 분리 실패
제7장. 보안 및 규정 준수 검증 (Security & Compliance)
7-1. 하드코딩된 자격 증명과 취약한 인증 방식 검수
7-2. 의존성 혼란 공격(Dependency Confusion): AI가 설치하라는 그 패키지, 진짜인가?
7-3. 저작권 지뢰밭: 오픈소스 라이선스(GPL 등) 오염 여부 확인 및 법적 리스크
3부. 협업의 기술: AI 에이전트를 리드하는 아키텍트
제8장. 질문이 곧 설계다: 아키텍처를 위한 프롬프트 엔지니어링
8-1. “코드 짜줘”가 아니라 “설계 대안(Trade-off)을 3가지 제시해”라고 묻는 법
8-2. 제약 조건(Constraints)을 명확히 주입하여 AI의 상상력 통제하기
8-3. AI에게 ‘악마의 변호인(Devil's Advocate)’ 역할을 시켜 내 설계 검증하기
제9장. AI 코드 리팩토링: 기계가 짠 판을 인간이 다듬는 법
9-1. AI가 생성한 무의미한 보일러플레이트 코드 걷어내기
9-2. 주석과 코드의 불일치(Code-Comment Mismatch): 거짓말하는 주석 찾아내기
9-3. 가독성을 해치는 '똑똑한 척하는 코드(Syntactic Sugar)' 다운그레이드 하기
제10장. 도구의 활용: 자동화된 검증 파이프라인 구축
10-1. AI가 짠 코드를 정적 분석 도구(SonarQube 등)로 털어보기
10-2. 아키텍처 적합성 함수(Fitness Function) 도입: 설계 원칙 위반 시 빌드 실패시키기
10-3. 테스트 주도 개발(TDD)에서 ‘테스트 주도 검증(TDV)’으로의 전환
4부. 생존 전략: 코더(Coder)에서 오케스트레이터(Orchestrator)로
제11장. AI 시대의 리더십: 팀과 코드 리뷰의 변화
11-1. LGTM(Looks Good To Me) 증후군: 겉만 보고 승인하는 팀의 붕괴를 막는 법
11-2. 주니어 개발자의 '생각 근육' 위축 방지 멘토링 가이드
11-3. 리뷰의 초점 이동: 문법(Syntax) 검사에서 설계 의도(Intention) 검사로
제12장. AI 시대, 살아남는 개발자의 역량 정의
12-1. 시스템 전체를 조망하는 ‘엔지니어링 통찰력’ 기르기
12-2. AI가 해결할 수 없는 ‘모호함(Ambiguity)’을 다루는 능력
12-3. 비즈니스 임팩트를 고려한 기술적 의사결정
제13장. 당신의 가치는 ‘No’라고 말할 때 증명된다
13-1. AI의 제안을 논리적으로 반박하고 수정하는 능력
13-2. 책임은 결국 인간이 진다: 최종 승인자(Final Approver)로서의 무게
[에필로그]
AI는 거인의 어깨다. 하지만 올라타는 법을 모르면 밟힐 뿐이다.
검증하는 자만이 아키텍처를 지배한다.
[부록]
AI 아키텍처 검증 필수 체크리스트 (Ver. 1.0)
바로 복사해 쓰는 '검증용 프롬프트' 라이브러리
AI 코드 맹신이 부른 실제 장애 사례 분석 (Post-mortem)
