AI 시대에 ‘소프트웨어 팩토리(Software factory)’ 개념이 다시 주목받고 있다.
지디넷(ZDNet)은 8월 12일 보도에서, 소프트웨어 팩토리가 시제품을 반복적이고 자동화된 방식으로 폭넓게 배포할 수 있게 해준다는 취지라고 전했다. 보도에 따르면 이 같은 흐름은 생성형 AI와 에이전트형(agentic) 코딩이 소프트웨어 개발 전 과정을 더 작은 단위로 자동화하는 기반을 제공하면서 다시 살아났다고 한다.
클라우드비즈(CloudBees) CEO 모리츠 플라스닉(Moritz Plassnig)은 지디넷과의 인터뷰에서 “코딩이 많은 조직의 병목이 됐다”면서 “엔지니어를 더 뽑아야 했지만 채용은 어렵고 비용도 컸다”고 말했다. 이어 현재의 소프트웨어 팩토리는 AI 모델에 기반을 두며, 개발자들이 직접 코드를 쓰는 비중은 줄고 ‘무엇을 만들고 내보낼지’에 대한 판단을 하는 역할이 커진다고 설명했다.
지디넷은 AI 에이전트로 소프트웨어 개발을 자동화하려는 기업들이 유사한 구조를 만들어가고 있다고도 보도했다. 지디넷에 따르면 ‘포워드 배치 엔지니어’이자 테크 에반젤리스트인 제이민 웨스트(Jaymin West)는 유튜브 영상에서 지난 18개월 동안 에이전트를 활용해 개발 생명주기를 자동화하려는 회사들이 같은 형태의 ‘기계’를 구축하고 독립적으로 유사한 결론에 도달했다고 말했다. 지디넷은 그 사례로 앤트로픽(Anthropic), 코그니션(Cognition), 커서(Cursor), 팩토리(Factory), 구글(Google), 깃허브(GitHub), 오픈AI(OpenAI), 램프(Ramp)를 포함한다고 전했다. 다만 웨스트는 이들 업체가 코드를 쉽게 만들어내는 반면, 생성된 코드의 정확성을 검증하는 것이 여전히 큰 공학적 과제라고 말했다.
보도에서 소개된 전형적 소프트웨어 팩토리 구성 요소는 6가지로 제시됐다. 작업은 ‘프롬프트’가 아니라 이슈로 들어오고, 제어 레이어(control plane)와 작업별 샌드박스가 각각 별도 구성 요소로 제시됐다. 출력은 풀 리퀘스트(pull request)로 만들어 사람이 검토하며, 이벤트 스트림으로 모든 행동을 관찰하고 필요하면 실행을 중단할 수 있다. 또한 샌드박스의 내구 메모리(durable memory)가 파일로 남기지 않은 것은 지속되지 않는 구조라고 설명했다. 지디넷은 이런 자동화가 만능은 아니며, 소프트웨어 품질을 떨어뜨리려는 면죄부로 받아들여선 안 된다고 덧붙였다.