봇맨AI(BotMan AI)는 지식 그래프로 애플리케이션의 코드와 데이터, 업무 규칙 간 관계를 파악해 레거시 시스템을 새 아키텍처로 재구축하는 방식을 사용한다고 창업자 겸 최고기술책임자(CTO) 알레한드로 단드레아(Alejandro D’Andrea)가 밝혔다. 단드레아는 실리콘앵글과의 인터뷰에서 지식 그래프가 AI 에이전트에 업무 맥락을 제공한다고 설명했다.
코드 번역 대신 시스템 구조를 재설계
봇맨AI의 마이그레이션 파이프라인은 기존 애플리케이션의 구성 요소와 의존 관계, 업무 로직, 데이터 모델을 지식 그래프에 담는다. 단드레아는 이를 바탕으로 에이전트가 재구축 대상 시스템의 구조와 동작을 파악할 수 있다고 말했다. 에이전트에 작업을 맡길 때마다 필요한 정보를 별도로 설명하는 대신, 기존 시스템의 관계와 맥락을 그래프에 정리해 활용한다는 취지다.
대상은 델파이(Delphi), 비주얼베이직(Visual Basic), 오라클 폼스(Oracle Forms) 등으로 만든 구형 코드 기반 시스템이다. 단드레아는 코드를 새 언어로 옮기는 데 그치지 않고 기존 시스템 전체를 한꺼번에 받아 새 아키텍처로 다시 설계한다고 설명했다. 이 과정은 완전 자율적으로 진행되며, 구성 요소와 업무 규칙의 연결 관계를 표현하는 지식 그래프가 핵심 역할을 한다고 덧붙였다.
문서와 업무 정보를 에이전트가 함께 활용
지식 그래프는 코드 마이그레이션 외에 여러 AI 에이전트가 재사용할 업무 맥락을 제공하는 데도 쓰일 수 있다. 예를 들어 법률 문서가 들어오면 특정 프로젝트나 손실, 소송과의 관계를 한 번 연결해둘 수 있다. 이후 작업을 맡은 에이전트는 그래프를 통해 해당 문서가 과제와 관련 있을 가능성을 파악할 수 있다는 설명이다.
비정형 정보는 사람·프로젝트·제품 같은 개체를 중심으로 연결한다. 시스템은 새 정보와 이미 등록된 개체 사이의 관계를 찾아 기존 문서와 메시지, 프로젝트, 이전 상호작용 가운데 어디에 놓일지 판단하는 방식이다. 단드레아는 에이전트가 이 연결 정보를 활용하면 후속 질의 때마다 관련 자료를 처음부터 찾아내는 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 인터뷰에는 성능 개선 폭이나 고객사, 가격, 출시 일정에 관한 수치는 제시되지 않았다.