LY Corporation·LY Corporation 의 Flava API Gateway 개발팀이 AI 코딩 에이전트 도입 후 직면한 "빠른 코드 생성 vs 느린 검증" 문제를 해결한 전략을 공유한다. 스펙 주도 개발, 검증 자동화, 로컬 환경 재현성의 세 축으로 접근해 AI 에이전트가 즉각적인 피드백 루프 안에서 안정적으로 작동할 수 있는 개발 기반을 구축했다.
LY Corporation·LY Corporation 엔지니어링 팀이 단일 AI 에이전트 방식에서 Proposer-Challenger-Orchestrator 구조의 멀티 에이전트 협업 모델로 개발 프로세스를 재설계한 경험을 공유한다. AI-assist 환경에서 "개별 단계는 빠르지만 단계 간 사람 조율에서 병목"이 생기는 문제를 에이전트 간 구조화된 토론으로 해결했다.
LY Corporation·구 LINE과 구 Yahoo Japan의 HDFS 플랫폼(총 용량 1EB 이상)을 통합하면서 직면한 기술적 과제와 아키텍처 설계 결정을 정리한 글이다. 두 조직은 ViewFS(클라이언트 측 Namespace 관리)와 RBF(서버 측 Namespace 통합)로 완전히 다른 철학으로 HDFS를 구축했으며, NameNode 성능 최적화, Kerberos Cross-Realm 인증, DistCP 기반 데이터 연계를 설계해 이를 연결했다.
LY Corporation·Yahoo! JAPAN Search에서 LLM 프롬프트 튜닝을 수작업에서 유전 알고리즘(GEPA) 기반 자동화로 전환한 과정을 다룬다. 기존 방식은 수일~수주가 걸리고 노하우가 개인에게만 쌓이는 문제가 있었으며, GEPA와 DSPy 프레임워크 도입 후 같은 작업을 약 1시간으로 단축하고 요건 준수율 거의 100%를 달성했다.
LY Corporation·LY Corporation이 비즈니스 질문부터 데이터 분석, 인사이트 도출까지 전 과정을 자동화하는 생성형 AI 기반 분석 에이전트 시스템 PJ One Piece를 구축했다. 기존 평균 2주 걸리던 분석 리드타임을 약 10분으로 단축하고, 월 10건이던 분석 건수를 수백 건으로 늘리며 사용자층을 데이터 사이언티스트에서 부서 구성원 절반 이상으로 확대했다.
LY Corporation·LY Corporation SRE1팀이 여러 팀에 산재한 인프라 관리 방식을 OpenTofu(Terraform 오픈소스 포크)와 Terragrunt 기반 IaC로 통합한 전 과정을 다룬다. 300여 대 VM, 160개 LB, 350개 DNS 레코드를 포함한 약 1,500개 리소스를 코드화하고, AI 에이전트와 MCP를 결합해 Slack 자연어 요청만으로 인프라 변경이 가능한 ChatOps 파이프라인까지 구현했다.
LY Corporation·LY Corporation 엔지니어가 AI 에이전트의 인가(Authorization) 문제를 OAuth 2.0 확장 표준인 ID-JAG(Identity Assertion JWT Authorization Grant)로 해결하는 핸즈온을 공개했다. IETF OAuth 워킹 그룹에서 논의 중인 이 초안은 기존 인증 중심 접근을 "이 에이전트가 이 사용자를 대신해 이 권한 범위 내에서 이 리소스에 접근하도록 인가됐는가?"로 재정의한다. Keycloak + Athenz + Ollama/Gemma 4 스택으로 로컬 쿠버네티스 환경을 구성해 실패 시나리오부터 정상 흐름까지 단계별로 체험할 수 있다.
LY Corporation·LY Corporation이 레거시 프로젝트를 AI 중심으로 전환하는 4단계 AX(AI Transformation) 로드맵을 공개했다. 핵심 방법론은 SDD(Spec-Driven Development, 명세 주도 개발)로, 코드나 테스트를 먼저 작성하던 기존 방식 대신 요구 사항과 명세를 먼저 확정한 뒤 AI가 코드를 생성하는 흐름으로 전환한다. 완전 전환 시 기능 정의부터 테스트까지 2~3일이 걸리던 개발 사이클을 2~3시간 안에 완료하는 것이 목표다.