개발팀이 AI 코딩 도구를 쓰더라도, 지금까지의 흐름은 대체로 비슷했습니다. 개발자가 Claude나 Codex에 작업을 요청하고, 나온 코드를 확인한 뒤 직접 다음 단계를 진행하는 방식입니다. AI는 빠른 보조 도구였지만 일을 시작하고 끝내는 주체는 사람이었습니다.
Atlassian이 9월 10일 Jira에 공개한 Agentic Loop, 이른바 ‘Agent Loop’은 이 순서를 바꾸려는 시도입니다. Jira에 쌓인 백로그를 Agent가 계속 살펴보다가 처리할 만한 업무를 찾고, 코딩 Agent에게 전달합니다. 이후 테스트를 거쳐 Pull Request, 즉 코드 변경을 검토·병합하기 위한 요청까지 만드는 구조입니다.
백로그가 AI의 할 일 목록이 됩니다
이 구조를 단순화하면 백로그 → 업무 탐색 → 코딩 → 테스트 → Review Agent 검토 → 사람 승인 → 배포로 이어집니다. 개발자가 매번 AI에게 “이 기능을 만들어 달라”고 지시하는 대신, Jira의 업무 항목 자체가 AI가 읽고 처리하는 작업 지시서가 되는 셈입니다.
반복적인 수정이나 명확하게 정의된 작은 개발 업무라면 꽤 편할 수 있습니다. 담당자가 업무를 배정하고 코딩 요청을 옮겨 적는 시간이 줄어들기 때문입니다. 다만 백로그 문서가 모호하면 문제가 달라집니다. 사람이 봐도 해석이 갈리는 요구사항을 Agent가 알아서 처리하게 두면, 빠르게 만들어진 코드가 빠르게 잘못된 방향으로 갈 가능성도 있습니다.
코딩 규칙과 AI 리뷰를 함께 묶은 이유
Atlassian은 조직의 코딩 규칙을 Agent와 개발자에게 공통으로 적용하고, 별도의 AI Review Agent가 Pull Request를 검사하도록 구성했습니다. 자동으로 코드를 만드는 속도만 높이면 기존 코드 구조와 충돌하거나 보안·품질 문제가 늘어날 수 있기 때문입니다.
이 장치는 필요합니다. 하지만 AI 리뷰가 있다는 이유만으로 안전하다고 보기는 어렵습니다. 코드를 만든 Agent와 검토하는 Agent가 같은 종류의 요구사항 오해나 잘못된 전제를 공유할 수 있습니다. 특히 권한 처리, 결제, 개인정보, 기존 시스템 연동처럼 실수의 비용이 큰 영역은 사람의 리뷰를 형식적인 승인 단계로 줄이면 안 됩니다.
개발팀이 먼저 정해야 할 것은 자동화 범위입니다
제 생각에는 이 변화가 흥미롭지만, 동시에 위험합니다. AI가 백로그를 읽고 PR까지 만들도록 연결하는 일은 기술적으로 가능해도, 모든 업무를 맡길 이유는 없습니다. 버그 수정이나 테스트 보강, 규칙이 분명한 내부 도구 개선처럼 결과를 검증하기 쉬운 작업부터 제한적으로 적용하는 편이 현실적입니다.
반대로 사업 규칙이 자주 바뀌거나 요구사항 합의가 끝나지 않은 기능은 사람이 업무를 구체화한 뒤 AI를 쓰는 편이 낫습니다. Agent Loop의 가치는 개발자를 없애는 데 있지 않습니다. 사람이 반복적인 전달과 대기에서 벗어나고, 무엇을 자동 처리할지 더 엄격하게 결정하게 만드는 데 있다고 봅니다.
