AI 기반 애플리게이션 개발 라이프사이클 - 실무 가이드
lemon • 2026-03-08 • AI, DevOps
기존의 폭포수(Waterfall)와 애자일(Agile)은 모두 인간의 인지 속도와 의사소통 비용을 기준으로 설계된 방법론이다. 스프린트는 2주, 회의는 매일, 코드 리뷰는 며칠씩 걸린다. 그 속도에 맞게 프로세스가 짜여 있다. AI는 그 전제를 깨뜨린다. 코드를 생성하고 인프라를 구성하는 속도는 인간의 수십 배에 달한다. 기존 방법론을 그대로 AI에 적용하면 결정적인 불일치(Mismatch)가 발생한다. AI를 단순한 보조 도구로 끼워 넣는 것은 AI의 역량을 제한할 뿐 아니라 기존의 비효율을 고착시킨다.
제대로 쓰려면 구조가 달라야 한다. AI를 보조 도구가 아닌 프로젝트의 컨텍스트를 유지하는 디지털 동료로 정의하고, 그에 맞는 워크플로우를 설계해야 한다. 이 블로그에서는 프로젝트 설정부터 요구분석, 반복 개발, 지식 축적까지 — Claude Code를 중심으로 실제 개발 흐름 전체를 정리했다.
lemon • 2025-10-29 • AI Agent, LangChain, MCP
AI 에이전트가 단순한 대화 수준을 넘어서 실제 도구(Tool)를 호출하고, API와 통신하며, 실시간 데이터를 처리하려면 어떻게 해야 할까요? 이번 글에서는 MCP(Model Context Protocol)와 LangChain ReAct 기반 에이전트를 활용해 실제로 행동할 수 있는 AI 에이전트를 구현하는 방법을 단계별로 소개합니다.