AI Insight | 슈어소프트테크

"정적 분석은 통과했는데

런타임에서 에러가 발생한다면?"

 

이번 2026 AI Insight에서는

정적 분석이 잡지 못하는 런타임 에러를 대상으로,

 

AI 에이전트가 어떤 단서를 수집하고 어떤 방식으로 구조를 분석하여

수정 제안과 검증 과정을 지원하는지 살펴보겠습니다.

 

 

정적 분석이 잡지 못하는 에러가 있다

 

정적 분석은 코드를 실행하지 않고 문법과 규칙을 검사하는 방식으로,

컴파일 오류나 코딩 컨벤션 위반과 같은 문제를 사전에 발견하는데 활용됩니다.

 

그러나 모든 결함이 정적 분석 단계에서 드러나는 것은 아닙니다.

 

NullpointerException, 역직렬화 오류, SQL 별칭 참조 오류처럼

실제 실행 과정에서 발생하는 런타임 결함은 코드를 실행해봐야 확인할 수 있습니다.

 

사후 알림에서 자율 디버깅으로의 전환

 

기존에는 에러가 발생한 뒤에

개발자가 로그 확인부터 수정∙빌드까지 반복해야 합니다.

 

이제는 실시간으로 예외를 감지하고

AI가 원인 분석과 수정 제안 과정에 자동 개입합니다.

 

이렇게 되면 개발자는

빌드가 통과된 수정안을 검토하여 바로 적용할 수 있습니다.

 

AI 에이전트는 관련 단서와 코드 구조를 읽습니다

 

AI가 런타임 에러를 분석하기 위해서는

단순히 에러 텍스트만 확인하는 것으로는 부족합니다.

 

에러 메시지에서 변경 이력과 환경 설정 파일, DB 설정 등

원인 추정에 필요한 정보를 함께 수집합니다.

 

또한 코드 구조 그래프를 활용하여

에러 지점을 판단하여 수정에 따른 영향 범위와

부작용이 적은 수정 경로를 안내합니다.

 

바로 수정하지 않고 다음과 같은 과정을 거칩니다

 

런타임 에러 분석 과정에서 AI 에이전트는

코드를 바로 수정하는 것이 아니라, 판단에 피룡한 정보부터 정리합니다.

 

tree-sitter 기반 AST 압축을 통해 필요한 맥락만 남기고,

하이브리드 RAG를 통해 벡터 유사도 검색과

키워드 정확 매칭을 결합해 과거 해결 사례를 참고합니다.

 

이후 자기비판 추론을 통해 논리적 허점과

근거 부족을 점검하고, 격리된 환경에서 먼저 컴파일 검증을 수행합니다.

 

실패할 경우에는 1회 자가 교정을 거치고 빌드하여

개발자에게 검토 가능한 수정 제안을 전달합니다.

 

  

실측한 결과 이렇게 달라졌습니다

 

실제 적용 결과, 격리 빌드 컴파일 성공률은 84.2%로 확인되었습니다.

디버깅 소요 시간은 평균 25분에서 평균 140초로 감소하였으며,

AST 기반 코드 압축을 통해 토큰 사용량은 평균 15.5% 절감되었습니다.

 

이는 AI가 수정 제안은 무분별하게 생성하는 방식이 아니라,

단서 수집부터 구조 분석을 통해 검증된 수정안을 제공하는 방식으로

반복 디버깅 부담을 줄이는 데 기여하였음을 보여줍니다.

"AI 분석을 신뢰로 연결하는 검증의 역할"

 

AI 기반의 런타임 에러 분석은 정적 분석이 놓칠 수 있는

실행 단계의 결함을 감지하고, 원인 분석과 수정 제안, 격리 빌드 검증까지 지원합니다.

 

하지만 모든 오류를 자동으로 해결할 수 있는 것은 아니며,

사람의 판단이 필요한 영역은 여전히 존재합니다.

 

따라서 AI 시대의 런타임 에러 대응은

AI가 빠르게 분석하고, 사람은 검증하는 구조로 발전해야 합니다.

 

생성과 수정의 속도보다 중요한 것은,

그 결과가 실제로 안전하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 과정입니다.

 

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