차세대 AI 개발 패러다임

Vibe Coding vs Agentic Coding

Vibe Coding vs Agentic Coding
SDLC 통합 에이전트의 미래
하이브리드 시스템의 현실적 구현
전환기의 도전과 기회
미래 개발 생태계의 예상 모습
준비된 자의 기회

Vibe Coding vs Agentic Coding

회사에서 동료가 물었다. "AI가 알아서 모든 걸 해주면 이제 뭘 하죠?" 순간 묘한 불안감이 스쳤다. 바이브 코딩으로 개발 속도가 빨라진 건 분명하지만, 때로는 AI와 대화하는 것조차 피곤할 때가 있었다. "이 버튼 색을 파란색으로 바꿔줘", "여기 여백을 좀 늘려줘" 같은 지시를 반복하다 보면, 차라리 직접 CSS를 수정하는 게 빠를 때도 있었다.

그런데 최근 들어 새로운 개념이 등장했다. Agentic Coding이라는, AI가 단순한 코드 생성기를 넘어 능동적인 개발 파트너가 되는 방식이다. 처음엔 그저 마케팅 용어인 줄 알았다. 하지만 실제 Agent 모드를 써보니 확실히 달랐다.

바이브 코딩에서는 내가 모든 지시를 내려야 했다. "로그인 폼 만들어줘" → "비밀번호 입력란에 보기/숨기기 버튼 추가해 줘" → "엔터키로도 로그인되게 해 줘" 같은 식으로 하나하나 요청해야 했다. 마치 경험 없는 신입 개발자에게 일일이 설명하는 느낌이었다.

반면 Agentic 방식은 달랐다. "사용자 인증 시스템이 필요해"라고 하면, AI가 먼저 질문을 던진다. "어떤 종류의 애플리케이션인가요? 보안 수준은 어느 정도여야 하나요? 소셜 로그인도 필요한가요?" 그리고는 스스로 판단해서 JWT 토큰 구조, 리프레시 토큰 정책, 비밀번호 암호화 방식까지 제안한다. 심지어 "이 프로젝트 규모라면 OAuth2.0은 오버엔지니어링일 수 있습니다"라는 조언까지 한다.

이건 단순한 자동화가 아니다. AI가 개발 컨설턴트 역할을 하는 것이다. 내가 놓칠 수 있는 부분을 먼저 짚어주고, 더 나은 대안을 제시한다. 물론 최종 결정은 여전히 내 몫이다. 하지만 의사결정의 질이 확실히 높아진다.

시뮬레이션으로 생각해 보자. 한 프리랜서 개발자가 전자상거래 사이트를 만들어야 한다고 가정하자.

바이브 코딩 방식:

"상품 목록 페이지 만들어줘"

"카트에 담기 기능 추가해 줘"

"결제 페이지도 필요해"

(각각의 요청에 대해 AI가 코드 생성)

Agentic 코딩 방식:

"전자상거래 사이트를 만들려고 해"

AI: "몇 가지 확인이 필요합니다. 예상 상품 수는? 결제 게이트웨이는? 재고 관리 필요 여부는?"

AI가 전체 아키텍처를 제안하고, 단계별 구현 계획을 수립

각 단계에서 AI가 자율적으로 테스트 코드 작성, 보안 취약점 점검

필요시 외부 API 문서를 찾아 통합 방법 제시

결과적으로 개발자는 "무엇을 원하는가"만 명확히 하면 된다. "어떻게 만들 것인가"는 AI와의 협업으로 해결한다. 이는 마치 스타트업 CEO가 CTO와 대화하는 것과 비슷하다. 비전을 제시하면, 기술적 실현 방법은 파트너가 제안한다.

SDLC(소프트웨어 개발 생명주기) 통합 에이전트의 미래

현재도 실무 개발방식은 전통적인 폭포수 모델에 가까웠다. 기획 2주, 설계 1주, 개발 4주, 테스트 2주... 각 단계마다 문서 작성과 검토가 반복되고 있었다.

"만약 AI가 이 모든 단계를 통합해서 관리한다면 어떨까요?"

사실 이미 일부 기업에서는 시도하고 있다. GitHub Copilot Workspace, AWS CodeCatalyst 같은 도구들이 단순 코드 생성을 넘어 전체 개발 생명주기를 아우르는 방향으로 진화하고 있다. 하지만 아직은 초기 단계다. 진정한 SDLC 통합은 더 혁명적이다.