Skip to main content

시스템 구조 개요

CollabOps의 AI 에이전트 시스템은 다양한 전문 에이전트들이 협력하여 개발 프로세스를 지능적으로 지원합니다.

🤖 AI 에이전트 아키텍처​

graph TD
    A[마스터 에이전트] --> B[코드 리뷰 에이전트]
    A --> C[리스크 분석 에이전트]
    A --> D[테스트 생성 에이전트]
    A --> E[문서화 에이전트]
    A --> F[성능 분석 에이전트]
    
    B --> G[정적 분석 엔진]
    C --> H[예측 모델링]
    D --> I[테스트 패턴 DB]
    E --> J[NLP 처리기]
    F --> K[메트릭 수집기]

🎯 전문 에이전트들​

코드 리뷰 에이전트​

  • 역할: 코드 품질, 보안, 성능 분석
  • 모델: GPT-4 Turbo + Custom Fine-tuned
  • 처리량: 1,000+ 파일/분

리스크 분석 에이전트​

  • 역할: 프로젝트 위험 요소 예측
  • 모델: Time Series + Random Forest
  • 정확도: 87% 위험 예측 정확도

테스트 생성 에이전트​

  • 역할: 자동 테스트 케이스 생성
  • 모델: CodeT5 + Custom Training
  • 커버리지: 평균 15% 향상

🧠 AI 모델 스택​

언어 모델​

코드_분석:
  primary: "GPT-4 Turbo"
  fallback: "Claude-3 Sonnet"
  
자연어_처리:
  primary: "GPT-3.5 Turbo"
  specialized: "BERT-based Custom"
  
코드_생성:
  primary: "CodeLlama-34B"
  backup: "StarCoder"

특화 모델​

  • 버그 예측: XGBoost + Feature Engineering
  • 성능 분석: LSTM + Attention
  • 보안 스캔: Rule-based + ML Hybrid

📊 성능 지표​

응답 시간​

  • 코드 리뷰: 평균 2-5초
  • 리스크 분석: 평균 1-3초
  • 테스트 생성: 평균 10-30초

정확도​

  • 버그 감지: 92%
  • 보안 취약점: 95%
  • 성능 이슈: 88%

🔧 커스터마이징​

팀별 학습​

# 팀 특화 모델 훈련
team_model = AIAgent.create_custom_model(
    team_id="frontend-team",
    training_data=team_code_history,
    focus_areas=["react", "typescript", "accessibility"]
)

규칙 설정​

custom_rules:
  code_quality:
    max_function_length: 50
    max_complexity: 8
    enforce_typescript: true
    
  security:
    require_input_validation: true
    block_dangerous_functions: true

다음 단계: 에이전트 역할 정의