AI 코드 리뷰 에이전트: 유용하지만 만능은 아니다

많은 AI 코드 리뷰 에이전트가 등장했으며, 이들은 LLM을 사용하여 코드 차이점을 분석하고 문제를 식별합니다. 저자는 Coderabbit을 사용해 보았는데, 사람 리뷰어가 놓친 버그를 가끔 발견하는 반면, 관련성이 없는 또는 잘못된 제안을 하기도 한다는 것을 알았습니다. 기본적인 에이전트는 GitHub API와 OpenAI 키를 사용하여 비교적 쉽게 구축할 수 있습니다. 하지만 LLM은 코드를 완전히 이해하는 데 어려움을 겪으며, 특히 코드베이스 컨텍스트가 없으면 부정확한 제안을 하는 경향이 있습니다. 저자는 진정으로 유용한 에이전트를 만들려면 LLM의 코드 이해 문제를 해결하고 코드베이스 컨텍스트를 효과적으로 활용해야 한다고 결론짓습니다.