Uber 개발자 플랫폼팀은 방대한 코드베이스(수억 줄)를 원활히 운용하기 위해 AI 기반 개발자 도구를 만들었습니다. 전략은 ①테스트 작성·코드 리뷰 등 개발자 워크플로우 개선을 위한 제품 베팅, ②공통 AI 프리미티브(추상화·프레임워크) 구축, ③재사용 가능한 기술 전파입니다. 이를 위해 Langraph 기반의 사내 프레임워크 ‘LangEffect’를 개발했으며, 대표 기능으로는 아래 두 가지가 있습니다.
Validator: IDE에서 코드 베스트 프랙티스 위반·보안 이슈를 자동 검출하고 클릭 한 번으로 수정 제안
AutoCover: 비즈니스 로직을 분석해 고품질 테스트 코드(테스트 커버리지·Mutation 테스트 통과)를 자동 생성
이들 도구는 내부 에이전트 조합과 정적 분석 툴을 활용해 수천 건의 일일 상호작용을 처리하며, 테스트 커버리지를 10% 상승시켜 약 2만1천 개발 시간을 절감했습니다. 이 외에도 GPT 스토어 형태의 Assistant Builder, 워크플로우 플랫폼용 Genie, 코드 리뷰 자동화 UReview 등을 선보였습니다.
주요 교훈은 ①도메인 특화 에이전트가 성능과 정확도를 극대화, ②가능한 부분은 결정론적 서브에이전트 활용으로 안정성 확보, ③재사용 가능한 에이전트를 범용 노드로 만들어 다양한 서비스에 적용, ④캡슐화·그래프 모델링으로 협업·운영 병목 해소라는 점입니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=Bugs0dVcNI8
원문 제목 : How Uber Built AI Agents That Save 21,000 Developer Hours with LangGraph | LangChain Interrupt
