안전한 보안 환경에서 더 빠르게: Code Mate가 이끄는 반도체 소프트웨어 개발의 변화

코드 생성을 넘어 개발 Task를 함께 수행하는 파트너로

생성형 AI의 발전과 함께 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 변화하고 있다. 단순한 코드 추천이나 생성을 넘어, 최근에는 AI Coding Agent가 개발자의 요청을 이해하고 필요한 도구를 활용해 코드 분석부터 수정, 테스트까지 일련의 개발 Task를 자율적으로 수행하며, 개발자의 업무 부담을 줄이고 생산성을 높이는 방향으로 발전하고 있다.

삼성전자는 이러한 변화에 주목하여 사내 보안 정책을 준수하는 환경에서 AI Coding 기술을 활용할 수 있도록 자체 AI Coding Agent인 'Code Mate'를 개발했다. 2023년부터 업무에 적용된 Code Mate는 반도체 소프트웨어 개발 현장에서 개발자의 다양한 업무를 지원하며, 개발 생산성 향상에 기여하고 있다.

반도체 보안 환경과 개발 경험을 이해하는 Code Mate

AI Coding Agent를 반도체 개발 현장에 적용하려면 높은 코딩 성능뿐 아니라 보안과 개발 환경의 특수성도 고려해야 한다. 반도체 설비 및 공정 소프트웨어 개발에는 오랜 기간 축적된 방대한 코드와 전문 지식이 활용되며, 범용 AI 모델만으로는 사내 고유의 코드 규칙이나 구현 사례를 충분히 파악하는 데 한계가 있다.

Code Mate는 AI 모델과 서비스를 사내 인프라에서 운영하는 On-premise 방식으로 구축하여, 개발 데이터가 외부로 전송되지 않는 환경을 마련했다. 이와 함께 반도체 개발에 필요한 코드와 전문 지식을 AI Coding Agent가 활용할 수 있도록 관련 기술을 고도화했다.

반도체 소프트웨어 개발에서는 현재 작성 중인 코드뿐 아니라 기존 구현 사례와 개발 문서 등 다양한 정보를 종합적으로 검토해야 한다. 이에 단순 키워드 검색을 넘어 의미적 유사성을 바탕으로 관련 코드를 찾아주는 'Semantic Code Finder'와 LLM을 활용해 유사한 구현 패턴을 탐색하는 'Find My Code Twin' 등의 연구를 진행했다.^[1][2] 이러한 검색 기술은 개발 Task에 필요한 코드와 기술 지식, 즉 'Development Context'를 확보하는 기반이 된다.

확보한 Development Context를 AI Coding Agent가 실제 작업에 활용할 수 있도록 연결하는 역할은 'Model Context Protocol(MCP)'이 담당한다. MCP는 AI 모델이 사내 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 하는 기술이다. Code Mate는 이를 활용해 관련 코드와 기술 문서, 개발 지식을 개발 Task 수행 과정에 연계한다.^[3]

예를 들어 개발자가 문제 해결을 요청하면 Code Mate는 MCP로 연결된 검색 도구를 통해 관련 기술 문서와 유사 구현 사례를 탐색한다. 이후 확보한 정보를 바탕으로 코드를 분석하고 수정하며, 개발 도구와 테스트를 통해 결과를 확인한다.

이처럼 Code Mate는 사내 보안 환경을 유지하면서 사내에 축적된 코드 자산과 개발 지식을 실제 개발 Task에 연결하여 반도체 소프트웨어 개발 생산성 향상에 기여하고 있다.

실제 개발 경험으로 진화하는 Code Mate

Code Mate는 실제 반도체 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 Task와 사용자 경험을 바탕으로 성능을 지속적으로 개선하고 있다. AI Coding Agent는 코드 탐색과 원인 분석, 수정 및 검증 과정에서 여러 도구를 활용하며, 실행 결과에 따라 접근 방식을 조정한다. 이러한 활용 과정에서 반복적인 탐색이나 작업 중단이 발생하는 원인, 문제 해결에 효과적인 개발 맥락과 도구 활용 방식을 분석하여 Agent의 성능 개선에 반영하고 있다.

Agent의 작업 수행 능력뿐 아니라 사용자가 체감하는 서비스 속도와 안정성도 중요한 개선 과제다. 이에 사용자 증가에 따른 응답 지연을 줄이기 위해 GPU 자원을 지속적으로 확충하고 AI 모델 서빙 환경을 최적화하여, 이용이 집중되는 시간대에도 안정적인 서비스를 제공할 수 있도록 개선하고 있다. 이처럼 실제 개발 현장에서 축적된 경험과 사용자 의견을 바탕으로 Agent 성능과 서비스 품질을 함께 높이고 있다.

이러한 노력과 함께 Code Mate의 실제 활용도 확대되고 있다. 현재 Code Mate는 사내 1만 명 이상의 개발자가 활용하는 AI Coding Agent로 자리 잡았으며, 월간 토큰 사용량도 AI Coding Agent 활용이 본격화된 5월 대비 약 3.5배 증가해 9월 기준 약 1.45조 토큰에 달했다. 이처럼 Code Mate 활용이 확대되면서 다양한 소프트웨어 개발 업무에 AI Coding Agent가 적용되고 있으며, 향후 개발 생산성 향상에도 기여할 것으로 기대된다.

개발 현장에서도 업무 방식의 변화가 나타나고 있다. 현업 개발자들로부터 "기존 3~4일 걸리던 개발 작업을 하루 만에 완료할 수 있게 되었다", "응답 속도가 빨라지고 장시간 작업도 중단 없이 수행할 수 있어 AI에 더 많은 개발 업무를 맡기게 되었다" 등의 긍정적인 평가가 나오고 있다. Code Mate는 반복적인 코드 탐색과 수정 작업의 부담을 줄여, 개발자가 보다 중요한 설계와 문제 해결에 집중할 수 있도록 발전하고 있다.

반도체 소프트웨어 경쟁력을 가속화하는 Code Mate

앞으로 Code Mate는 단발성 요청을 처리하는 수준을 넘어, 개발 과정의 맥락을 이어가며 보다 복잡하고 긴 개발 Task를 수행하는 AI Coding Agent로 발전하는 것을 목표로 하고 있다.

이를 위해 AI 모델의 성능 향상과 함께 개발 맥락을 정확히 탐색하고, 적절한 도구를 활용하며, 여러 단계의 작업을 연속적으로 수행하는 능력을 강화하고 있다. 또한 이전 개발 과정에서 축적된 맥락과 경험을 필요한 시점에 재활용하여 장기적인 개발 Task를 안정적으로 수행할 수 있도록 고도화하고 있다. 향후에는 실제 개발 Task 기반의 평가 환경을 구축하여 개발 업무에 필요한 역량을 지속적으로 측정하고 개선할 계획이다.

삼성전자 반도체는 사내에 축적된 기술 자산과 개발 경험을 Code Mate와 유기적으로 연결하여, 실제 개발 현장의 경험이 다시 AI Coding Agent의 성능 향상으로 이어지는 선순환 체계를 구축해 나가고 있다. 이를 통해 개발자가 보다 복잡하고 중요한 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 조성하고, 반도체 소프트웨어 개발 생산성 향상을 바탕으로 삼성전자 반도체의 제품 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.

References