- 에이전트 익스피리언스 정식 출시…클로드 코드·커서·코덱스·키로 연동해 개발부터 배포까지 관리

 

아웃시스템즈 월드 투어 라스베이거스(OutSystems World Tour Las Vegas) 현장_1.jpg

 

아웃시스템즈(OutSystems)가 다양한 AI 코딩 에이전트를 기업의 소프트웨어 개발 환경에 연결하는 ‘에이전트 익스피리언스(Agent Experience)’를 정식 출시했다. 에이전트 익스피리언스는 클로드 코드, 커서, 코덱스, 키로 등 기존 AI 코딩 도구를 지원하며, 기업의 보안 정책과 개발 표준을 적용해 설계부터 테스트·배포까지 개발 전 과정을 관리한다.

 

AI 코딩 에이전트 통합 관리

AI 코딩 도구가 개발 속도를 높이고 있지만, 생성된 코드를 실제 업무 시스템에 적용하려면 추가 수정과 검증이 필요하다. 뉴렐릭의 2026년 개발자 설문조사에 따르면 AI 생성 코드의 74%는 추가 수정이 필요하거나 실제 운영 환경에 배포되지 않은 것으로 조사됐다.

 

에이전트 익스피리언스는 외부 AI 코딩 에이전트에 기업의 기존 애플리케이션 정보와 데이터 관계, 비즈니스 로직을 연결한다. 개발자가 서로 다른 AI 도구를 사용하더라도 시스템 간 종속성을 반영해 코드를 생성하고 기존 비즈니스 로직을 재사용하도록 지원한다. 이를 통해 코드 파편화와 기술 부채를 줄인다.

 

에이전트 익스피리언스는 시스템 설계 단계부터 보안 정책과 자동화된 테스트, 아키텍처 가드레일을 적용한다. 개발 표준과 규정 준수 여부를 일관되게 관리하면서 퍼블릭·프라이빗 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경으로 애플리케이션과 AI 에이전트를 배포한다. 기업은 다양한 AI 코딩 도구를 활용하면서도 운영 환경에 대한 통제권을 유지할 수 있다.

 

기업 3곳의 개발 기간 단축 사례

글로벌 사이니지 제조기업 예스코(YESCO)는 클로드 코드에 아웃시스템즈의 보안·거버넌스 기능을 적용해 소프트웨어 출시 주기를 2주로 단축했다. 디자인 작업에 걸리는 시간을 줄이는 한편, 고객에게 실시간으로 가격 정보를 제공하는 기능도 구현했다.

 

미국 로펌 로웬스타인 샌들러(Lowenstein Sandler)는 클로드 코드와 엔터프라이즈 컨텍스트 그래프(Enterprise Context Graph), 아웃시스템즈 멘토(OutSystems Mentor)를 활용해 소송 사건 관리 애플리케이션 ‘리티게이션 매터 트래커(Litigation Matter Tracker)’를 3시간 이내에 개발했다. 보안과 규정 준수, 감사 요건을 유지하면서 애플리케이션 마무리 작업 시간도 기존 1시간에서 5~10분으로 줄였다.

 

덴마크 유통기업 노멀(Normal)은 AI 코딩 에이전트로 애플리케이션 간 종속성을 분석하고 문서화 작업을 자동화했다. 엔터프라이즈 컨텍스트 그래프와 아키텍처 가드레일, 아웃시스템즈 멘토를 결합해 기존 6주가 걸리던 애플리케이션을 개발자 1명이 2주 만에 완성했다.

 

보험 업무로 에이전틱 AI 확장

아웃시스템즈는 에이전트 익스피리언스에 이어 산업별 AI 애플리케이션도 확대한다. 오는 11월에는 보험 사고 신고·접수 솔루션인 ‘에이전틱 퍼스트 노티스 오브 로스(Agentic First Notice of Loss)’를 출시할 예정이다. 아웃시스템즈 포지(OutSystems Forge)에서는 사전 구축된 보험금 청구 에이전트를 포함한 ‘인슈어런스 에이전트 키트(Insurance Agent Kit)’를 제공한다. 앞서 출시한 에이전틱 대출 애플리케이션에 이어 금융·보험 분야로 AI 적용 범위를 넓히고, 개발자가 선호하는 코딩 에이전트로 각 솔루션의 구성 요소를 수정할 수 있도록 지원한다.

 

아웃시스템즈 CEO 우드슨 마틴(Woodson Martin)은 “코딩 에이전트의 등장으로 개발 속도가 크게 향상됐지만, 운영 부담과 코드 파편화는 여전히 해결해야 할 과제”라며 “에이전트 익스피리언스는 개발 속도를 유지하면서 기업의 핵심 업무 시스템에 필요한 보안과 규정 준수, 확장성을 함께 지원한다”고 밝혔다.

 

예스코 소프트웨어 통합 및 운영 담당 마이크 네이먼(Mike Neyman) 디렉터는 “기존 코딩 에이전트를 계속 활용하면서도 기업에 필요한 거버넌스와 보안을 유지할 수 있다”며 “특정 AI 모델에 종속되지 않고 다양한 AI 기술을 비즈니스에 적용할 수 있다는 점이 강점”이라고 설명했다.

 

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