소프트웨어 개발 분야에서 인공지능의 역할이 단순한 코드 생성을 넘어 능동적인 검증 단계로 진화하고 있다. Django의 공동 제작자인 사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 AI 에이전트가 코드를 작성하는 데 그치지 않고, 실제로 이를 실행해 기능을 확인하는 '실행 기반 검증'으로의 중대한 전환을 강조했다. 실제로 실행하여 결과를 확인하기 전까지는 AI가 생성한 코드가 유효하다고 간주하지 않는 방식이 신뢰성의 새로운 표준으로 자리 잡고 있다.

이러한 접근 방식은 AI가 작성한 코드가 자동화된 유닛 테스트는 통과하더라도, 실제 환경에서 서버 다운을 유발하거나 인터페이스 요소를 누락하는 등의 고질적인 문제를 해결한다. 개발자는 에이전트에게 명령줄 도구와 웹 브라우저를 직접 제어할 수 있는 권한을 부여함으로써, 겉보기에만 올바른 코드와 실제로 구동되는 코드 사이의 간극을 메울 수 있게 되었다.

특히 Playwright와 같은 도구는 에이전트가 브라우저를 조작하고 버튼을 클릭하며, 시각 지능을 통해 스크린샷을 해석하는 것을 가능하게 한다. 또한 특화된 유틸리티는 에이전트가 수행한 테스트 과정과 시각적 증거를 문서화하여 기록하는 기능을 지원한다. 이에 따라 AI가 성공을 임의로 판단하는 것이 아니라, 철저한 피드백 루프를 통해 솔루션을 검증했음을 증명하는 투명한 감사 추적이 가능해졌다.

소프트웨어 개발 분야에서 인공지능의 역할이 단순한 코드 생성을 넘어 능동적인 검증 단계로 진화하고 있다. Django의 공동 제작자인 사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 AI 에이전트가 코드를 작성하는 데 그치지 않고, 실제로 이를 실행해 기능을 확인하는 '실행 기반 검증'으로의 중대한 전환을 강조했다. 실제로 실행하여 결과를 확인하기 전까지는 AI가 생성한 코드가 유효하다고 간주하지 않는 방식이 신뢰성의 새로운 표준으로 자리 잡고 있다.

이러한 접근 방식은 AI가 작성한 코드가 자동화된 유닛 테스트는 통과하더라도, 실제 환경에서 서버 다운을 유발하거나 인터페이스 요소를 누락하는 등의 고질적인 문제를 해결한다. 개발자는 에이전트에게 명령줄 도구와 웹 브라우저를 직접 제어할 수 있는 권한을 부여함으로써, 겉보기에만 올바른 코드와 실제로 구동되는 코드 사이의 간극을 메울 수 있게 되었다.

특히 Playwright와 같은 도구는 에이전트가 브라우저를 조작하고 버튼을 클릭하며, 시각 지능을 통해 스크린샷을 해석하는 것을 가능하게 한다. 또한 특화된 유틸리티는 에이전트가 수행한 테스트 과정과 시각적 증거를 문서화하여 기록하는 기능을 지원한다. 이에 따라 AI가 성공을 임의로 판단하는 것이 아니라, 철저한 피드백 루프를 통해 솔루션을 검증했음을 증명하는 투명한 감사 추적이 가능해졌다.