우버가 21,000시간 절약한 AI 에이전트 비밀 공개! LangGraph 혁신 사례
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작성자: 자청의 유튜브 추출기
- Uber는 하루 3300만 여행을 제공하는 큰 회사입니다.
- 수백만 줄의 코드가 있어 개발자들이 힘듭니다.
- 개발자 플랫폼이 원활하게 작동하게 도와줍니다.
- 5000명의 개발자를 위해 다양한 도구를 만들었습니다.
- 오늘은 그 도구들과 배운 점을 소개할게요.
- Uber의 AI 개발 도구 전략은 세 가지 핵심입니다.
- 첫째, 개발 워크플로를 개선하는 제품에 투자합니다.
- 둘째, 핵심 AI 기술인 기초 도구를 만듭니다.
- 셋째, 재사용 가능한 기술과 제품을 빠르게 전파합니다.
- Langraph와 Lang Chain을 활용한 프레임워크도 만들었어요.
- 첫 제품은 'Validator'로, 코드의 보안과 최선 실천법을 체크합니다.
- 개발자가 IDE에서 바로 문제를 보고 수정할 수 있어요.
- 'Autocover'는 빠르게 고품질 테스트를 만들어줍니다.
- 테스트 생성 과정이 자동화되어 시간과 노력을 절약합니다.
- 이 도구들은 수천 개의 수정과 테스트를 매일 처리합니다.
- 'Uber Assistant Builder'는 맞춤형 챗봇을 만들 수 있는 플랫폼입니다.
- 'Picasso'는 업무 흐름을 자동화하는 AI 도구입니다.
- 'U Review'는 코드 검토 시 문제를 미리 잡아줍니다.
- 배운 점은 강력한 도메인 전문가 AI가 성과를 높인다는 겁니다.
- 결정적이거나 예측 가능한 작업은 결정론적 도구로 해결하는 게 좋아요.
- 여러 애플리케이션에 재사용 가능한 도구를 만들어 개발 효율을 높입니다.
- 조직이 AI 도구를 잘 구축하려면 좋은 추상화와 협업이 중요합니다.
- 그래프 구조는 개발자와 시스템의 상호작용을 잘 반영합니다.
- AI와 기존 시스템이 서로 도우며 발전하는 게 가장 효과적입니다.
- 오늘 발표를 통해 많은 것을 배웠길 바라며, 감사합니다.