최근 대규모 언어모델(LLM) 기반의 코딩 에이전트(coding agent)는 코드 작성, 프로젝트 편집, 명령어 실행 등 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 하지만 이들은 근본적인 문제점을 안고 있는데, 바로 예측 불가능하고 감사(audit)가 어려우며 자동화된 환경에서 통제하기 힘들다는 점입니다. LLM이 매 단계마다 무엇을 할지 결정하고 실행하는 개방형(open-ended) 루프 방식은 강력하지만, 계획과 실행의 구분이 없어 감사 추적(audit trail)이 어렵고 특정 정책이나 예산 제약을 적용하기 어렵습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 '리고릭스(Rigorix)'라는 새로운 코딩 에이전트 런타임이 등장했습니다. 리고릭스는 자연어 개발 작업을 실행 가능한 DAG(Directed Acyclic Graph, 방향성 비순환 그래프)로 컴파일하여, 계획과 실행을 분리합니다. 즉, LLM이 매 순간 무엇을 할지 결정하는 대신, 개발 의도를 먼저 확정적이고 검토 가능한 DAG 형태로 계획하고, 이 계획을 구성 가능한 정책, 권한, 예산 제약 내에서 실행하는 방식입니다. 이는 빌드 시스템(Make, Bazel)이나 데이터 파이프라인(Airflow, Dagster)이 신뢰성을 확보했던 방식과 유사하게, '무엇을 할지'와 '어떻게 할지'를 분리하고 실행 전에 계획을 검증하며 모든 실행을 기록합니다. 리고릭스는 CLI, GitHub 액션, 엔진의 세 가지 모드로 작동하며, 가디언 프레임워크(Guardian Framework)를 기반으로 모든 변경 사항이 추적 가능하고 검증되도록 합니다.
리고릭스는 유연성을 일부 포기하는 대신 반복 가능성, 거버넌스, 확정적 실행을 제공합니다. 이는 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에서 사람의 개입 없이 코드를 생성하고, 정책을 강제하며, 감사 가능한 기록을 생성해야 하는 환경에 특히 유용합니다. 예를 들어, 특정 인증 모듈 변경을 거부하거나 결제 처리 코드 수정을 플래그 지정하는 등의 정책을 적용할 수 있으며, LLM 사용 비용을 제한하여 예기치 않은 지출을 막을 수도 있습니다. 리고릭스는 태스크 분류기, 템플릿, 파라미터 추출, DAG 생성, 실행, 검증, 감사 기록의 과정을 거쳐 작동하며, 특히 '템플릿'을 통해 반복 가능한 엔지니어링 워크플로우를 정의하여 LLM이 매번 동일한 작업을 재발견하지 않고 코드 생성에 집중하도록 돕습니다. 이로써 AI 기반 소프트웨어 엔지니어링의 신뢰성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.