핵심 요약
AWS의 AI-DLC 방법론을 CJ올리브영에 적용한 사례로, 3일 간의 워크숍에서 Inception과 Construction을 연결한 AI 협업 워크플로우를 구축했습니다. 5개 과제를 선정·엄선하고 Kiro Steering, Custom Agent, Strands Agents SDK를 활용해 팀 간 역할을 분리했습니다.
구현 방법
- Inception: 요구사항 분석, 워크플로우 계획, 시스템 설계
- Construction: 단위(Unit) 기반 구현 및 테스트, OpenAPI 계약 정리, UI/인프라 설계 반영
- 도구/기술: AWS Bedrock Claude, OpenSearch(RAG), Kiro Steering, Custom Agent, Strands Agents SDK
- 운영 형태: Brownfield/Greenfield에 따른 Subagents 활용 및 3일 집중 워크숍
주요 결과
- 개발 속도 5배 이상 증가, 3일 내 5개 과제 프로토타입 완성
- 반복 작업 시간 30배 단축(평균 5분→약 10초)
- 운영 지연 요인 40% 차단 가능성 확인
- 레거시 UI의 자동 전환 기반 마련으로 현대화 가속 가능성 도출
