AI 에이전트로 160만 줄 코드, 리버트 7건
원제: Five months treating bugs like patients and coding agents like a medical team
왜 중요한가
구조화된 에이전트 워크플로가 엔터프라이즈 데이터베이스 수준의 신뢰성을 유지하면서도 수십 배의 개발 비용 절감이 가능함을 실측 데이터로 제시한 첫 사례 중 하나다.
Cockroach Labs가 2026년 4월부터 5개월간 'MOLT Sinai'라는 병원 메타포 기반 AI 코딩 에이전트 파이프라인을 운영해 100만 줄 이상의 코드를 처리했다. IBM Db2 지원 기능은 사람 엔지니어가 9개월·16만 달러 들인 Oracle 작업과 비교해 2일·4,172달러로 완성됐다. 리버트는 총 7건에 불과했다.
Cockroach Labs는 데이터베이스 마이그레이션 툴셋 MOLT에 AI 코딩 에이전트 파이프라인 'MOLT Sinai'를 구축하고 5개월간 실제 운영 결과를 공개했다.
파이프라인은 교육 병원 구조를 본떴다. 버그와 기능 요청은 '환자', 코드 머지는 '퇴원'에 해당한다. Triage Nurse, Fellow, Review Attending, Discharge Nurse 등 역할이 분리되어 있으며, 코드 작성 전 의무 계획 검토와 엄격한 테스트 커버리지 요구사항이 적용된다.
핵심 사례는 IBM Db2 소스 지원 추가다. 단 하나의 GitHub 이슈에서 시작해 계획 에이전트가 이를 15개 하위 이슈와 의존성 그래프로 분해했다. 일부 이슈는 재차 분해됐고, 에이전트 스스로 12개 추가 이슈를 등록했다. 최종적으로 32개 하위 이슈, 27개 PR이 머지됐으며, 리뷰어가 55회 반려했고 9개 이슈가 에스컬레이션돼 그 중 2건이 사람에게 넘겨졌다.
결과 수치는 뚜렷하다. 2024년 Oracle 지원은 9개월, 약 16만 달러였지만, Db2 지원은 48시간 미만, 토큰 비용 4,172달러로 마무리됐다. 속도 164배, 비용 38배 절감이다. 5개월 전체 기간 동안 100만 줄 이상의 코드를 처리하면서 총 리버트는 7건에 그쳤다. 테스트 커버리지는 가장 잘 검증된 PostgreSQL 방언과 동등한 수준으로 측정됐다.
팀은 기록 유지, 엄격한 테스트, 코드 작성 전 계획 검토를 우선시한 구조 덕분에 리그레션을 최소화했다고 설명한다. 이 파이프라인은 Migration Assistant 기능 개발에도 활용됐다.