‘코드메이트’ 이용자수 확대

지난달 토큰 사용량 5월 대비 3.5배 증가

2023년 개발…보안 위해 사내 인프라서 운영

기존 구현 사례·개발 문서 검색 기능 고도화

코드 분석·수정부터 결과 확인까지

경기도 화성시 삼성전자 화성캠퍼스 모습. 화성=임세준 기자
경기도 화성시 삼성전자 화성캠퍼스 모습. 화성=임세준 기자

[헤럴드경제=이정완 기자] 삼성전자가 자체 인공지능(AI) 코딩 에이전트인 ‘코드메이트(Code Mate)’ 이용자 수가 확대되고 있다고 밝혔다. 2023년 개발된 코드 메이트는 단순히 코드를 추천하거나 생성하는 데서 나아가 기존 코드를 분석하고 수정한 뒤 테스트까지 수행하는 방식으로 활용 범위를 넓히고 있다.

29일 삼성전자는 코드메이트를 활용하는 사내 개발자가 1만명을 넘었다고 밝혔다. 지난달 월간 토큰 사용량 약 1조4500억개로 AI 코딩 에이전트 활용이 본격화된 올해 지난 5월 대비 약 3.5배로 늘었다. 토큰은 AI가 텍스트와 코드 등을 처리하는 단위다.

2023년부터 업무에 적용된 코드메이트는 보안과 반도체 개발 환경을 고려해 개발된 자체 AI 코딩 에이전트다. 반도체 소프트웨어 개발 현장에서 개발 생산성을 향상시키기 위해 만들어졌다.

반도체 설비·공정 소프트웨어 개발에는 오랜 기간 축적된 코드와 전문 지식이 필요하다. 범용 AI 모델만으로는 회사 고유의 코드 규칙이나 기존 구현 사례를 충분히 파악하기 어렵다.

삼성전자는 AI 모델과 서비스를 사내 인프라에서 운영하는 온프레미스(On-premise) 방식으로 코드메이트를 구축했다. 개발 데이터가 외부로 전송되지 않는 환경에서 사내 코드와 기술 문서를 활용하도록 했다.

삼성전자 ‘코드메이트’ 온프레미스 아키텍처 [삼성전자 제공]
삼성전자 ‘코드메이트’ 온프레미스 아키텍처 [삼성전자 제공]

반도체 소프트웨어 개발 시 기존 구현 사례와 개발 문서를 찾는 정보 검색 기술도 고도화했다. 단순히 같은 키워드가 포함된 코드를 찾는 것을 넘어 의미가 유사한 코드를 검색하는 ‘시맨틱 코드 파인더(Semantic Code Finder)’와 거대언어모델(LLM)을 활용해 유사한 구현 패턴을 탐색하는 ‘파인드 마이 코드 트윈(Find My Code Twin)’ 등을 연구했다.

이렇게 찾은 코드와 기술 지식을 실제 작업에 연결하는 데는 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’이 활용된다. MCP는 AI가 데이터와 도구에 표준화된 방식으로 접근하도록 돕는 기술이다. 개발자가 문제 해결을 요청하면 코드메이트는 연결된 검색 도구로 기술 문서와 유사 구현 사례를 찾아 코드를 분석·수정한 뒤 개발 도구와 테스트로 결과를 확인한다.

코드메이트를 활용해 실제 개발 시간이 줄었다는 반응도 나온다. 기존 3~4일 걸리던 개발 작업을 하루 만에 완료할 수 있게 됐다는 평이 나오고 있다는 게 회사 측의 설명이다.

삼성전자는 사용자 증가에 따른 응답 지연을 줄이기 위해 그래픽처리장치(GPU) 자원을 확충하고 AI 모델 서빙 환경을 최적화하고 있다. 작업 도중 반복적인 탐색이나 중단이 발생하는 원인도 분석해 성능 개선에 반영하고 있다.

삼성전자는 앞으로 코드메이트를 더 복잡하고 긴 개발 과제를 수행하는 AI 코딩 에이전트로 발전시킬 계획이다. 이를 위해 AI 모델 성능 향상과 함께 개발 맥락을 정확히 탐색하고 적절한 도구를 활용해 여러 단계의 작업을 연속적으로 수행하는 능력을 강화하고 있다.

실제 개발 업무를 기반으로 평가 환경도 구축해 코드메이트의 작업 수행 역량을 지속적으로 측정하고 개선할 계획이다. 반도체 소프트웨어 개발 생산성 향상을 통해 삼성전자 반도체 제품 경쟁력 강화에 기여한다는 전략이다.


jeongwan@heraldcorp.com