Agentic AI 기반 플랫폼 – 7주만에 기획부터 배포까지, Part1: AI-DLC 방법론과 유용한 도구들

본 글은 2명의 개발자가 7주 만에 Agentic AI 기반 플랫폼을 엔드투엔드로 구축한 경험을 공유합니다. 디자이너나 기획자 없이 MCP 생성, AI Agent 구축, 실시간 테스트 환경까지 갖춘 플랫폼을 완성했으며, 이는 AI-Driven Development Life Cycle(AI-DLC) 방법론과 Kiro, Claude Code, Linear 등의 도구를 활용하여 가능했습니다.

AI-DLC를 통해 모호한 기획을 구체화하는 과정에서 문서와의 사투를 벌였지만, 구현 주체조차 간과했던 부분을 정리하고 명확한 스펙 문서를 확보할 수 있었습니다. 이를 통해 개발 단계에서 수십 배의 생산성을 확보했으며, AI 도구는 스펙을 코드로 옮기는 번역기 역할을 수행했습니다.

명확한 합의를 바탕으로 시작된 개발은 이슈 발생 시에도 제품 방향성에 대한 공통된 이해를 바탕으로 원활하게 해결책을 찾아 나갈 수 있었습니다. 본 글은 프로젝트 개요와 개발 방식, 도구 소개에 중점을 두며, 다음 편에서는 MCP, Agent, Kiro 등에 대해 더 상세히 다룰 예정입니다.