엔타이어, 코드 변경 이유까지 찾는 '에이전틱 검색' 출시…AI 개발 효율 높인다

엔타이어가 인공지능(AI) 에이전트 코드 변경 배경과 개발자 의도까지 파악할 수 있는 검색 기능을 선보였다. 코드 분석에 필요한 시간과 토큰 사용량을 줄여 개발 효율을 높이려는 전략이다.

엔타이어는 코드와 개발 세션 기록을 통합 검색하는 '에이전틱 검색'을 출시했다고 4일 밝혔다. 하나의 응용프로그램 인터페이스(API)를 통해 관련 커밋과 추론 과정뿐 아니라 작업 당시의 세션 대화 기록까지 제공한다.

개발자는 커밋 기록만으로 알기 어려웠던 코드 변경 목적과 배경을 확인할 수 있다. AI 에이전트도 어떤 코드가 바뀌었는지를 넘어 개발자가 왜 해당 결정을 내렸는지까지 검색할 수 있다.

엔타이어는 코드와 개발 세션 기록을 통합 검색하는 '에이전틱 검색'을 출시했다. (사진=엔타이어)

실제 엔지니어링 이력에 관한 9개 질문을 대상으로 진행한 벤치마크에서는 정확도와 효율이 모두 개선된 것으로 나타났다. 전체 깃 기록과 깃허브 명령줄 인터페이스(CLI)를 활용한 에이전트는 90회 실행 중 70회 정답을 기록했지만, 에이전틱 검색을 적용한 동일한 에이전트는 81회 정확하게 답했다. 토큰 사용량과 작업 단계도 각각 절반 이하로 줄었다.

에이전틱 검색은 코드 검색과 시맨틱 검색을 결합한 이중 엔진 구조로 설계됐다. 코드 검색은 하나 이상의 코드베이스에서 특정 코드나 기호를 정확하게 찾아 변경이 이뤄진 파일 위치와 정의·참조 관계를 제공한다.

개발자가 기본 브랜치에 코드를 올리면 관련 정보가 엔타이어의 이벤트 스트림으로 전달된다. 자체 인덱싱 파이프라인은 저장소의 얕은 복제본을 가져온 뒤 가능하면 전체 인덱스를 다시 만들지 않고 변경된 부분만 업데이트한다. 구축한 인덱스는 아마존 S3에 저장하고 빠른 검색을 위해 로컬 캐시에도 유지한다.

시맨틱 검색은 코드 변경 과정에서 무슨 일이 있었고 왜 그런 결정이 내려졌는지를 찾아준다. 시스템은 현재 헤드 커밋과 이전 헤드 커밋의 차이를 분석한 뒤 대화 기록과 커밋을 작은 단위로 나눠 임베딩하고 터보퍼퍼에 저장한다. 터보퍼퍼는 정확한 단어를 찾는 '비엠25'와 의미상 유사한 정보를 찾는 '근사 최근접 이웃' 검색을 한 번의 쿼리에서 함께 실행할 수 있다.