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Agentic AI 플랫폼 XGEN 기반 소스코드 분석 및 테스트 케이스 생성 자동화

Agentic AI DevOps

소프트웨어 개발 및 테스트 가속화를 위한
XGEN, GitLab, Tricentis 통합 DevOps 솔루션

플래티어의 에이전틱 AI 플랫폼인 XGEN으로 GitLab의 소스 관리 환경과 Tricentis의 검증 기술을 유기적으로 결합해 전체 DevOps 라이프사이클의 속도를 혁신합니다.
특히 보안이 핵심인 폐쇄망 환경에서도 Local LLM과 전용 GPU 인프라를 패키지로 구축할 수 있어, 기업의 내부 데이터 유출 걱정 없이 지능형 영향도 분석과 테스트 설계 자동화를 실현합니다.

플래티어의 Agentic AI DevOps 솔루션으로 수동 분석의 한계를 극복하세요

보안이 엄격한 전통적 폐쇄망 환경에서는 외부 클라우드 AI 도구의 활용이 불가능합니다. 비즈니스 로직 변경 시 개발자와 QA 엔지니어가 수작업으로 소스코드를 분석하고 테스트 영향 범위를 산정해야 합니다. 이로 인해 일정이 막대하게 지연되고, 인적 오류가 발생되기도 합니다.

플래티어의 Agentic AI DevOps 솔루션은 이러한 수동 분석의 한계를 극복해 전체 개발 사이클의 병목 현상을 해소합니다.

  • 영향도 분석 및 테스트 설계보다 실제 테스트 실행에 시간과 리소스 집중 가능

  • 개인의 경험이 아닌 지능형 AI를 통한 분석으로 치명적 버그 포착 및 복잡한 로직 연관성 파악

  • 폐쇄망 기반의 온프레미스 AI 활용으로 보안 우려 없이 개발 및 테스트 전반의 생산성 향상

플래티어 Agentic AI DevOps 솔루션 아키텍처

플래티어는 온프레미스 LLM인 XGEN을 중앙 지능형 오케스트레이터로 배치해 수동 분석의 한계를 해결했습니다. AI와 테스트 관리 도구 간의 연동은 MCP를 통해 표준화돼 완벽한 상호작용을 보장합니다.

  • 소스 & AI 모델 활용

    DevOps Platform

    SaaS & Self-Managed Repo: 소스 관리

    GitLab Runner: CI/CD 파이프라인 구성

    GitLab AI Model Selection: XGEN에서 제공하는 다양한 AI 모델을 활용

    IDE Plugin 제공: XGEN에서 VSCode, Cursor AI용으로 제공하는 플러그인을 그대로 활용 가능

  • 플러그인 &
    UI 연동

  • 에이전틱 AI

    Agentic AI Platform

    RAG & LLMOps: 기업 내부 데이터 기반 맞춤형 AI 서비스

    Impact Analysis: 코드 변경 및 영향도 분석

    Code Assistant: 코드 생성, 가이드 및 영향도 분석

    Test Case: 최적화된 테스트 설계 자동화

  • MCP

  • 테스트 관리 및 실행

    Testing Ecosystem

    qTest: 실시간 테스트 관리

    Tosca: 테스트 자동화

    NoeLoad: 성능/부하 테스트

지속적인 피드백 및 학습 루프

플러그인 & UI 연동
GitLab 내에서 원하는 LLM을 지정할 수 있도록 UI 인터페이스를 제공하고, XGEN에서는 IDE 연동을 위한 플러그인을 제공합니다.
MCP(Model Context Protocol) 연동
AI 두뇌(XGEN)가 생성한 문맥 데이터가 표준화된 MCP 규격을 통해 qTest와 실시간 동기화돼, 분석부터 생성, 실행까지 단절 없는 프로세스를 보장합니다.
지속적인 피드백 및 학습 루프
Tricentis에서 발생한 테스트 결과 및 결함 이력이 다시 XGEN RAG로 유입되어 LLMOps 파이프라인의 정확도를 지속적으로 고도화합니다.

플래티어 Agentic AI DevOps 솔루션 구축 모델

비즈니스 로직 및 코드 변경에 따른 영향도 분석을 기반으로 테스트 범위를 최적화합니다. 이로써 CI/CD 파이프라인의 테스트 리드타임을 단축하고, 결함 탐지의 정밀도와 운영 효율성을 극대화하는 사업적 가치를 제공합니다. 특히 고객사의 인프라 성숙도에 따라 3가지 맞춤형 통합 시나리오를 구성해 최적의 아키텍처를 구축합니다.

  • 인터페이스 제공형

    인터페이스 제공형
    자체 Local LLM 직접 연동 모델
    Local LLM의 영향도 분석 및 코드 생성 능력을 MCP Agent를 통해 qTest/Tosca와 직접 결합해 테스트 설계 자동화를 구현합니다.

  • 브릿지 확장형

    브릿지 확장형
    XGEN AI 활용 중간 계층 설치 모델
    MCP 인터페이스 미제공 환경에서 XGEN AI를 브릿지로 설치해, 기존 LLM 자산을 그대로 활용하면서 지능형 테스트 연동을 실현합니다.

  • 인프라 구축형

    인프라 구축형
    XGEN AI + GPU 패키지 구축 모델
    자체 LLM 부재 시 GPU 인프라와 XGEN AI를 함께 구축해, 기업 데이터에 최적화된 QA 분석 환경을 단기간에 확보합니다.

XGEN 기반의 지능형 DevOps 워크플로 최적화 프로세스

플래티어는 글로벌 수준의 DevOps 도구인 GitLab, Tricentis와 자체 AI 기술인 XGEN을 결합해, 분석부터 운영까지 빈틈없는 표준 워크플로를 구축합니다. 단순한 도구 도입을 넘어 기업의 개발 문화에 최적화된 지능형 자동화 체계를 제안합니다.

  • Trigger
    개발자가 GitLab에 소스코드를
    커밋하거나 Merge Request를
    생성해 Webhook을 발생시킵니다.
    01
  • 02
    Impact Analysis
    XGEN이 GitLab API를 통해 Git Diff를
    수집하고 Reasoning 엔진으로
    정적 분석을 수행합니다.
  • Cross-Referencing
    Vector DB(RAG)를 조회해 변경된
    코드와 기존 qTest 테스트 케이스 간의
    연관성을 식별합니다.
    03
  • 04
    Generation & Provisioning
    XGEN이 새로운 테스트 케이스를 자연어로
    생성하고 qTest의 Requirements
    하위에 자동 매핑합니다.
  • Validation & Execution
    QA 엔지니어가 Human-in-the-loop
    방식으로 케이스를 승인하고 Tosca를
    통해 실행을 트리거합니다.
    05

보안 환경에서도 중단 없는 고성능 테스트 자동화를 구현합니다

폐쇄망 환경에 특화된 XGEN 기반의 자동화 아키텍처는 기존 수동 방식 대비 속도, 정확도, 커버리지 등 모든 핵심 지표에서 압도적인 성능 향상을 제공합니다.

  • AI 자동화 vs 수동 작업 성능비교
    주요 테스트 지표별 역량 비교 (100점 만점 기준)
    AI자동화 vs 수동 작업 성능비교

    정확도와 속도 측면에서 AI가 압도적인 우위를 점합니다.
    보안성은 On-Premise LLM을 통해 기존 폐쇄망의 강력한 수준을 동일하게 유지합니다.

  • 단계별 예상 소요 시간 단축
    로직 변경 건당 평균 소요 시간 (단위: 시간)
    단계별 예상 소요 시간 단축

    수일에 걸쳐 진행되던 정적 코드 분석과 그에 따른 테스트 시나리오 작성 시간이 AI RAG 검색 및 자동 생성을 통해 몇 분 단위로 비약적으로 단축됩니다.

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