참고X
Uber, AI 에이전트 기반 PR 및 운영 자동화 아키텍처 공개
2,400만 개 노드 그래프와 계층형 모델 구조를 활용한 엔터프라이즈급 에이전트 설계 사례로 참고 가치가 높음.
요약
우버(Uber)는 자사 AI 에이전트 시스템 운영 방식을 공개했으며, 현재 전체 풀 리퀘스트(PR)의 70% 이상이 AI 에이전트에 의해 생성되고 있습니다. 이 시스템은 4단계 계층 구조로 운영되며, 최상위 계층으로 갈수록 AI가 모델 선택권을 더 많이 통제하는 방식으로 설계되었습니다. 각 에이전트는 코드 리뷰, CI 복구, 엔드투엔드 PR 완료, 온콜 알림 트리아징 등 특정 작업을 전담하고 사람이 최종 승인하는 구조입니다. 또한, 에이전트의 정보 검색 효율을 높이기 위해 2,400만 개의 노드와 8,000만 개의 엣지로 구성된 사내 데이터 그래프를 구축하여 작업 정확도를 크게 향상했습니다. 엔지니어들은 에이전트를 위해 3,600개의 스킬을 직접 개발했으며, 이를 통해 하루 3만 번의 스킬 실행이 자동화되고 있습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 @undefinedKi: Uber just published how their AI agents work. More than 70 percent of pull requests come from agents, and a growing share of sessi
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