카카오 테스트 생성 에이전트 사례: LLM 기반 단위 테스트 자동 생성 및 검증 프로세스

단위 테스트 작성의 부담을 줄이고 품질을 높이기 위해 LLM 기반 자동 생성 기술이 주목받고 있다. 카카오의 테스트 생성 에이전트 사례를 통해 LLM이 메소드 시그니처와 제어 흐름을 분석해 테스트 시나리오를 도출하고, JUnit 템플릿에 맞춰 Mock 객체와 어서션을 구성하는 과정을 살펴본다.

자동 생성 및 검증 프로세스

생성된 테스트 코드는 단순 출력이 아닌 엄격한 검증을 거친다.

• 컴파일 검증: Java Compiler를 통해 문법 오류를 사전에 차단한다.
• 실행 검증: JUnit Runner로 테스트를 실제 실행하며, 실패 시 로그를 AI가 분석해 코드를 수정하는 피드백 루프를 형성한다.
• 커버리지 측정: JaCoCo를 연동해 커버리지 증가분을 수치화하고, 이를 PR에 배지로 표시해 가시성을 확보한다.

의존성 분석과 유사도 기반 최적화

정확한 테스트 생성을 위해 AI는 대상 클래스의 의존성을 분석해 적절한 Mock 객체를 구성한다. 또한 Levenshtein 거리 등 유사도 알고리즘을 적용해 기존 테스트 패턴과 프로젝트 내 유사 코드를 탐지함으로써, 일관된 코드 스타일을 유지하고 중복 생성을 방지한다.

개발 워크플로우 통합 사례

에이전틱 워크플로는 GitHub, Jira, 카카오워크 등 개발 도구와 연계되는 시나리오를 제시한다. PR 생성 시 변경된 클래스를 감지해 테스트를 자동 커밋하거나 리뷰 코멘트로 제안하며, 위험도가 높은 변경 사항(예: 위험도 80% 이상)에 대해 알림을 제공하는 등의 방식으로 개발자의 품질 관리를 지원한다.