Mistral, 4만 줄 Fortran 77 코드를 C++로 마이그레이션한 AI 에이전트 워크플로우 공개

Mistral이 유럽 에너지 운영사의 40,000줄 Fortran 77 코드를 **C++**로 마이그레이션한 사례를 공개했다. 이 프로젝트는 물리 집약적인 reservoir simulator를 대상으로 했으며, 테스트 스위트와 중앙 문서화가 부재한 복잡한 레거시 환경을 다뤘다.

마이그레이션 난이도와 사전 준비

Fortran 77은 모듈, 네임스페이스, 구조화된 타입이 없고 전역 메모리인 COMMON 블록에 상태를 저장하는 등 현대 C++와 아키텍처가 근본적으로 다르다. 단순 구문 번역이 아닌 전체 시스템 리팩토링이 필요해 난이도가 높았다. Mistral은 마이그레이션 전 수치적 일치를 검증하기 위한 parity harness를 구축했다. 이는 Fortran 코드의 상태 스냅샷을 덤프하고 C++ 테스트 프레임워크로 참조 체크포인트를 생성하여, 에이전트가 생성한 코드의 정확성을 증명하는 핵심 도구가 됐다.

에이전트 활용 전략의 진화

초기 완전 자율 에이전트 시도는 Fortran 코드를 C++ 문법으로 재타이핑하는 수준에 그쳐 현대화에 실패했다. 이후 planner, coder, tester 등으로 역할을 분담한 2차 시도에서는 품질이 개선되었으나, 복잡한 소스에서 에이전트가 스톨(stall)되는 문제가 발생했다. 최종적으로 인간이 워크플로우를 운영하고 에이전트가 모듈 단위로 작업하는 하이브리드 방식을 채택했다. 이 방식은 인간 리뷰 게이트를 포함해 자율성과 통제 사이의 균형을 맞췄다.

핵심 교훈 및 결과

1차 스프린트에서 전체 30만 줄 중 4만 줄을 성공적으로 마이그레이션했다. Mistral은 대규모 코드 현대화를 위해 다음 세 가지를 강조했다. 첫째, 코드 작성 전 parity harness를 구축해 수치적 일치를 확보해야 한다. 둘째, 에이전트 활용 전 흩어진 문서를 코드로 통합해 가독성을 높여야 한다. 셋째, 완전 자율성보다는 구조화된 워크플로우와 인간 리뷰 게이트가 대규모 작업에서 더 효과적이다.