2026-03-23 작성2026-06-30 수정6분 읽기
AIDLC: AI-Driven Development Lifecycle
공식 AIDLC 레퍼런스
본 섹션은 AWS Labs AIDLC Workflows (v0.1.7, 2026-04-02) 를 기반으로 DDD·Ontology·Harness 확장을 덧붙였습니다. 공식 용어(User Request/Requirements, Unit of Work)와 engineering-playbook 용어(Intent, Unit, Bolt)의 매핑은 10대 원칙과 실행 모델 에서 확인하세요.
AIDLC(AI-Driven Development Lifecycle)는 AI가 소프트웨어 개발의 전 과정을 주도하는 새로운 개발 방법론입니다. 기존 SDLC가 사람 중심의 프로세스였다면, AIDLC는 Intent → Unit → Bolt 모델을 통해 AI가 요구사항 분석부터 설계, 구현, 테스트까지 개발 주기 전체를 가속합니다.
AIDLC 정의 & SDLC 비교 상세: 10대 원칙과 실행 모델 참조
4개 트랙
AIDLC 가이드는 독자의 역할과 관심사에 따라 4개 트랙으로 구성됩니다.
독자별 학습 경로
| 역할 | 추천 경로 |
|---|---|
| 경영진 · PM | 엔터프라이즈 도입 → 비용 효과 → 사례 연구 |
| 아키텍트 | 방법론 → 온톨로지 → 하네스 → MSA 복잡도 |
| 개발자 | 10대 원칙 → DDD 통합 → AI 코딩 에이전트 |
| 운영팀 · SRE | AgenticOps → 관찰성 → 자율 대응 |
| 보안 · 컴플라이언스 | 거버넌스 → 하네스 엔지니어링 → 오픈 웨이트 모델 |
핵심 개념
신뢰성 듀얼 축: 온톨로지 × 하네스
AI 생성 코드의 신뢰성을 체계적으로 보장하기 위해 AIDLC는 두 축의 프레임워크를 도입합니다. 온톨로지가 "무엇을 검증할지"를 정의하면, 하네스가 "어떻게 검증할지"를 구현하는 상호보완 구조입니다.
→ 상세는 온톨로지 엔지니어링 · 하네스 엔지니어링
참고 자료
공식 레퍼런스
- AWS Labs AIDLC Workflows — 공식 저장소 (v0.1.7)
- AWS Labs Common Rules — 11개 공통 규칙
- AWS Labs Inception Stages — 7 stage Adaptive Execution
- AWS Labs Extensions — opt-in 확장 메커니즘
- AWS AI-Driven Development Life Cycle Blog
- Open-Sourcing Adaptive Workflows for AI-DLC