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AIDLC: AI-Driven Development Lifecycle

3분 읽기
AI용 문서 안내
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 Intent → Unit → Bolt 모델로 AI를 활용한 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트를 구성합니다. Intent는 달성할 업무 목표이고, Unit은 그 목표를 나눈 작업 단위이며, Bolt는 작업을 수행하는 짧은 반복 주기입니다. AI가 계획과 산출물을 제안하면 사람이 프로젝트의 요구사항과 제약에 맞는지 검토합니다.

AIDLC 정의 & SDLC 비교 상세: 10대 원칙과 실행 모델 참조

4개 트랙​

AIDLC 가이드는 독자의 역할과 관심사에 따라 4개 트랙으로 구성됩니다.

글씨가 작으면 확대해서 확인할 수 있습니다.
다이어그램

독자별 학습 경로​

역할추천 경로
경영진 · PM엔터프라이즈 도입 → 비용 효과 → 사례 연구
아키텍트방법론 → 온톨로지 → 하네스 → MSA 복잡도
개발자10대 원칙 → DDD 통합 → AI 코딩 에이전트
운영팀 · SREAgenticOps → 관찰성 → 자율 대응
보안 · 컴플라이언스거버넌스 → 하네스 엔지니어링 → 오픈 웨이트 모델

핵심 개념​

신뢰성 듀얼 축: 온톨로지 × 하네스​

이 플레이북의 선택적 신뢰성 프레임워크는 업무 규칙의 정의와 그 규칙을 검사하는 실행 제어를 구분합니다. 온톨로지는 개념·관계·제약을 스키마로 정리하고, Inner/Middle/Outer 피드백 루프에서 얻은 정보를 정의를 갱신하는 데 사용합니다. 하네스 엔지니어링은 circuit breaker, 재시도 예산, 출력 게이트 같은 검사와 실행 한도를 구현합니다. 신뢰성은 어떤 규칙을 실제로 적용하고, 그 제어를 어떻게 검증했는지에 따라 달라집니다.

참고 자료​

공식 레퍼런스​