GitHub의 102만 개 PR을 분석한 연구 결과에 따르면, 코드 리뷰 방식이 인간 중심에서 LLM 보조를 거쳐 AI 에이전트 단계로 진화하고 있습니다. 연구 결과, AI 에이전트를 활용하면 리뷰 결정 속도는 빨라질 수 있지만, 이것이 반드시 리뷰 품질의 향상으로 이어지지는 않는 것으로 나타났습니다. 특히 특정 AI 리뷰어에게만 의존할 경우 'Review Buddies'와 같은 안티패턴이 증가할 위험이 있습니다. 따라서 모든 PR에 AI를 일괄 적용하기보다는, 변경의 크기와 복잡도에 따라 LLM 요약, 에이전트 검사, 인간 주도 리뷰를 적절히 조합하는 전략적인 접근이 필요합니다.