에이전틱 코드 리뷰 환경에서 인간과 AI가 어떻게 서로 다른 역할을 수행하며 시너지를 내는지에 대한 연구 결과를 소개해 드립니다. 300여 개의 GitHub 프로젝트를 분석한 결과, AI는 코드의 결함을 빠르게 찾아내고 수정안을 제시하는 '센서' 역할에 강점이 있는 반면, 인간은 코드의 구현 의도를 묻거나 프로젝트 관례를 안내하는 등 맥락을 파악하고 소통하는 역할에 더 적합하다는 것이 밝혀졌습니다. AI의 수정안 채택률은 인간보다 낮았으며, 대화가 지속되는 빈도도 적었습니다. 따라서 AI를 결함 후보를 선별하는 도구로 활용하고, 인간은 최종적인 판단과 지식 전달을 담당하는 협업 모델이 중요할 것으로 보입니다.