GitHub의 커밋 수가 급증하며 개발량이 늘어났지만, 실제 생산성까지 그만큼 높아졌는지는 의문입니다. AI 도입 후 오히려 pull request 리뷰 시간이 길어지는 현상도 나타나고 있죠. 이 글에서는 단순한 코드 생성을 넘어, 소프트웨어 개발의 전 과정인 Plan, Build, Verify, Observe 단계에서 AI Agent를 활용하는 'Agentic Engineering' 워크플로우를 소개합니다. Plan 단계에서는 Slack이나 Teams에서 협업하며 흩어진 정보를 모아 GitHub Issues를 만들고, Build 단계에서는 cloud sandboxes와 shared memory를 통해 기기 제한 없이 작업을 이어갑니다. Verify 단계에서는 GitHub Code Quality나 Copilot code review를 통해 품질을 높이고, Observe 단계에서는 Fabric 같은 도구와 연동하여 배포 후의 상황을 분석합니다. 처음부터 모든 것을 바꾸기보다, 가장 번거로운 작업부터 AI Agent를 활용해 생산성을 높여보세요!