[전자신문] 코딩 한줄 없이 ‘뉴스 에이전트’ 뚝딱…더존 메이커톤이 보여준 바이브 코딩의 미래

“내가 설정한 키워드에 맞춰 뉴스를 분석하고 의사결정을 돕는 에이전트 서비스를 만들어줘. 실시간 뉴스 수집과 AI 브리핑 기능을 구현하고 기자·기업·투자자별 멀티 에이전트 시스템을 적용해. 디자인은 AI 워룸 스타일을 기반으로 정보 밀도가 높은 반응형 대시보드 형태로 구성해줘.”

채팅창에 자연어로 명령어를 입력하자 ‘뉴스옵스 에이전트(NewsOps Agent)’의 골격이 순식간에 잡혔다. 지속적인 대화와 피드백을 주고받은 지 불과 4시간 만에 실제 구동되는 인공지능(AI) 기반 뉴스 큐레이션 플랫폼이 완성됐다. 개발자 도움이나 실제 코딩 한줄 없이 오직 ‘말’로만 이뤄진 결과다.

지난 7일 서울 중구 더존을지타워 ATEC에서 열린 ‘더존 메이커톤 2026 with 레플릿’ 현장. 세계 5000만명 이상 사용자를 확보한 글로벌 바이브 코딩 플랫폼 기업 레플릿과 더존비즈온이 함께 마련한 실전형 해커톤 행사다. 25팀 50명의 참가자들은 단 하루 동안 바이브 코딩을 통해 실제 작동하는 서비스를 구현하는 미션에 도전했다. 개발자뿐 아니라 기획자·학생 등 비개발직군 참가자도 대거 몰렸다.

◇속보 알림주고 큐레이션까지…기자가 만든 ‘뉴스옵스 에이전트’

전자신문 기자 2명도 직접 메이커톤에 참가해 AI 기반 ‘뉴스옵스 에이전트’ 개발에 도전했다. 문과 출신에 코딩이나 개발 경험이 없는 초보다. 서비스 콘셉트는 단순 뉴스 추천 앱이 아니라 사용자가 설정한 키워드를 중심으로 뉴스를 실시간 수집·분석하고, AI가 사건 간 관계와 중요도를 추론해 의사결정이 가능한 형태로 제공하는 뉴스 에이전트 플랫폼이다.

최초 프롬프트를 넣자 몇 분 뒤 화면에는 관련 속보와 함께 AI가 자동으로 묶어준 뉴스 클러스터, 팩트체크 패널, 투자 판단 메뉴까지 나타났다. 이후 “[단독]·[속보] 팝업 알림 기능을 추가하고, 스크롤 없이 한 화면에서 핵심 정보를 볼 수 있도록 이용자환경(UI)을 재구성해줘”, “코스피·코스닥 실시간 그래프와 특징주 기능을 넣고, 라이트 모드와 다크 모드를 모두 지원해줘” 같은 요구사항을 입력하면서 오류를 수정하고 UI를 고도화했다.

자연어로 요구사항을 설명하자 AI가 프론트엔드와 백엔드, 데이터베이스(DB) 연결까지 수행했다. 실제 개발은 리액트·패스트애플리케이션프로그래밍환경(API)·벡터DB·오픈AI API 등을 기반으로 이뤄졌지만 참가자는 복잡한 코드를 직접 작성하지 않았다. AI는 불평도 없다. 토큰이 허용되는 한 계속 수정을 할 수 있다는 것이 큰 장점이다.

4시간 만에 자연어 코딩 만으로 실제 업무에 활용할 수 있을 정도의 AI 뉴스 에이전트 플랫폼이 구현됐다. 서비스 개발과 API·AI 모델 연동 과정에서 총 35.39달러가 지출됐다. 전자신문은 결과물을 실제 기자들을 대상으로 테스트하고 기능을 고도화해보기로 했다.

◇문제 아는 사람이 직접 만든다… 더존이 바이브 코딩에 주목하는 이유

바이브 코딩은 오픈AI 공동창업자 안드레이 카파시가 2025년 초에 처음 사용한 표현이다. 개발자가 직접 코드를 짜는 대신 AI에게 자연어로 소프트웨어를 설명하는 방식이다. 이번 메이커톤은 바이브 코딩을 통해 소프트웨어 개발 패러다임 자체가 바뀌고 있다는 점을 보여준 현장이었다.

지용구 더존비즈온 대표는 “코볼·포트란·파이썬 같은 프로그래밍 언어 없이 자연어가 가장 완벽한 미래의 코딩 언어라는 것을 경험할 수 있을 것”이라면서 “비개발자도 AI와 대화하듯 자연어로 서비스를 구현할 수 있는 시대가 열렸다”고 말했다. 이어 “과거에는 아이디어가 사업화되기까지 오랜 시간이 걸렸지만 이제는 상상이 곧바로 현실이 되는 시대”라고 강조했다.

기존에는 아이디어를 서비스로 구현하기 위해 개발 조직과 긴 협업 과정을 거쳐야 했다. 하지만 바이브 코딩 환경에서는 기획자와 현업 담당자가 직접 AI와 대화하며 서비스를 만든다. ‘코드를 짜는 능력’보다 ‘무엇을 만들고 싶은지 설명하는 능력’이 더 중요해지는 셈이다.

양정환 더존비즈온 AI연구소 책임연구원은 “과거 최소기능제품(MVP)을 만드는 데만 수개월이 걸렸지만 바이브 코딩 환경에서는 일주일 수준으로 단축돼 개발의 리드 타임을 획기적으로 줄일 수 있게 됐다”며 “문제를 가장 잘 아는 현업 부서가 직접 도구를 만들 수 있다는 점이 가장 큰 변화”라고 설명했다.

이날 대상은 군산대에 재학 중인 인도 출신 락시 차우데리(박사과정) 씨와 파키스탄 출신 하산 사이얀(석사과정) 씨 팀에게 돌아갔다. 이들은 레플릿으로 AI 기반 ‘인력 분석 자동할당’ 서비스를 개발했다. 직원 업무 데이터를 토대로 누가 과부하 상태인지, 누가 추가 업무를 수행할 수 있는지, 어떤 부서에 병목이 있는지 등을 자동 판단해주는 AI 에이전트다. 매니저가 새로운 업무를 부여할 때 해당 데이터 분석 기반 스킬, 업무량, 성과, 스트레스 위험도 등 지표와 한국의 주간 근로시간 기준을 고려해 가장 적합한 직원을 추천해준다.

현장에서는 실제 사업화 가능성도 확인됐다. IBM, 삼성전자, SK텔레콤을 거친 한국 AI 1세대 전문가이호수 박사는 심사위원으로 참여해 “레플릿으로 이미 3개 정도 도구를 만들어봤다”고 경험을 소개하면서 “일부 서비스는 조금 더 다듬으면 충분히 비즈니스화할 수 있겠다는 가능성이 보인다”고 말했다.

정현정 기자 iam@etnews.com, 박종진 기자 truth@etnews.com