핵심 요약 [TL;DR] :
- AI 기반 개발 가속 속 기존 QA는 정적 테스트 구조와 유지보수 부담으로 개발 속도 대응 한계 발생
- 기존 QA는 수동·자동화 테스트 모두 변화 대응이 어려워 동적 코드 환경에서 커버리지와 효율성 저하
- BearQ, 테스트를 사람이 아닌 에이전트가 수행하는 Agentic QA 구조로 QA 패러다임 전환 제시
- Explorer · QA Lead · Tester 협업을 통해 제품 이해 → 전략 수립 → 테스트 실행으로 이어지는 역할 기반 QA 구조 구성
- Discover → Validate → Adapt → Scale 순환 구조로 지속적 테스트 생성 · 업데이트 · 확장 가능한 QA 사이클 구현
- Self-healing 테스트 자동화와 기능 중심 리포팅으로 유지보수 부담 감소 및 품질 의사결정 강화
- QA를 사후 검증이 아닌 지속적으로 진화하는 품질 관리 시스템으로 전환
프롬프트 기반 개발과 자동화된 코드 생성이 보편화되면서 기능은 빠르게 만들어지고 반복적으로 수정되며, 제품은 이전과 비교할 수 없을 정도로 빠른 주기로 변화하고 있습니다. 그러나 이러한 변화에도 불구하고 테스트와 품질 검증 방식은 여전히 기존의 패러다임에 머물러 있으며, 개발 속도와 품질 검증 사이의 격차는 점점 더 커지고 있습니다.
이러한 구조적 한계를 전제로 SmartBear는 BearQ라는 새로운 접근을 제시했습니다.
SmartBear의 새로운 제품인 BearQ는 테스트를 사람이 작성하고 유지하는 작업에서 벗어나 애플리케이션을 스스로 이해하고 변화에 맞춰 지속적으로 테스트를 생성·실행·업데이트하는 “Agentic QA” 구조를 제안합니다.
| AI 기반 개발 환경에서 기존 QA 방식이 한계에 도달한 이유
기존 QA는 크게 수동 테스트와 자동화 테스트라는 두 가지 축을 중심으로 발전해 왔으며, 각각의 방식은 특정한 장점을 제공해 왔습니다. 수동 테스트는 실제 사용자 경험을 기반으로 높은 신뢰도의 검증이 가능하다는 장점이 있지만, 반복성과 확장성 측면에서는 명확한 한계를 가집니다. 자동화 테스트는 대규모 반복 실행과 회귀 테스트에 강점을 가지는 반면 UI 변경이나 로직 수정에 취약하고 지속적인 유지보수가 필수적이라는 구조적 제약을 가지고 있습니다.
문제는 이러한 구조가 AI 기반 개발 환경에서는 더 이상 유효하지 않다는 점입니다.
특히 코드 생성과 변경이 지속적으로 발생하는 상황에서는 무엇을 테스트해야 하는지 자체가 동적으로 변하기 때문에, 사전에 정의된 테스트 시나리오나 스크립트 기반 접근은 점점 더 빠르게 무력화됩니다.
결과적으로 테스트는 점점 뒤처지게 되고, 커버리지는 감소하며, QA는 개발 속도를 따라가지 못하는 병목으로 전환됩니다. 따라서 QA는 더 이상 단순히 “확장”해야 할 문제가 아니라, 근본적으로 다른 방식으로 설계되어야 하는 영역이 되었습니다.
| BearQ의 접근
이러한 배경에서 BearQ는 QA를 새로운 관점에서 재정의합니다.
테스트를 사람이 작성하고 유지하는 작업으로 보지 않고, 에이전트들이 지속적으로 수행하는 하나의 시스템으로 바라보는 것입니다.
- 애플리케이션 이해
- 테스트할 대상 판단
- 실제 테스트를 생성하고 실행
- 변화에 맞춰 계속 업데이트하는 구조
또한 BearQ는 단일 AI 모델에 의존하지 않고, 서로 다른 역할을 가진 에이전트들이 협력하여 전체 QA 프로세스를 구성하도록 설계되어 있습니다. 실제 QA 조직의 역할 분담 구조를 반영한 형태로 볼 수 있습니다.
| BearQ의 핵심: 협업하는 3개의 에이전트
BearQ는 하나의 모델이나 엔진이 아니라 서로 다른 역할을 가진 에이전트들이 협력하는 구조로 동작합니다.
1) Explorer: 애플리케이션 이해와 모델링
Explorer 에이전트는 애플리케이션과 직접 상호작용하며 UI 구조, 상태 변화, 사용자 이동 경로를 지속적으로 관찰하고, 이를 바탕으로 애플리케이션의 동작 방식에 대한 내부 모델을 구축합니다.
이 과정은 실제 사용자의 행동 흐름과 의도까지 포함한 행동 기반 이해를 목표로 하며, 결과적으로 테스트의 기준이 되는 “제품 이해 레이어”를 형성합니다.
이러한 모델은 이후 테스트 생성의 기준이 됩니다. 애플리케이션에 변화가 발생할 경우 해당 모델 역시 함께 업데이트되기 때문에, 테스트 역시 동일한 맥락을 유지한 채 진화할 수 있는 기반을 제공합니다.
2) QA Lead: 테스트 전략과 커버리지 설계
Explorer가 구축한 이해를 기반으로 QA Lead 에이전트는 어떤 영역을 테스트해야 하는지, 어떤 흐름이 중요한지, 그리고 어디에 우선적으로 리소스를 투입해야 하는지를 판단합니다.
이 과정에서 BearQ는 테스트를 단순히 개수로 관리하지 않고 비즈니스 기능 단위로 구조화된 커버리지 관점을 제공합니다. 즉 “테스트가 몇 개 존재하는가”가 아니라, “핵심 사용자 흐름과 기능이 충분히 검증되고 있는가”라는 질문으로 전환됩니다.
3) Tester: 테스트 생성, 실행, 그리고 결과 분석
Tester 에이전트는 실제 테스트를 생성하고 실행하는 역할을 담당합니다. Explorer의 이해와 QA Lead의 지침을 기반으로, 실제 사용자 시나리오에 가까운 테스트를 생성하며 엔드 투 엔드 흐름을 검증하고 회귀 테스트를 자동으로 구축합니다.
또한 Tester는 테스트 실행 결과를 수집하고 분석하여 리포트 형태로 제공하며, 단순히 성공/실패 여부를 전달하는 것을 넘어 실패 원인, 영향 범위, 잠재적 리스크 영역에 대한 인사이트를 함께 제공합니다.
|지속적으로 순환하는 QA 사이클: Discover → Validate → Adapt → Scale
BearQ는 QA를 단일 실행이 아닌 순환 구조로 운영하며, 애플리케이션 탐색부터 테스트 생성 및 실행, 변경 반영, 커버리지 확장까지의 흐름을 지속적으로 반복합니다.
- Discover: 애플리케이션을 탐색하고 구조와 사용자 흐름을 학습
- Validate: 실제 사용자 경험 기반 테스트 생성 및 실행
- Adapt: 변경 사항을 감지하고 테스트를 자동으로 업데이트
- Scale: 에이전트 병렬 실행을 통해 커버리지 확장
특히 변경을 감지하고 테스트를 자동으로 업데이트하는 Adapt 단계는 유지보수 부담을 줄이고, 테스트를 환경에 맞춰 진화하는 구조로 전환하는 핵심 요소입니다.
| 테스트 유지보수 패러다임의 변화와 Self-healing 구조
기존 환경에서는 UI 변경이나 기능 수정이 발생할 때마다 테스트가 실패하고 이를 수정하기 위한 추가 작업이 반복적으로 발생합니다. 그러나 BearQ는 애플리케이션의 변화를 감지하고 영향을 받는 영역을 다시 탐색한 뒤, 테스트를 자동으로 수정 및 업데이트함으로써 이러한 문제를 구조적으로 해결합니다.
이러한 Self-healing 메커니즘은 테스트를 단순히 실행하는 것을 넘어, 테스트 자체가 지속적으로 유지되는 구조를 가능하게 하며, 결과적으로 QA 팀은 테스트 유지보수에서 벗어나 보다 높은 수준의 품질 전략과 의사결정에 집중할 수 있게 됩니다.
| 품질 가시성과 의사결정 구조의 변화
BearQ는 테스트 실행 결과를 단순한 로그나 리스트 형태로 제공하는 것이 아니라, 기능 영역 단위로 구조화하여 제품 관점에서 해석할 수 있도록 제공합니다.
이로써 팀은 개별 테스트 결과를 일일이 확인하지 않고도, 어떤 기능에서 문제가 발생했는지, 해당 문제가 사용자 경험에 어떤 영향을 미치는지를 직관적으로 이해할 수 있습니다.
또한 테스트 결과에 대한 요약, 실패 분석, 개선 권장 사항, 트렌드 데이터 등이 함께 제공되면서, QA는 단순한 검증 단계가 아니라 제품 품질에 대한 의사결정을 지원하는 핵심 데이터 소스로 기능하게 됩니다.
| 마무리
AI 기반 개발 환경에서는 코드 생성과 변경이 지속적으로 이루어지기 때문에, QA가 기존처럼 개발 이후에 수행되는 별도의 단계로 존재할 경우 전체 개발 프로세스의 균형이 무너질 수밖에 없습니다. 이러한 환경에서 QA는 개발과 동일한 속도로 움직이며, 지속적으로 품질을 검증하고 피드백을 제공하는 구조로 전환되어야 합니다.
BearQ는 이러한 전환을 대표하는 사례로, 테스트를 정적인 안전망이 아닌 지속적으로 학습하고 확장되는 시스템으로 재정의합니다.
결국 중요한 것은 특정 도구의 도입 여부가 아니라, 현재의 QA 방식이 앞으로의 개발 속도와 복잡도를 얼마나 감당할 수 있는지에 대한 판단이며, BearQ는 그 질문에 대한 하나의 방향성을 제시하고 있습니다.
