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AI 에이전트가 자신의 코드를 직접 테스트하게 만드는 방법: Playwright MCP와 Rails 연동

Let Agents Test Their Own Work - Jankeesvw.com

작성자
Ruby AI News
발행일
2026년 01월 30일

핵심 요약

  • 1 AI 코딩 에이전트에게 스스로의 작업물을 검증할 수 있는 테스트 환경과 도구를 제공함으로써 개발 효율성과 코드의 정확도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
  • 2 Playwright MCP를 활용하여 브라우저 자동화 스킬을 구축하면 에이전트가 서버 실행부터 로그인, 기능 테스트까지 전 과정을 자율적으로 수행하게 됩니다.
  • 3 단순한 코드 생성을 넘어 에이전트가 테스트 결과에 따라 스스로 코드를 수정하고 개선하는 자기 개선 루프(Self-improvement Loop)를 형성하는 것이 핵심입니다.

도입

최근 Claude와 같은 AI 코딩 에이전트의 활용이 늘어나고 있지만, 생성된 코드를 사람이 매번 브라우저에서 수동으로 확인하는 과정은 병목 현상을 야기합니다. 본 글의 저자인 Jankees van Woezik은 에이전트가 직접 자신의 작업을 테스트할 수 있는 '스킬'을 부여하는 것이 생산성 향상의 핵심임을 강조합니다. 특히 Playwright MCP를 활용해 에이전트가 웹 애플리케이션을 직접 조작하고 검증하는 환경을 구축함으로써, 에이전트가 오류를 스스로 발견하고 수정하는 자율적인 개발 프로세스를 구축하는 방법을 제시합니다.

AI 에이전트의 자율적 검증 체계 구축

AI 에이전트가 단순히 코드를 작성하는 단계를 넘어, 작성한 코드가 실제 환경에서 의도대로 작동하는지 확인하는 프로세스는 매우 중요합니다. 이를 위해 저자는 ‘Playwright MCP(Model Context Protocol)’를 활용하여 에이전트가 브라우저를 제어할 수 있는 능력을 부여했습니다.

1. 테스트 자동화 스킬의 구조

에이전트에게 부여되는 스킬은 크게 서버 관리, 인증 처리, 브라우저 제어의 세 단계로 나뉩니다. * 서버 관리: 에이전트는 현재 로컬 호스트의 특정 포트(예: 3000번)가 사용 중인지 확인하고, 필요에 따라 Rails 서버를 실행하거나 종료할 수 있는 쉘 명령어를 실행합니다. * 인증 및 로그인: Rails의 bin/rails runner를 활용해 특정 사용자의 로그인 코드를 생성하고, 이를 URL 파라미터로 전달하여 자동으로 로그인 과정을 통과합니다. * 브라우저 인터랙션: Playwright를 통해 페이지 이동(browser_navigate), 요소 클릭(browser_click), 폼 입력(browser_type) 등을 수행하며, 스냅샷을 통해 현재 페이지의 상태를 파악합니다.

2. 자기 개선 루프(Self-improvement Loop)의 형성

에이전트에게 테스트 도구를 제공하면 다음과 같은 선순환 구조가 만들어집니다. * 에이전트가 기능을 구현합니다. * 에이전트가 스스로 작성한 테스트 스크립트나 브라우저 자동화 스킬을 실행합니다. * 오류가 발생하거나 기대한 결과가 나오지 않을 경우, 에이전트는 로그나 스크린샷을 분석하여 코드를 즉시 수정합니다. * 수정된 코드를 다시 테스트하여 최종적으로 완성된 결과물을 사용자에게 보고합니다.

3. Playwright MCP를 통한 시각적 검증

단순히 텍스트 기반의 테스트를 넘어, browser_take_screenshot 기능을 통해 실제 화면을 캡처하고 이를 분석할 수 있습니다. 이는 UI 레이아웃의 깨짐이나 동적 요소의 작동 여부를 확인하는 데 탁월한 효과를 발휘합니다. 특히 에이전트는 접근성 트리(Accessibility Tree)를 참조하여 상호작용할 요소의 참조값(ref)을 정확히 찾아낼 수 있어, 복잡한 DOM 구조에서도 안정적인 테스트가 가능합니다.

4. 실제 적용 사례: Rails 환경에서의 활용

본 가이드에서는 Rails 프로젝트를 기준으로 구체적인 명령어를 제시합니다. bin/rails server로 서버를 띄우고, curl을 통해 서버 상태를 체크하며, lsof를 이용해 포트 충돌을 관리하는 등 실제 개발 환경에서 필요한 세부적인 워크플로우를 에이전트가 직접 수행하도록 설계되었습니다.

결론

AI 에이전트에게 테스트 권한을 부여하는 것은 개발자의 개입을 최소화하면서도 결과물의 품질을 보장할 수 있는 혁신적인 방법입니다. 특히 Playwright MCP와 같은 도구를 결합하여 에이전트가 실제 사용자처럼 브라우저를 조작하게 만드는 것은 '자기 개선 루프'를 완성하는 마지막 퍼즐 조각과 같습니다. 이러한 접근 방식은 향후 AI 기반 소프트웨어 개발에서 에이전트의 자율성을 극대화하고, 인간 개발자는 더 높은 수준의 설계와 의사결정에 집중할 수 있게 해줄 것입니다.

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