슈퍼 라이브러리 에이전트: 단일 코드베이스를 넘어선 다중 애플리케이션의 통합 생성 및 유지보수

초록

조직들은 흔히 관련 애플리케이션들의 포트폴리오를 개발하고 유지 관리한다. 이는 각각 독립적으로 배포 가능한 코드베이스이면서도 상당한 도메인 로직, 인터페이스 패턴, 또는 운영 규약을 공유하는 경우가 많다. LLM 코딩 에이전트가 이러한 소프트웨어를 생성하고 유지하는 데 점점 더 많이 사용됨에 따라, 애플리케이션별로 단순하게 진행되는 워크플로우는 코드베이스 전반에 걸쳐 공유 로직을 중복시키고, 장기간의 에이전트 기반 유지보수는 장황함, 죽은 코드, 구조적 침식을 축적하게 만든다. 우리는 에이전트가 N개의 관련 애플리케이션 포트폴리오를 순차적으로 생성하면서, 재사용 가능한 교차 애플리케이션 구성 요소로 구성된 공유 슈퍼 라이브러리를 동시에 유지하는 슈퍼 라이브러리 에이전트 문제를 제안한다. 최소한의 순차적 스캐폴드는 원칙적으로 공유 코드를 추출하고 애플리케이션을 진화하는 라이브러리로 마이그레이션할 수 있지만, 실제로는 낮은 추출 재현율과 취약한 의존성 마이그레이션 문제를 겪는다. 우리는 이러한 실패를 해결하기 위해 코드 청크 요약에 대한 후보 기반 추출, 추출 전 코드베이스 통합, 그리고 추출 추적 및 호출 그래프 정보를 활용한 맥락 인식 마이그레이션을 도입한다. WebGen-Bench와 PaperBench에서 우리의 방법은 애플리케이션 기능을 보존하면서도 제로샷 대비 중복성과 토큰 풋프린트(장황함, 토큰 길이)를 크게 줄이고, 단순한 라이브러리 구축이 야기하는 구조적 침식을 방지하며, LOC 및 MDL에서도 추가적인 감소를 달성한다. 코드는 https://github.com/sbigstar0310/super-library-agent 에서 확인할 수 있다.

English

Organizations often develop and maintain portfolios of related applications: independently deployable codebases that share substantial domain logic, interface patterns, or operational conventions. As LLM coding agents are increasingly used to generate and maintain such software, a naive application-by-application workflow duplicates shared logic across codebases and allows prolonged agentic maintenance to accumulate verbosity, dead code, and structural erosion. We introduce the Super Library Agent problem, where an agent sequentially generates a portfolio of N related applications while maintaining a shared Super Library of reusable cross-application components. A minimal sequential scaffold can in principle extract shared code and migrate applications to the evolving library, but in practice suffers from low extraction recall and fragile dependency migration. We address these failures with candidate-guided extraction over code chunk summaries, pre-extraction codebase consolidation, and context-aware migration using extraction traces and call-graph information. Across WebGen-Bench and PaperBench, our method preserves application functionality while significantly reducing redundancy and token footprint (verbosity, token length) over zero-shot, and avoiding the structural erosion introduced by naive library construction, with additional reductions in LOC and MDL. Our code is available at https://github.com/sbigstar0310/super-library-agent.