AI 코딩 에이전트가 고치지 못하는 버그의 3가지 특징
AI에게 5번 넘게 같은 버그를 고쳐달라고 했는데 계속 실패한다면, 그 버그에는 공통적인 특징이 있습니다. AI가 구조적으로 못 고치는 버그의 패턴을 알면, 시간 낭비를 줄일 수 있습니다.
AI 코딩 에이전트의 성능은 놀라울 정도로 좋아졌습니다. 간단한 기능 구현, UI 수정, CRUD API 작성 같은 작업은 빠르게 처리할 수 있습니다.
하지만 어떤 버그들 앞에서는 AI가 무한 루프에 빠집니다. 수정했다고 하면서 같은 에러가 반복되거나, 한 곳을 고치면 다른 곳이 깨지거나, 아예 문제의 원인을 잘못 짚는 경우입니다.
반복적으로 보이는 패턴을 정리하면, AI가 못 고치는 버그에는 3가지 공통적인 특징이 있었습니다.
특징 1: 여러 파일에 걸쳐 있는 버그
AI 코딩 에이전트는 기본적으로 '한 파일' 단위로 사고합니다. 하나의 파일 안에서 발생하는 문제는 잘 찾아내지만, 문제의 원인이 A 파일에 있고 증상이 B 파일에서 나타나는 경우에는 급격히 정확도가 떨어집니다.
예를 들어, 프론트엔드에서 데이터가 안 보이는 문제의 원인이 백엔드 API의 응답 형식 변경에 있거나, 로그인이 안 되는 원인이 미들웨어 설정 파일에 있는 경우입니다.
AI는 증상이 나타나는 파일부터 고치려 합니다. 하지만 진짜 원인은 다른 곳에 있으니, 수정할수록 코드가 꼬여갑니다. "고쳤다"는 AI의 말과 달리 문제가 반복되는 이유가 여기에 있습니다.
이런 신호가 보이면 의심하세요:
- AI가 같은 파일을 3번 이상 수정하는데 에러가 사라지지 않음
- "이제 됐다"고 하면서 다른 곳에서 새로운 에러 발생
- 수정할 때마다 에러 메시지가 바뀜
특징 2: 상태(State) 관련 버그
"처음에는 되는데, 두 번째부터 안 돼요." "새로고침하면 사라져요." "가끔씩만 발생해요."
이런 증상의 버그는 거의 대부분 상태 관리와 관련이 있습니다. React의 useState, 전역 상태 관리(Zustand, Redux), 브라우저 캐시, 세션 스토리지 등에서 데이터가 예상과 다르게 변하면서 발생하는 문제들입니다.
AI가 이런 버그를 잘 못 고치는 이유는, 상태 버그가 '시간 순서'와 '사용자 행동 패턴'에 의존하기 때문입니다. AI는 코드의 현재 스냅샷만 보지, "사용자가 A를 클릭하고 → B 페이지로 이동한 뒤 → 뒤로가기를 누르면"이라는 시나리오를 재현하며 분석하지 못합니다.
특히 비개발자가 만든 바이브코딩 프로젝트에서는 상태 관리 구조가 체계적이지 않은 경우가 많아서, AI가 기존 코드의 상태 흐름을 잘못 이해하고 엉뚱한 수정을 하는 일이 빈번합니다.
이런 신호가 보이면 의심하세요:
- 같은 동작을 해도 결과가 매번 다름
- 페이지 새로고침 후에만 정상 동작
- 특정 순서로 조작해야만 버그가 재현됨
특징 3: 설정과 환경에서 오는 버그
package.json, tsconfig.json, next.config.js, .env, Docker 설정 등 — 프로젝트의 뼈대를 이루는 설정 파일들에서 오는 문제입니다.
AI는 기능 코드를 잘 작성하지만, 프로젝트 설정 파일 간의 의존 관계를 종합적으로 파악하는 데는 약합니다. 예를 들어:
- TypeScript strict 모드 설정 때문에 빌드가 실패하는 경우
- 패키지 버전 간 호환성 문제 (A 라이브러리 v3은 B 라이브러리 v2와 충돌)
- ESLint, Prettier 설정 충돌로 자동 포맷이 코드를 깨뜨리는 경우
AI에게 이런 문제를 던지면, 설정 파일을 직접 수정하기 시작합니다. 문제는, 한 설정을 바꾸면 연쇄적으로 다른 곳에 영향을 주는데, AI가 그 연쇄 효과를 예측하지 못한다는 점입니다.
바이브코딩 프로젝트에서 특히 많이 발생하는 이유는, AI가 처음 프로젝트를 셋업할 때 "일단 동작하게" 만들어놓은 설정이 나중에 충돌을 일으키기 때문입니다.
이런 신호가 보이면 의심하세요:
- npm install 또는 빌드 과정에서 에러 발생
- 에러 메시지에 "version", "peer dependency", "config" 같은 단어가 포함
- 코드를 안 건드렸는데 갑자기 동작이 달라짐
AI가 못 고치는 버그를 만났을 때
위 3가지 특징에 해당하는 버그를 만났다면, AI에게 더 물어보는 것은 비효율적입니다. 시간만 가고, 코드는 점점 더 복잡해집니다.
이런 상황에서 필요한 건 "무엇이 문제인지 정확히 짚고, 필요한 범위만 수정해줄 사람"입니다.
LastFix는 이런 문제를 주로 단건 해결로 다룹니다. 반복 이슈가 확인되면 운영 지원 범위도 함께 정리합니다. 문제 상황과 코드를 확인한 뒤, 다음과 같은 내용을 정리하고 필요한 작업을 진행합니다:
- 이 문제의 근본 원인은 무엇인가
- 지금 즉시 수정해야 할 것은 무엇인가
- 나중에 개선해도 되는 것은 무엇인가
- 같은 문제가 반복되지 않으려면 무엇을 바꿔야 하는가
AI가 멈춘 지점에서 방향을 잡고, 실제 서비스가 다시 움직이도록 돕는 것이 LastFix가 하는 일입니다.
핵심 정리
AI 코딩 에이전트가 구조적으로 어려워하는 버그:
1. 여러 파일에 걸친 버그 — 원인과 증상이 다른 곳에 있는 문제
2. 상태 관련 버그 — 시간 순서와 사용자 행동에 의존하는 문제
3. 설정/환경 버그 — 설정 파일 간 의존 관계에서 오는 문제
이 3가지를 알아두면, "AI한테 더 물어볼지" vs "개발자에게 확인받을지"를 빠르게 결정할 수 있습니다. 그 판단이 몇 시간의 삽질을 절약해줍니다.