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Bottomless Storage 인프라는 가상 블록 장치를 16 MiB 크기의 불변 청크로 나누어 Google Cloud Storage에 저장하고 매니페스트 포인터로 관리한다. 복제 시 데이터 전체를 복사하는 대신 매니페스트만 복사하는 Copy-on-Write 방식을 사용하여 대용량 파일시스템도 상수 시간 내에 즉시 포크할 수 있다.
에이전트가 작업을 완료할 때마다 Git 커밋을 생성하고 이를 체크포인트 메타데이터에 기록하여 코드 변경 사항을 추적한다. 에이전트가 Git 상태 자체를 손상시키는 경우에 대비하여 Bottomless Storage를 통해 이전 시점의 Git 객체 그래프를 복구하거나 별도 볼륨에 저장된 불변의 append-only Git 원격 저장소를 활용해 이력을 보호한다.
코드뿐만 아니라 데이터베이스의 상태도 동기화하기 위해 PostgreSQL 인스턴스를 Bottomless Storage 위에서 실행한다. 운영 DB와 개발 DB를 엄격히 분리하고 에이전트에게는 개발 DB 접근권한만 부여하며, 체크포인트 생성 시 매니페스트 조작만으로 데이터베이스의 전체 상태를 즉시 저장하고 복구할 수 있도록 구현했다.
격리된 포크 환경을 활용해 여러 AI 에이전트가 동일한 문제에 대해 서로 다른 해결 경로를 시도하는 병렬 샘플링이 가능하다. LLM의 비결정성을 이용해 다양한 궤적을 생성한 후 가장 우수한 결과를 선택해 메인 앱에 원자적으로 반영함으로써 SWE-bench 기준 성능을 약 8%p 향상시킬 수 있는 잠재력을 가진다.
에이전트 전용 샌드박스에서는 모델의 가드레일을 일부 완화하여 로그 문을 추가하거나 임시 코드를 삽입하는 등 더 공격적인 디버깅 툴을 사용할 수 있게 한다. 실험이 실패하면 해당 환경을 안전하게 폐기하고 성공한 통찰만 메인 코드베이스에 반영하는 방식으로 개발 안전성을 확보한다.
용어 해설
- 복사 시 쓰기(Copy-on-Write)
- — 데이터를 복제할 때 실제 복사본을 즉시 만들지 않고 원본을 공유하다가, 수정이 발생할 때만 해당 부분의 복사본을 생성하는 자원 관리 기법이다. Replit 스토리지에서는 매니페스트 포인터만 복사하여 대용량 파일시스템을 즉시 포크하는 데 사용된다. 이를 통해 스토리지 공간을 절약하고 복제 속도를 획기적으로 높인다.
- 스냅샷(Snapshot)
- — 특정 시점의 파일 시스템이나 데이터베이스 상태를 그대로 저장한 기록물이다. Replit의 스냅샷 엔진은 블록 장치의 매니페스트를 기록하여 과거의 특정 상태로 즉시 되돌릴 수 있는 기능을 제공한다. AI 에이전트가 잘못된 코드를 작성하거나 데이터를 삭제했을 때 안전하게 복구할 수 있는 기반이 된다.
- 추론 시간 확장(Inference-Time Scaling)
- — 모델의 학습 단계가 아닌 추론 단계에서 더 많은 계산 자원을 투입하여 성능을 향상시키는 기법이다. 여러 개의 답변 후보를 생성하고 검증하거나, 에이전트가 여러 경로를 탐색하게 함으로써 복잡한 문제 해결 능력을 높인다. Replit은 병렬 시뮬레이션 환경을 통해 이 기법을 구현하여 에이전트의 성공률을 높이고자 한다.
- 매니페스트(Manifest)
- — 블록 스토리지 시스템에서 가상 디스크를 구성하는 모든 데이터 청크들의 위치 정보를 담고 있는 메타데이터 파일이다. Replit의 Bottomless Storage는 16 MiB 단위의 불변 청크들을 매니페스트로 관리한다. 복제 작업이 데이터 이동 없이 매니페스트 파일의 포인터만 복사함으로써 완료되므로 매우 효율적이다.
- 병렬 샘플링(Parallel Sampling)
- — LLM의 비결정적 특성을 이용하여 동일한 입력에 대해 여러 개의 서로 다른 결과물을 동시에 생성하는 방식이다. Replit 환경에서는 여러 에이전트가 격리된 샌드박스에서 각기 다른 해결책을 시도하게 한다. 최종적으로 가장 우수한 결과만 선택하여 메인 프로젝트에 반영함으로써 에이전트의 작업 정확도를 극대화한다.
기술
- Google Cloud Storage
- PostgreSQL
- Git
- Network Block Device (NBD)
- Replit Agent
활용 사례
- AI 코딩 에이전트의 안전한 코드 수정
- 데이터베이스 스키마 변경 시뮬레이션
- 병렬 샘플링을 통한 복잡한 버그 수정
- 시점 복구(Point-in-time recovery) 기반 재해 복구
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2025. 12. 18.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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