Ladybird 브라우저, AI 에이전트의 도움으로 Rust 도입

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핵심 요약

Ladybird 브라우저 프로젝트는 메모리 안전성을 확보하기 위해 핵심 구성 요소인 LibJS 엔진을 C++에서 Rust로 전환했다. Andreas Kling은 Claude Code와 Codex를 활용하여 수백 개의 프롬프트를 통해 인간 주도형 AI 포팅을 진행했다. 약 25,000라인의 Rust 코드를 단 2주 만에 작성했으며, 이는 수동 작업 시 수개월이 소요될 분량이었다. 기존의 방대한 테스트 스위트인 test262와 C++ 결과물과의 바이트 단위 비교를 통해 무결성을 검증하며 성공적으로 전환을 완료했다.

배경

Rust 프로그래밍 언어에 대한 기본 이해, C++ 기반 시스템 프로그래밍 지식, 컴파일러 구성 요소(Lexer, Parser, AST)에 대한 배경지식

대상 독자

시스템 소프트웨어 개발자, AI 코딩 도구 도입을 검토 중인 엔지니어링 매니저, 브라우저 엔진 개발자

의미 / 영향

AI 에이전트가 단순한 코드 작성을 넘어 대규모 레거시 시스템의 언어 전환(Modernization) 프로젝트에서 실질적인 생산성 도구로 자리 잡고 있음을 보여준다. 특히 Rust와 같은 엄격한 언어로의 전환 시 AI가 진입 장벽을 낮추는 역할을 할 수 있다.

섹션별 상세

Ladybird 프로젝트는 Swift의 에코시스템 성숙도를 기다리는 대신 메모리 안전 언어로 Rust를 선택하고 LibJS 엔진 포팅을 첫 타겟으로 설정했다. LibJS의 렉서, 파서, AST, 바이트코드 생성기는 비교적 독립적이며 test262라는 강력한 테스트 스위트를 보유하고 있어 AI 보조 포팅에 적합했다.

포팅 과정은 AI의 자율적인 코드 생성이 아닌 인간이 방향을 결정하는 '인간 주도형(Human-directed)' 방식으로 진행됐다. Andreas Kling은 포팅 순서와 코드의 구조를 직접 결정하고, Claude Code와 Codex에 수백 개의 작은 프롬프트를 입력하여 원하는 결과물을 도출했다.

AI 에이전트 활용 결과 약 25,000라인의 Rust 코드를 2주 만에 완성하는 압도적인 생산성을 기록했다. 이는 개발자가 직접 수동으로 작업했을 때 수개월이 걸렸을 작업을 획기적으로 단축한 수치이다.

기존 C++ 구현체와 Rust 구현체 간의 바이트 단위 동일성(Byte-for-byte identical)을 검증 기준으로 삼았다. 모든 AST와 생성된 바이트코드가 C++ 버전과 일치함을 확인했으며, test262 테스트를 통해 단 하나의 회귀 버그(Regression)도 발생하지 않았음을 입증했다.

신뢰할 수 있는 기존 구현체와 고품질의 적합성 테스트 스위트의 존재가 AI 기반 엔지니어링의 성공을 보장하는 핵심 요소로 작용했다. 테스트 스위트는 AI가 생성한 코드의 정확성을 즉각적으로 검증할 수 있는 안전장치 역할을 수행했다.

실무 Takeaway

대규모 시스템 코드 포팅 시 AI 에이전트를 활용하면 수동 작업 대비 개발 기간을 수개월에서 2주로 획기적으로 단축할 수 있다.
복잡한 시스템 프로그래밍에서는 AI에게 전권을 맡기기보다 인간이 구조와 로직을 세밀하게 지시하는 '인간 주도형' 접근 방식이 품질 유지에 효과적이다.
AI 기반 코드 생성의 신뢰성을 확보하기 위해 정교한 테스트 스위트와 기존 구현체와의 결과물 비교 검증 프로세스를 반드시 병행해야 한다.

언급된 리소스

문서Ladybird adopts Rust, with help from AI