Coinbase, PR 75%를 에이전트가 만들다

요약

• Coinbase는 2,400명이 넘는 개발 조직에 코딩 도구 Cursor를 전면 도입했습니다.
• 병목이던 스프린트 계획과 수작업 코드 검토를 걷어내 전체 코드 변경 요청의 75%를 에이전트가 만듭니다.
• 도구 도입보다 일하는 규칙과 조직 구조를 먼저 고쳐야 인공지능 전환의 효과가 납니다.

아이디어가 코드가 되기까지 왜 8일이나 걸렸을까요

새로운 기능을 만들자는 아이디어가 나왔을 때, 개발자가 실제로 첫 번째 코드를 작성해 동료들에게 검토를 요청하기까지 얼마나 걸릴까요. 북미의 금융 서비스 기업이자 암호화폐 거래소인 Coinbase에서는 이 과정에 평균 8일이 걸렸습니다. 아이디어가 실제 고객이 쓰는 서비스 환경인 프로덕션에 배포되기까지는 무려 20일이 걸렸습니다.

이 속도의 지연은 개발자들의 타자 속도가 느려서 생긴 일이 아니었습니다. 코딩 도구 회사 Cursor가 자사 블로그를 통해 공개한 고객 사례에 따르면, Coinbase 리더십이 진단한 실제 원인은 소프트웨어 개발 주기 전반에 쌓여 있던 낡은 업무 절차와 조직 내 마찰이었습니다.

대부분의 소프트웨어 기업은 몇 주 단위로 업무를 묶어서 진행하는 스프린트 방식으로 일합니다. 백로그라 부르는 할 일 목록을 정리하고, 우선순위를 매기고, 정기 회의를 거쳐 담당자에게 업무 티켓을 배정하기 전까지는 아무도 개발을 시작하지 못합니다. 아이디어가 시스템에 등록되어도 회의 순서를 기다리느라 며칠이 그냥 흘러갔습니다.

여기에 기능 개발 하나를 위해 프론트엔드, 백엔드, 인프라 담당자가 모두 모인 다인원 팀, 즉 스쿼드가 구성되어야 했습니다. 여러 사람 사이에 인수인계가 반복되면서 대기 시간은 더 늘어났습니다. 코드가 완성된 후에도 숙련된 시니어 엔지니어가 한 줄 한 줄 눈으로 확인하는 수작업 코드 리뷰를 거쳐야 했습니다. 작성한 코드 줄 수처럼 투입량 중심의 지표를 보다 보니 불필요한 코드가 늘어나고 시스템 복잡도만 높아졌습니다.

많은 기업이 이런 문제를 풀겠다며 개발자들에게 인공지능 코딩 도구를 쥐여줍니다. 하지만 기존의 긴 회의 주기와 결재선, 수작업 검토 절차를 그대로 둔 채 도구만 넣으면 속도는 거의 빨라지지 않습니다. Coinbase의 엔지니어링 시니어 디렉터 Chintan Turakhia는 이 상황을 다음과 같이 지적했습니다. “너무 많은 기업이 망가진 시스템에 AI를 도입하려 애쓰지만, 발전하는 AI 모델의 이점을 온전히 누리려면 일하는 방식부터 바꿔야 합니다.” 고장 난 시스템 안에 인공지능을 억지로 집어넣는 대신, 일하는 방식 자체를 처음부터 다시 설계해야 한다는 뜻이었습니다.

스프린트 대기를 없애고 30분 안에 첫 코드를 만듭니다

Coinbase는 인공지능 도구의 도입에 맞춰 업무 운영 방식을 에이전트 중심으로 완전히 바꿨습니다. 가장 먼저 손을 댄 곳은 스프린트 계획 회의였습니다. 다음 주기 계획 회의가 열릴 때까지 기다렸다가 티켓을 할당받는 오랜 관행을 없앴습니다.

엔지니어들은 업무 관리 도구인 Linear에 작업 티켓이 등록되는 즉시 이를 스스로 가져옵니다. 그리고 Cursor의 Plan Mode를 켜서 에이전트와 함께 구현 계획을 세운 뒤, 실제 코드 작성 작업을 에이전트에 바로 넘깁니다. 건축가가 설계도를 그리고 시공을 전문 팀에 맡기듯, 개발자가 의도를 정의하면 에이전트가 초안을 짭니다. 그 결과 아이디어가 나온 뒤 첫 번째 코드 변경 요청, 즉 PR이 만들어지기까지 걸리던 시간이 8일에서 30분 미만으로 줄어들었습니다.

동시에 엔지니어의 역할도 바뀌었습니다. Coinbase는 사람이 코드를 한 줄씩 뜯어보며 검토하는 방식이 앞으로 0에 가까워질 것으로 판단했습니다. 대신 엔지니어는 무엇을 만들지 결정하고, 올바른 시스템 구조를 선택하며, 에이전트가 내놓은 결과물을 평가하는 상위 수준의 작업에 집중하도록 역할을 재정의했습니다.

이를 위해 요구사항을 적는 방식도 뜯어고쳤습니다. 제품 요구사항 문서인 PRD와 기술 명세서를 동료 개발자가 아닌 에이전트가 읽도록 ‘살아 있는 문서’ 형태로 작성하기 시작했습니다. 이 문서는 에이전트가 코드를 짤 때 따라야 하는 작업 지침서가 되는 동시에, 구현이 끝난 뒤 요구사항을 제대로 충족했는지 검증하는 평가 기준표 역할을 합니다.

실제 환경에서는 이러한 살아 있는 문서를 일반 텍스트나 마크다운 파일 형태로 코드 저장소인 Git에 함께 올려두었을 것입니다. 에이전트가 작업을 시작할 때 이 문서를 문맥으로 읽어 들여 테스트 코드를 자동으로 생성하고, 지속적 통합 파이프라인에서 문서에 적힌 성공 기준을 프로그램이 직접 검증하는 구조로 운영했을 가능성이 높습니다. 요구사항을 채우지 못하면 에이전트가 피드백을 받아 스스로 코드를 고치도록 만들었을 것입니다.

한 명이 에이전트 여러 개를 이끄는 소규모 팀으로 바뀝니다

에이전트가 코드 구현과 인접 기술 영역의 검증을 대신 처리해 주자, 개발자 한 명이 다룰 수 있는 업무 범위가 넓어졌습니다. 프론트엔드와 백엔드로 나뉘어 있던 전문 분야의 벽이 허물어지면서 개발자들은 전 영역을 다루는 풀스택 엔지니어로 일하게 되었습니다.

Coinbase의 엔지니어 한 명은 여러 프로젝트에 걸쳐 5개에서 7개의 비동기 에이전트를 동시에 실행합니다. 예전에는 기능 하나를 완성하기 위해 여러 명으로 이루어진 스쿼드 전체가 매달려야 했지만, 이제는 1~2명의 엔지니어가 처음부터 끝까지 기능을 직접 만들어 배포합니다.

한 명의 개발자가 컴퓨터 한 대에서 5~7개의 작업을 동시에 직접 돌리는 것은 환경 충돌 때문에 현실적으로 어렵습니다. 따라서 실제로는 격리된 원격 클라우드 샌드박스나 Git worktree 같은 가상 작업 환경을 활용했을 것입니다. 에이전트들이 각자 독립된 브랜치에서 코드를 짜고 테스트를 마친 뒤 데모 화면이나 요약 보고서를 전달하면, 엔지니어는 지시를 내리고 검토와 승인만 비동기로 진행했을 가능성이 큽니다.

이러한 급격한 변화를 조직 전체에 정착시키기 위해 Coinbase는 강력한 변화 관리 장치를 가동했습니다. 시니어 디렉터 Chintan Turakhia는 매일 자신이 직접 에이전트를 써서 작업하며 앞장섰고, 도구를 능숙하게 쓰는 초기 사용자들을 사내 챔피언으로 세웠습니다.

또한 조직 전체가 참여하는 ‘Agent Speedrun’이라는 집중 훈련 세션을 도입했습니다. 팀의 모든 엔지니어가 30분이라는 제한 시간 안에 Cursor를 사용해 PR을 적어도 하나 이상 제출하는 프로그램입니다. 처음에는 한 세션당 나오는 PR이 50~70개 수준이었지만, 정기적인 세션으로 굳어진 지금은 매번 500개 이상의 PR이 쏟아져 나옵니다.

여기에 더해 제품 개발 일정에서 완전히 분리된 전담 조직인 ‘Superbuilders’ 팀을 만들었습니다. 이 팀은 고객용 기능을 개발하지 않고 오직 엔지니어들의 개발 속도를 끌어올리는 사내 도구만 제작합니다. 이들은 사내 메신저인 Slack 안에서 바로 쓸 수 있는 Coinbase 자체 코딩 에이전트를 구축하여, 개발자가 복잡한 절차 없이 아이디어를 곧바로 구현할 수 있도록 지원했습니다.

배포 기간은 90% 줄고 주당 7시간을 아낍니다

체질을 바꾼 결과는 수치로 나타났습니다. 현재 Coinbase에서 정기적으로 Cursor를 사용하는 개발자는 2,400명이 넘습니다. 2026년 6월 기준으로 회사 전체에서 생성되는 모든 PR의 75%를 로컬 에이전트와 클라우드 에이전트가 만듭니다.

소프트웨어 개발의 핵심 병목이 풀리면서, 일부 팀을 기준으로 아이디어가 나와 프로덕션 배포까지 걸리던 시간은 20일에서 1.8일로 90% 넘게 줄었습니다. 이틀도 채 걸리지 않는 속도이며, 회사의 장기 목표는 이 시간을 4시간까지 줄이는 것입니다.

Coinbase 개발 소요 기간 단축 비교

생산성 지표도 크게 개선되었습니다. 엔지니어 1인당 머지된 PR 수는 2026년 초와 비교해 55% 증가했습니다. 단순한 타자 작업과 반복 코딩을 에이전트가 대신 처리하면서, 엔지니어 1인당 매주 7시간의 수작업 코딩 시간을 아끼고 있습니다. 엔지니어들은 기계적인 코드 작성에서 벗어나 아키텍처 설계와 사업적 가치를 만드는 일에 시간을 쓰고 있습니다.

개발 조직이 아니어도 가져가야 할 원칙

Coinbase의 사례는 단순히 최신 인공지능 코딩 도구를 사서 배포했더니 회사가 빨라졌다는 이야기가 아닙니다. 핵심은 도구 도입에 맞춰 일하는 구조를 통째로 부수고 다시 세웠다는 점입니다.

소프트웨어가 아닌 다른 업무 영역에서도 기업들은 비슷한 실수를 합니다. 보고서 작성 에이전트를 도입하면서 주간 보고 회의와 다단계 대면 결재선을 그대로 유지하고, 고객 응대 봇을 붙이면서 이전과 똑같은 수기 확인 절차를 요구합니다. 오래된 절차와 관행이라는 병목을 그대로 둔 채 인공지능을 더하면 도구의 성능은 낭비됩니다.

또한 업무 지침을 쓰는 대상이 사람에서 기계로 바뀌고 있다는 점에 주목해야 합니다. 과거의 기획서나 업무 매뉴얼은 동료 직원이 읽고 이해하도록 썼습니다. 하지만 에이전트가 실무를 대신하는 환경에서는 기획 문서 자체가 에이전트가 수행할 프롬프트이자 작업 완료 여부를 가늠하는 채점표가 됩니다. 모호한 지시 대신 명확한 조건과 구조화된 언어로 의도를 정의하는 역량이 어떤 업무에서든 중요해집니다.

투입한 시간이나 결과물의 양으로 생산성을 재던 방식도 바뀌어야 합니다. 개발자가 얼마나 많은 줄의 코드를 쳤는지는 중요하지 않습니다. 오히려 불필요하게 긴 코드는 관리 비용과 위험만 키웁니다. 실제 지표는 아이디어가 최종 사용자에게 가치 있는 결과물로 전달되기까지 걸리는 시간입니다. 회사가 쥐고 있던 낡은 승인 절차를 과감히 덜어내고 목표 정의와 결과 평가 중심으로 조직을 다시 짤 때, 비로소 인공지능의 실제 속도를 얻을 수 있습니다.

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출처

Cursor Customer Stories — Coinbase reduces time from idea to production by 90% with Cursor — https://cursor.com/blog/coinbase — 2026-06-23 (Chintan Turakhia, Kyle Cesmat)