드롭박스(Dropbox)가 사내 엔지니어링 환경에 AI 코딩 에이전트를 체계적으로 운영하기 위한 내부 플랫폼 ‘노바(Nova)’를 공개했다. 노바는 독립형 코딩 보조 도구를 넘어, AI 에이전트가 드롭박스의 모노리포(monorepo·단일 저장소), CI(지속적 통합) 시스템, 관측성 툴링, 인프라 워크플로 전반에 걸쳐 실제 작업을 수행할 수 있도록 설계된 중앙 실행 계층이다.
노바는 각 세션을 특정 저장소 커밋에 연결된 격리된 클라우드 환경 안에서 실행한다. 에이전트는 실제 빌드와 테스트를 대상으로 변경 사항을 검증하고, 실패가 발생하면 스스로 반복·수정하는 ‘제안-검증-반복(propose, validate, iterate)’ 워크플로를 따른다. 개발자는 웹 인터페이스, CLI(명령줄 인터페이스), API를 통해 세션을 시작할 수 있으며 내부 서비스도 에이전트를 프로그래밍 방식으로 호출해 더 큰 자동화 파이프라인에 포함시킬 수 있다. 드롭박스가 노바를 통해 거둔 대표적인 성과는 불안정 테스트(flaky test) 자동 수정 워크플로 ‘디플레이커(Deflaker)’다. 이 시스템은 통과·실패 로그를 분석해 수정 후보를 제안하고, 안정적인 수정이 확인될 때까지 CI 실행을 반복한다. 대규모 의존성 업그레이드나 프레임워크 전환 같은 마이그레이션 작업에도 활용된다.
드롭박스는 플랫폼 구축 과정에서 코드 생성 능력보다 주변 인프라가 더 결정적임을 확인했다고 밝혔다. 격리된 실행 환경, 결정론적 검증 루프, 내부 관측성 시스템과의 연동, 슬랙(Slack) 맥락 정보 통합, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 기반 툴링이 AI 지원 엔지니어링의 신뢰성을 높이는 핵심 요소로 작용했다. 코드 게시와 에이전트 실행을 분리해 브랜칭·병합 작업을 결정론적으로 유지한 설계도 감사 가능성과 운영 안정성 확보에 기여했다.
노바의 등장은 소프트웨어 업계가 단독 AI 코딩 보조 도구에서 나아가 엔터프라이즈 규모의 ‘에이전트 플랫폼’으로 전환하는 흐름과 맥을 같이한다. 깃허브(GitHub), 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI) 등도 코딩 에이전트와 워크플로 오케스트레이션 도구를 강화하는 방향으로 움직이고 있다. 드롭박스는 앞으로 여러 에이전트가 서로 다른 관점에서 풀 리퀘스트를 검토하거나, 운영 장애를 조사하고, 대규모 인프라 마이그레이션을 조율하는 실험을 이어가겠다고 밝혔다.
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