2025년, AI 개발 방식은 어떻게 달라졌을까?
2025년은 AI 기술이 “실험적인 가능성”을 넘어 실제 소프트웨어 개발 현장에 깊이 들어온 해였습니다.
특히 AI 에이전트의 본격적인 부상, MCP(Model Context Protocol)의 표준화, 그리고 ‘바이브 코더(Vibe Coder)’라는 새로운 개발자 유형의 등장은 기존 개발 패러다임에 큰 변화를 가져왔습니다.
이 글에서는 2025년 한 해 동안 AI 엔지니어링 분야에서 가장 두드러졌던 5가지 핵심 트렌드를 중심으로,
각 기술의 배경과 특징, 그리고 현장에서 어떤 의미를 가지는지 정리합니다.
1. 소프트웨어 엔지니어링에서 본격화된 에이전트 기술
에이전트, 개념에서 실행으로
2023년까지만 해도 AI 에이전트는 “말만 많은 개념”에 가까웠습니다.
하지만 2025년에는 상황이 달라졌습니다. AI 에이전트가 실제로 행동을 수행하는 기술로 진화했기 때문입니다.
- 2025년 1월, OpenAI는 연구 프리뷰 형태로 Operator를 공개
→ 웹 브라우저를 직접 사용해 폼 입력, 구매, 일정 예약 같은 작업 수행 - 7월에는 ChatGPT Agent가 등장
→ 내부 ‘가상 컴퓨터’를 활용해 작업을 실행
엔터프라이즈 환경에서의 에이전트
기업 환경에서는 보다 신중한 접근이 이뤄졌습니다.
- Orby의 LAM(Large Action Model)
→ 화면 스크린샷, HTML, 마우스·키보드 입력 같은 “행동 맥락”을 입력으로 받아
복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화 - 기업들은 무분별한 에이전트 사용 대신
중앙화된 AI Enablement 팀을 구성해 관리 - 데이터 프라이버시, IP 보호, 모델 호스팅에 대한 엄격한 정책 유지
에이전트 개발 도구의 확산
2025년에는 에이전트 구축을 위한 프레임워크도 빠르게 늘어났습니다.
- OpenAI: AgentKit, Agents SDK
- Anthropic: Claude Agent SDK
- Google: Agent Development Kit(ADK), Vertex AI Agent Builder
- 분산·마켓플레이스 실험: Project NANDA, Magentic
2. MCP(Model Context Protocol), LLM과 API 연동의 표준이 되다
MCP란 무엇인가?
MCP는 AI 모델이 외부 데이터, 도구, 서비스와 상호작용하는 방식을 표준화한 오픈소스 프로토콜입니다.
목표는 명확했습니다.
“AI 에이전트가 외부 시스템에서 신뢰성 있게 행동하도록 만들자.”
2025년 동안 거의 모든 주요 기업이 MCP를 채택하며, 사실상 표준 프로토콜로 자리 잡았습니다.
MCP의 핵심 가치
기존에는 AI 모델과 API 연동이 자주 실패했습니다.
- API 응답 구조를 모델이 이해하지 못함
- 스키마 정보 부족으로 잘못된 호출 발생
MCP는 API 상호작용을 AI가 이해 가능한 구조로 정의해
연동 안정성을 크게 높였습니다.
MCP의 확산과 함께 드러난 보안 이슈
빠른 확산만큼 위험도 함께 드러났습니다.
- 커뮤니티 기반 MCP 서버의 신뢰성 문제
- 악성 코드 삽입, 방치된 서버
- 이메일, CRM 같은 민감 서비스에 대한 과도한 접근
→ MCP는 강력하지만, 보안과 신뢰성 관리가 핵심 과제로 남았습니다.
3. AI 코딩 도구의 진화: 자동완성에서 ‘코딩 에이전트’로
코딩 도구의 역할 변화
2025년 말, AI 코딩 도구는 단순한 자동완성을 넘어
작업을 수행하는 에이전트형 도구로 진화했습니다.
대표적인 방향성:
- 코드 생성
- 파일 수정
- 프로젝트 단위 작업 수행
여전히 남아 있는 한계
업계 관계자들은 공통된 입장을 보였습니다.
- AI는 개발자를 대체하지 못함
- 개발자의 역할은 에이전트를 조율하는 오케스트레이터로 변화
- 비판적 사고와 기본기 이해는 여전히 필수
“프롬프트만 잘 쓰는 것은 충분하지 않다.”
4. ‘바이브 코더(Vibe Coder)’의 대규모 유입
바이브 코딩이란?
바이브 코딩은 직접 코드를 작성하지 않고, 프롬프트로 AI에게 코딩을 맡기는 방식입니다.
이로 인해 ‘개발자’의 정의 자체가 확장되었습니다.
- Vercel, Netlify 사용자 수 급증
- 프로그래밍 경험이 적은 사용자도 개발에 참여
문제점도 분명하다
대표적인 이슈는 코드 품질입니다.
- GPT-5는 많은 코드를 생성하지만:
- 코드량이 과도하게 많음
- 리뷰와 유지보수가 어려움
- 프론트엔드 코드가 React에 과도하게 편중
→ 복잡하고 비대한 코드 생성
바이브 코딩은 진입 장벽을 낮췄지만,
장기적인 유지보수 측면에서는 불확실성을 남겼습니다.
5. DevOps와 개발 인프라의 AI화(AI-ification)
AI 친화적인 인프라의 등장
DevOps 영역에서도 AI 중심 변화가 가속화되었습니다.
- AI 서버리스
- 컨테이너 기반 AI 실행 환경
- AIOps 솔루션의 확산
Replicate 사례
- 오픈소스 LLM을 컨테이너로 감싸 제공
- 모델 커스터마이징, 파인튜닝 가능
- 2025년 11월, Cloudflare에 인수
→ AI DevOps 도구의 통합과 재편 시작
에이전트 관리 = 새로운 API 관리?
Barndoor는 “에이전트 관리가 새로운 API 관리”라는 관점을 제시했습니다.
AI 에이전트가 늘어날수록, 이를 통제·관리하는 미들웨어의 중요성도 함께 커지고 있습니다.
2025년 AI 엔지니어링이 남긴 시사점
2025년은 AI 엔지니어링이 폭발적으로 성장한 해였지만, 동시에 미성숙함도 분명히 드러난 해였습니다.
- MCP의 보안 이슈
- 완전 자율 에이전트에 대한 과도한 기대
- 바이브 코딩의 유지보수 문제
그럼에도 불구하고 한 가지는 분명합니다.
AI는 2025년, 소프트웨어 엔지니어링에서 가장 큰 변화 요인이 되었습니다.
이 변화는 2026년에도 계속될 것이며,
앞으로의 관건은 “얼마나 빠르게”가 아니라 “얼마나 안전하고 신뢰성 있게” AI를 활용하느냐가 될 것입니다.
AI Engineering Trends in 2025: Agents, MCP and Vibe Coding
Our top 5 AI developer trends of 2025, from the rise of agentic technology and MCP to the evolution of AI coding tools and the influx of vibe coders.
thenewstack.io
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