소프트웨어 개발의 근본적인 패러다임이 변화하고 있습니다. 과거의 소프트웨어는 예측 가능하고, 규칙에 기반하며, 결정론적으로 작동했습니다. 정해진 입력값에 대해 항상 동일한 결과를 내놓는 것이 품질의 기준이었습니다. 그러나 인공지능(AI)이 주도하는 새로운 시대의 시스템은 본질적으로 다릅니다. AI 시스템은 데이터를 통해 학습하고, 지속적으로 적응하며, 확률적으로 작동합니다. 이러한 아키텍처의 진화는 전통적인 소프트웨어 테스팅 방법론을 더 이상 유효하지 않게 만들었습니다. 결정론적 시스템을 위해 설계된 기존의 테스팅 패러다임은 확률적 행동과 지속적인 학습을 특징으로 하는 AI 시스템에 적용하기에는 역부족입니다. 소프트웨어 아키텍처의 발전만큼이나, 이제는 테스팅에 대한 접근 방식 역시 동등한 수준의 진화가 필요합니다. 이러한 변화의 핵심에는 아키텍처의 대전환이 있습니다. 과거의 시스템은 명시적으로 코딩된 논리에 따라 작동하는 결정론적 아키텍처(Deterministic Architecture)를 기반으로 했습니다. 개발자가 작성한 코드 경로를 따라 모든 기능이 정확하게 실행되었습니다. 그러나 현대의 시스템은 데이터를 통해 행동을 학습하는 확률론적 시스템(Probabilistic Systems)으로 진화했습니다. 단순히 프로그래밍된 대로 움직이는 것이 아니라, 방대한 데이터에서 패턴을 학습하여 예측하고 결정을 내립니다. 그리고 이제 우리는 그 다음 단계인 에이전틱 아키텍처(Agentic Architecture)의 부상을 목격하고 있습니다. 이는 자율적인 AI 에이전트가 애플리케이션을 이해하고, 추론하며, 상호작용하는 구조입니다. 이 에이전트들은 하드코딩된 로직을 대체하는 핵심적인 "추론 계층(Reasoning Layer)" 역할을 합니다. 우리는 더 이상 코드를 작성하는 데 그치지 않고, 지능적인 에이전트들을 조율하고 지휘하는 시대로 나아가고 있습니다. 이 아키텍처의 혁명은 우리의 테스팅 방법론에 즉각적인 위기를 초래합니다. 동일한 입력에 대해 항상...