Hatice: GitHub Issues를 자동으로 해결하는 자율 코딩 에이전트 오케스트레이션 시스템

AI 코딩 에이전트가 점점 강력해지면서 **“AI가 실제 개발 업무를 끝까지 수행하게 만들 수 있을까?”**라는 질문이 자연스럽게 등장했습니다.

최근 등장한 Hatice는 바로 이 문제를 해결하기 위한 프로젝트입니다.

이 글에서는 GitHub 프로젝트 Hatice가 무엇인지, 왜 등장했는지, 그리고 어떤 구조로 동작하는지 개발자 관점에서 살펴보겠습니다.

 

GitHub - mksglu/hatice: Hatice is an autonomous coding agent orchestration system.

 

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프로젝트 소개

Hatice는 GitHub Issues나 Linear 같은 이슈 트래커를 기반으로 AI 코딩 에이전트를 자동으로 실행하고 작업을 끝까지 수행하도록 오케스트레이션하는 시스템입니다. (Hacker News)

쉽게 말하면 다음과 같은 시스템입니다.

“이슈를 읽고 → 작업 환경을 만들고 → AI 코딩 에이전트를 실행해서 → 코드 작성부터 테스트까지 자동으로 처리하는 시스템”

이 프로젝트는 Mert Köseoğlu가 개발했으며 TypeScript로 작성된 AI 에이전트 오케스트레이션 프레임워크입니다. (GitHub)

Hatice는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• GitHub Issues / Linear 이슈를 기반으로 작업 생성
• 각 작업을 독립적인 워크스페이스에서 실행
• AI 코드 에이전트 실행 및 반복 수행
• 실패 시 exponential backoff 재시도
• 실행 비용 추적
• 실시간 대시보드

즉, **“AI 개발자를 자동으로 운영하는 시스템”**이라고 볼 수 있습니다.

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왜 이 프로젝트가 등장했을까

최근 등장한 여러 AI 코딩 도구들은 다음과 같은 한계를 가지고 있습니다.

1. AI는 코드를 작성하지만 작업 관리는 하지 않는다

예를 들어 다음과 같은 작업 흐름이 필요합니다.

1. Issue 분석
2. 작업 계획 생성
3. 코드 작성
4. 테스트 실행
5. 실패 시 수정
6. PR 생성

하지만 대부분의 AI 도구는 단일 프롬프트 기반 코드 생성에만 집중합니다.

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2. 장기 작업(long-running task)이 어렵다

AI가 실제 개발을 수행하려면 다음이 필요합니다.

• 여러 단계 실행
• 상태 관리
• 재시도
• 로그
• 관찰 가능성

즉 단순 LLM 호출이 아니라 orchestration 시스템이 필요합니다.

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3. 여러 AI 에이전트 병렬 실행

실제 개발에서는 다음과 같은 상황이 발생합니다.

• 여러 이슈가 동시에 존재
• 여러 작업이 동시에 진행
• 서로 다른 워크스페이스 필요

Hatice는 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.

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핵심 기능

Hatice가 제공하는 주요 기능을 개발자 관점에서 살펴보겠습니다.

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1. Issue 기반 AI 작업 자동 생성

Hatice는 GitHub Issues 또는 Linear를 작업 트리거로 사용합니다.

예를 들어 다음과 같은 Issue가 있다고 가정합니다.

Issue: Add user authentication

Requirements:
- JWT login
- password hashing
- middleware authentication

Hatice는 이 이슈를 감지하고 자동으로:

1. 작업을 생성
2. AI 에이전트 실행
3. 코드 구현

을 수행합니다.

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2. Isolated Workspace 생성

각 작업은 독립된 작업 환경(workspace)에서 실행됩니다.

이 방식의 장점:

• 에이전트 충돌 방지
• 병렬 실행 가능
• 재현성 확보

예

workspace/
 ├── issue-101
 │   └── repo clone
 │
 ├── issue-102
 │   └── repo clone

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3. Multi-turn AI Execution

AI는 단일 실행이 아니라 여러 번 반복 실행됩니다.

예:

1. 계획 생성
2. 코드 작성
3. 테스트 실행
4. 오류 수정
5. PR 생성

Hatice는 이 과정을 자동으로 반복합니다.

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4. Retry & Exponential Backoff

AI 작업은 실패할 수 있습니다.

Hatice는 실패 시 다음 전략을 사용합니다.

retry_delay = base * (2 ^ attempt)

예

1st retry: 5s
2nd retry: 10s
3rd retry: 20s

이 방식은 AI agent orchestration에서 매우 중요한 패턴입니다.

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5. 비용 추적 (Cost Tracking)

Hatice는 AI 사용 비용을 세션 단위로 추적합니다. (Hacker News)

예

session_id: issue-104

usage:
- tokens: 120k
- cost: $2.13

AI 에이전트를 운영하는 팀에게 매우 중요한 기능입니다.

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6. 실시간 대시보드

Hatice는 SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 대시보드를 제공합니다. (Hacker News)

특징

• WebSocket 없이 실시간 로그
• agent 상태 확인
• 작업 진행 상태

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프로젝트 구조

Hatice는 대략 다음과 같은 구조로 동작합니다.

구성 요소를 설명하면 다음과 같습니다.

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Poller

Issue Tracker를 지속적으로 확인합니다.

poll issues every 30s

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Orchestrator

전체 작업 흐름을 관리합니다.

역할

• 작업 생성
• 에이전트 실행
• 재시도
• 상태 관리

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Workspace Manager

각 작업을 위한 isolated workspace 생성

예

/tmp/hatice/workspaces/issue-101

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Agent Runner

AI 코딩 에이전트를 실행합니다.

예

Claude Code Agent

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Tool System

AI 에이전트가 사용할 수 있는 도구들

예

• GitHub API
• Linear API
• filesystem
• terminal

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간단한 실행 흐름

Hatice의 전체 동작 흐름은 다음과 같습니다.

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실제 사용 시나리오

예를 들어 다음과 같은 팀 환경을 생각해봅시다.

GitHub Issue 생성

Issue: Implement caching layer

Requirements
- Redis caching
- TTL support
- Unit tests

Hatice가 자동으로 수행

1️⃣ Issue 감지
2️⃣ workspace 생성
3️⃣ AI agent 실행
4️⃣ 코드 작성
5️⃣ 테스트 실행
6️⃣ PR 생성

개발자는 리뷰만 하면 됩니다.

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이 프로젝트가 흥미로운 이유

Hatice가 흥미로운 이유는 단순한 AI 툴이 아니라 AI 개발 조직의 운영 시스템이라는 점입니다.

핵심 포인트는 다음입니다.

1️⃣ AI Agent Infrastructure

LLM 호출이 아니라 AI Agent Runtime

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2️⃣ Software Engineering Automation

단순 코드 생성이 아니라

• Issue
• Workspace
• Tool
• Retry
• Observability

전체 개발 프로세스를 자동화

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3️⃣ AI DevOps

AI를 CI/CD 파이프라인처럼 운영하는 구조입니다.

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마무리

Hatice는 단순한 AI 코딩 툴이 아니라 AI 에이전트 오케스트레이션 시스템입니다.

정리하면 다음과 같습니다.

Hatice

• GitHub Issues 기반 작업 자동화
• AI 코딩 에이전트 실행
• Workspace isolation
• 재시도 및 상태 관리
• 실시간 대시보드
• 비용 추적

AI 코딩이 발전하면서 앞으로는 다음과 같은 아키텍처가 중요해질 가능성이 높습니다.

AI Agent
+
Workflow Orchestration
+
Tooling Infrastructure

Hatice는 바로 그 초기 형태의 AI 개발 운영 플랫폼이라고 볼 수 있습니다.