Kakao: ИИ-агент в системе Olive сократил ручное сопоставление на 95%

Перед выпуском приложений Kakao проверяет лицензионные риски используемого открытого ПО в собственной системе Olive. Система опирается на базу из более чем 50 млн записей об открытом ПО. Часть работы оставалась ручной: если библиотека не была собрана в базе или её происхождение неясно, разработчик или проверяющий сам вводил данные и сопоставлял компонент. Это задерживало релизы, особенно после добавления анализа косвенных зависимостей. Вторая проблема касалась лицензий: примерно 85% из нескольких тысяч, около 1350 штук, не имели разобранных обязательств; ревью одной лицензии занимало в среднем более часа.

Для сопоставления Kakao сначала проверила MCP-агента на стороне администратора: ему дали специальные API-методы Olive, описания каждого метода и стандартизованную терминологию вместо внутренних терминов команды. Затем агент был встроен в процесс проверки так, чтобы запускаться сам при старте проверки проекта, с асинхронной обработкой из-за долгого отклика. Для лицензий построен конвейер на основе LLM: он получает полный текст лицензии, извлекает обязательства (например, указание авторства, раскрытие исходного кода) и относит каждое к риску HIGH, MEDIUM или LOW. В интерфейсе администратора они видны тегами с подсветкой места в тексте и обоснованием модели.

Источник, колонка команды Kakao от 19 сентября 2025 года, описывает два случая из подхода «реинжиниринг на основе агентов». После запуска ИИ-агента число ручных сопоставлений, которые пользователь делает после сканирования, в среднем снизилось на 95%: из 100 неотнесённых позиций агент обрабатывает 95. LLM-анализ применён к примерно 1350 непроверенным лицензиям; ИИ отнёс 560 из них (около 41%) к среднему или высокому риску. Ручное ревью лицензии, которое в среднем занимало 60 минут, с помощью ИИ занимает до 10 минут. Администратор подтверждает результат модели кнопкой. Модель и поставщик LLM в тексте не названы.