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깃허브 CTO "AI 에이전트에 맞는 '깃' 만들 것…오류 검토 기능 강화"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)이 코드를 더 많이, 빠르게 만들고 있습니다. 우리는 이에 맞게 개발 시스템을 바꿀 것입니다. AI가 불필요한 작업을 반복하지 않게 할 것입니다. 코드에 문제가 있는지도 더 쉽게 확인할 있게 지원합니다. 개발자는 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하고 최종 판단에 집중할 것입니다." 블라드 페도로프 깃허브 최고기술책임자(CTO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 인터뷰에서 AI 에이전트 작업 방식에 맞춰 깃(Git) 기능과 API를 추가 개선하겠다고 밝혔다. 관련 작업은 내년 1분기에 진행할 예정이다. 깃은 코드를 언제, 누가, 어떻게 수정했는지 기록하는 버전 관리 기술이다. 여러 개발자가 각자 수정한 코드를 합치거나 문제가 생겼을 때 이전 상태로 되돌릴 수 있도록 돕는다. 깃허브는 이를 바탕으로 온라인에서 코드를 저장하고 변경 내용을 검토하며 협업하는 환경을 제공해 왔다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트가 코드 작성과 수정에 참여하면서 이를 지원하는 개발 환경도 달라져야 한다고 설명했다. 그는 "사람이 하루 한 번 수행할 것으로 가정하고 만든 API는 같은 작업을 1분에 여러 번 수행하는 에이전트에게 효율적이지 않다"고 말했다. 이에 깃허브는 코드 변경이 발생하면 시스템이 에이전트에게 알려주는 API 개선을 추진한다. 에이전트가 변경 여부를 계속 확인하는 대신 알림을 받은 뒤 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 이를 통해 불필요한 확인 요청을 줄이고 시스템 부담을 낮추려는 것이다. 이와 함께 작업에 필요한 코드만 골라 불러오는 '부분 체크아웃' 기능도 개선한다. 프로그램 일부를 수정할 때 관련 부분만 작업 공간에 가져오는 기능이다. 에이전트가 불필요한 코드까지 다루는 부담을 줄여 작업 효율을 높일 수 있다. 페도로프 CTO는 "과거에는 상대적으로 덜 중요했던 부분 체크아웃 같은 기능이 앞으로는 훨씬 중요해질 것"이라고 설명했다. 해당 업데이트 계획은 이번 유니버스에서 소개된 깃 시스템 확장성 강화와도 연결된다. 시스템이 더 많은 작업을 처리하도록 하면서 에이전트의 불필요한 요청·작업까지 줄이겠다는 구상이다. 그는 "병목을 없애고 에이전트가 더 효율적으로 일하게 하면 작업 속도를 높일 수 있다"며 "개발자는 일상적인 업무에서 겪는 병목을 줄일 것"이라고 내다봤다. 페도로프 CTO는 AI 에이전트 시대에 깃 자체가 필요 없어질 것이라는 주장에는 신중한 입장을 보였다. 그는 "미래는 아무도 알 수 없다"며 "분명한 것은 깃이 에이전트와 더 조화롭게 작동할 수 있다는 것"이라고 강조했다. "어제 쓴 기술, 오늘 필요 없을 수도…AI 검토 시스템 투자" 페도로프 CTO는 AI가 작성한 코드 오류를 찾아내는 검토 기술에도 투자를 강화할 것이라고 밝혔다. 코드 생성량이 늘어날수록 사람이 모든 내용을 같은 수준으로 살펴보기 어려운 만큼 오류 가능성이 높은 부분에 검토를 집중하도록 돕겠다는 전략이다. 깃허브는 이를 위해 코드 변경 사항을 작은 단위로 나누는 '스택형 풀 리퀘스트(PR)'와 AI가 코드를 자동 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰'를 결합하고 있다. 변경 내용을 파악하기 쉽게 나누고, 그중 실수가 의심되는 부분을 보여줘 개발자가 우선 확인하도록 하는 방식이다. 페도로프 CTO는 "개발자가 많은 코드를 생성하면 모든 코드를 1~2년 전과 같은 깊이로 검토할 수는 없다"며 "정말 중요한 부분을 이전과 같은 깊이로 검토하도록 돕는 것이 목표"라고 말했다. 그는 자동 점검을 거치더라도 최종 검토와 책임은 사람에게 있다고 강조했다. 깃허브 역시 내부 개발에 자체 AI 도구를 활용하지만, 사람이 검토하지 않은 코드를 병합하거나 제출하도록 운영하지는 않는다고 밝혔다. 페도로프 CTO는 "엔지니어는 자신이 시스템에 가한 변경과 변경 이후 시스템이 제대로 작동하는지에 대해 여전히 책임을 진다"며 "오류를 줄이고 사람이 꼭 살펴봐야 할 부분에 집중하도록 돕는 것이 우리 역할"이라고 덧붙였다. 그는 AI 시대에 코드 개발·검토 방식도 기술 변화에 맞춰 계속 평가하고 개선해야 한다고 봤다. AI 모델과 도구가 빠르게 바뀌면서 기존에 효과적이던 방식이 더 이상 우수한 결과를 내지 못할 수 있기 때문이다. 페도로프 CTO는 이 같은 변화의 속도를 가장 큰 기술적 과제로 꼽았다. 그는 "2주 전 모범 사례가 오늘은 더 이상 모범 사례가 아닐 수 있다"며 "지난주에 추가한 스킬이 지금도 도움이 되는지 확인하고, 고객도 그런 변화를 파악할 수 있도록 지원하는 데 투자할 것"이라고 말했다.

2026.11.01 13:34김미정 기자

AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

깃허브 제품 부사장 "AI 코딩 가성비 시대 이끌 것"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "웹사이트에서 글자 한 줄을 수정하는 데 가장 비싼 인공지능(AI) 모델을 사용할 필요는 없습니다. 기업이 AI 개발 도구를 효율적으로 활용하려면 작업에 적합한 모델을 선택하고 비용을 통제할 수 있어야 합니다." 루이스 비텐코트-에밀리오 깃허브 제품 부문 수석부사장(SVP)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업 비용 부담도 커지고 있다고 진단했다. 개발자가 간단한 코드 수정에도 고성능 AI 모델을 사용하면 불필요한 지출이 발생할 수 있어 작업 난도에 따라 모델을 다르게 활용해야 한다는 설명이다. 그는 특히 기존 멀티모델 환경에서는 개발자가 어떤 모델을 사용할지 직접 판단해야 한다는 점을 한계로 꼽았다. AI 모델마다 성능과 가격이 달라 작업에 맞지 않는 모델을 선택하면 비용이 늘거나 결과물의 품질이 떨어질 수 있기 때문이다. 깃허브는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 이번 행사에서 '코파일럿 퓨전'을 공개했다. 퓨전은 개발자가 여러 AI 모델을 직접 비교하지 않아도 작업에 적합한 모델을 자동으로 조합해 개발 업무를 처리하도록 지원한다. 퓨전의 작동 원리는 업무에 따라 적합한 인력을 배치하는 방식과 비슷하다. 개발자가 프로젝트를 전달하면 퓨전은 여러 AI 에이전트를 실행하고, 각 작업에 적합한 모델을 활용해 결과물을 만든 뒤 하나로 통합한다. 개발자는 비용과 성능의 균형을 우선할지, 고성능 모델 활용을 중시할지 선택할 수 있다. 다만 개별 작업마다 모델을 일일이 지정할 필요는 없다. 깃허브는 이런 방식이 실제 개발 비용을 얼마나 줄이는지도 시험했다. 소프트웨어 개발 벤치마크를 활용해 AI가 주어진 작업을 정확하게 완료했는지 확인하고, 작업에 사용한 토큰과 처리 시간을 측정했다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "주요 벤치마크에서 작업 완료 점수가 8.7포인트(p) 높게 나타났다"며 "최첨단 AI 모델을 사용하는 방식과 비교해 비용은 77% 낮았다"고 밝혔다. 그는 퓨전이 개발자 모델 선택 부담도 줄일 것으로 기대했다. 실제 코파일럿 사용자 61%는 여러 AI 모델을 사용하고 있으며, 유료 개발자 중 63%는 한 달에 적어도 한 번 자동 모델 선택 기능을 이용하고 있는 것으로 나타났다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "다수 개발자는 기본 설정이나 자동 모델 선택 기능을 사용한다"며 "퓨전을 통해 하나의 프로젝트에서 여러 모델이 활용되는 모습을 경험하면 각 모델의 장단점도 자연스럽게 이해하게 될 것"이라고 내다봤다. 그는 "개발자에게 다양한 모델을 선택할 권한을 주는 것은 좋지만, 어떤 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 판단할 책임도 함께 늘어난다"며 "퓨전은 이런 부담을 줄이면서 여러 모델 장점을 활용하도록 설계했다"고 강조했다. "AI 거버넌스·비용 통제…에이전트 협업 지원" 깃허브는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 개발 업무도 확대하고 있다. 기업이 AI 사용을 통제하는 동시에 여러 에이전트를 활용해 복잡한 개발 프로젝트까지 처리할 수 있도록 지원하려는 것이다. 대표 기능이 올해 공개한 '코파일럿 프로젝트'다. 지난해 발표한 '에이전트HQ'가 개발자에게 다양한 AI 에이전트를 선택할 수 있는 환경을 제공했다면, 코파일럿 프로젝트는 여러 에이전트가 개발 프로젝트를 나눠 수행하도록 지원한다. 예를 들어 여러 코드 저장소를 수정해야 하는 프로젝트가 있다면 각 저장소에 AI 에이전트를 배정할 수 있다. 에이전트들은 서로 다른 AI 모델을 사용해 작업을 동시에 진행하고, 코파일럿 프로젝트는 이들 작업을 조율한다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 이런 변화가 개발자 역할에도 영향을 미칠 것으로 내다봤다. AI 모델 하나에 작업을 지시하던 방식에서 벗어나 여러 에이전트 업무를 관리하는 방향으로 개발 방식이 바뀐다는 것이다. 그는 "기존에는 개발자가 하나의 모델과 대화하면서 한 번에 하나의 작업을 해결했다"며 "이제는 여러 에이전트에 업무를 배분하고 작업을 조율하는 엔지니어링 매니저와 같은 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다. 이어 "우리는 개발자에게 가장 효과적이고 가성비 높은 도구를 선택할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 사람과 AI 에이전트가 한곳에서 협력하며 소프트웨어를 개발할 수 있도록 플랫폼을 키울 것"이라고 강조했다.

2026.10.31 01:56김미정 기자

깃허브 "올해 韓 이용자 350만 명…정부 AI 정책 영향"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "한국 깃허브 개발자 수가 1년 만에 100만 명 이상 증가해 350만 명을 넘어섰습니다. 한국에서 깃허브를 사용하는 조직과 코드 저장소도 함께 늘고 있습니다. 전 세계에서 나타나는 개발 생태계 성장이 한국에서도 확인됐습니다." 탈라 카라드셰 깃허브 비즈니스 인사이트 부문 수석 디렉터는 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026'에서 지디넷코리아와 만나 한국 개발 생태계 성장세를 이같이 평가했다. 카라드셰 디렉터는 깃허브가 매년 발간하는 개발자 동향 보고서 '옥토버스' 작성에 참여하고 있다. 카라드셰 디렉터는 인공지능(AI) 기술 발전으로 소프트웨어 개발에 참여하는 사람이 늘고 있다고 설명했다. 전문 개발자뿐 아니라 프로그래밍을 배우는 학생과 일반인도 AI 도구를 활용해 개발에 참여하면서 깃허브 이용자가 증가하고 있다는 것이다. 그는 "깃허브 개발자는 전문 소프트웨어 엔지니어일 수도 있지만, 기술 전문가가 아니더라도 호기심을 가지고 새로운 것을 배우려는 사람일 수도 있다"며 "한국에서도 더 많은 사람이 깃허브에 가입해 새로운 기술을 탐색하고 있다"고 설명했다. 실제 깃허브가 지난 27일 발표한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 올해 9월 기준 전 세계 깃허브 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국이 3830만 명으로 가장 많았고 인도 3200만 명, 중국 1240만 명, 브라질 120만 명, 일본 715만 명 순이었다. 한국은 개발자 수뿐 아니라 실제 코드 활동에서도 높은 순위를 기록한 것으로 나타났다. 보고서에 따르면 한국은 코드 푸시 부문에서 세계 7위에 올랐다. 미국과 인도, 중국, 브라질, 독일, 영국에 이어 프랑스와 일본보다 높은 순위를 차지했다. 코드 푸시는 개발자가 작성하거나 수정한 코드를 깃허브 서버에 올리는 작업이다. 공개 저장소에 코드를 올리면 다른 개발자들도 해당 코드를 확인하고 활용할 수 있어 오픈소스 생태계의 활동 수준을 보여주는 지표로 활용된다. 카라드셰 디렉터는 "한국 개발자들은 비공개 저장소뿐 아니라 공개 저장소에서도 활발하게 활동하고 있다="며 "코드를 공유하면서 글로벌 개발자 커뮤니티에 기여하고 있다는 점이 인상적"이라고 평가했다. 이어 "한국 깃허브 개발자 수가 일본 절반 수준이지만, 공개 저장소 코드 푸시 순위에서는 일본보다 앞섰다"며 "이는 한국 개발자들이 자신들의 코드를 외부에 공개하고 다른 개발자들과 공유하는 활동에 적극적으로 참여하고 있다는 의미"라고 덧붙였다. "정부 AI 육성 정책 인상적…에이전트 신뢰도 높아질 것" 카라드셰 디렉터는 한국 개발 생태계가 성장한 배경으로 정부의 AI 인재 육성 정책에 주목했다. 정부가 AI 교육과 기술 지원을 확대하면서 더 많은 사람이 개발에 참여할 수 있다는 설명이다. 깃허브의 '옥토버스 2026' 보고서도 아시아태평양 지역의 개발자 증가 요인으로 정부 AI 인프라와 인재 육성 투자를 꼽았다. 특히 한국에서는 정부 주도 AI 인재 육성 프로그램에 주목했다. 일본은 AI 인프라 투자, 인도네시아는 디지털 경제 성장을 주요 특징으로 제시했다. 카라드셰 디렉터는 "한국과 일본 모두 정부 차원에서 AI 산업을 지원하고 있다"며 "한국에서는 정부 주도의 지원 정책이 개발자 생태계의 성장으로 이어지고 있을 가능성이 있다"고 분석했다. 그는 한국 개발 생태계가 지속적으로 성장하려면 학생들의 AI 기술 접근성을 높여야 한다고 제언했다. 특히 최신 AI 기술을 이용하는 데 드는 비용을 낮추고 교육기관에 대한 투자를 확대할 필요가 있다고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 "현재 최첨단 AI 기술을 활용하는 비용은 학생 소득만으로 감당하기 여전히 높은 수준"이라고 지적했다. 이어 "더 어린 나이부터 학생들이 기술에 호기심을 갖고 직접 활용할 수 있도록 정부는 교육기관에 투자해야 한다"며 "비용 부담 없이 AI를 경험할 수 있는 환경이 중요하다"고 강조했다. 카라드셰 디렉터는 앞으로 AI 에이전트가 더 많은 개발 업무를 수행하면서 개발자 역할도 달라질 것으로 전망했다. 그는 "내년에는 개발자들은 AI를 통해 얼마나 더 많은 일을 수행하고 위험을 줄였는지 확인하고 싶을 것"이라며 "AI 에이전트 신뢰가 높아지면서 개발자 역할이 어떻게 변화하는지도 중요한 관전 요소가 될 것"이라고 내다봤다.

2026.10.30 23:47김미정 기자

엔타이어, 깃허브 또 겨냥…"개발자는 새 플랫폼 원해"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "깃허브는 새로운 깃허브가 필요하지 않다고 생각할 수 있지만 개발자들은 분명히 원합니다. 소프트웨어 개발과 오픈소스 미래를 거대 기업 손에 맡겨선 안 됩니다." 토마스 돔케 엔타이어 최고경영자(CEO)는 개발자가 코드 호스팅 플랫폼을 선택할 수 있어야 하며, 이런 선택권이 개발자 생태계에 필수적이라고 29일(현지시간) 지디넷코리아에 밝혔다. 앞서 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 29일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기자간담회에서 엔타이어와의 경쟁에 대해 "세상에 새로운 깃허브가 필요하다고 생각하지 않는다"며 "시대 변화에 맞춰 진화하는 인공지능(AI) 플랫폼이 필요하다"고 주장했다. 돔케 CEO는 이에 대해 개발자 커뮤니티가 특정 기업에 의존하지 않고 새로운 터전을 선택할 수 있어야 한다는 논리를 제시했다. 엔타이어는 이를 뒷받침하기 위해 코드와 변경 이력을 저장하는 깃(Git) 저장 시스템을 오픈소스로 공개할 계획이라고 밝혔다. 현재 깃허브는 수많은 오픈소스 프로젝트가 모이는 중심지지만, 플랫폼 소스코드는 공개하지 않고 있다. 엔타이어는 오픈소스 프로젝트를 담는 기반 시스템까지 공개하겠다는 점을 차별화 요소로 내세웠다. 돔케 CEO는 "개발자 커뮤니티의 새로운 터전이 오픈소스 기반으로 규모를 확장할 수 있어야 한다"며 "이를 위해 우리는 세계 여러 지역에 데이터를 저장할 수 있도록 플랫폼을 구축하고 있다"고 말했다. 엔타이어는 깃허브 유니버스 개막 하루 전인 27일 코드 저장과 관리부터 검토와 테스트까지 지원하는 독립형 AI 개발 플랫폼을 공개했다. 깃허브에서 처리하던 주요 개발 작업을 자사 플랫폼에서도 수행할 수 있도록 한 것이다. 핵심 차별화 영역은 코드 검토다. AI가 코드를 빠르게 작성하더라도 사람이 변경 내용을 일일이 확인해야 한다면, 전체 개발 속도를 높이는 데 한계가 있다는 판단이다. 엔타이어는 이를 해결하기 위해 깃허브의 핵심 협업 기능 '풀 리퀘스트'를 대체하는 '트레일스'를 도입했다. 풀 리퀘스트는 변경된 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 검토를 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드 품질을 평가하고, 발견한 문제를 반복적으로 수정하도록 설계됐다. 엔타이어는 모든 평가 기준을 충족하면 개발자가 변경된 코드를 전부 읽지 않고도 기존 프로젝트에 합칠 수 있다고 설명했다. 깃허브는 플랫폼 규모와 운영 경험을 바탕으로 대응하겠다는 입장이다. 데이글 COO는 "전 세계 2억 2500만 명 이상 개발자를 지원하는 환경에서 AI 에이전트의 작업 방식에 맞춰 개발 핵심 기능과 인프라를 개선하고 있다"고 설명했다. 데이글 COO는 개발자 커뮤니티도 주요 경쟁력으로 꼽았다. 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 바뀔수록 개발자가 결과물을 공유하고 함께 배우는 공간의 중요성이 커진다는 판단이다. 두 회사 경쟁에는 깃허브 모회사 마이크로소프트의 투자 관계도 얽혀 있다. 엔타이어가 지난 2월 10일 발표한 6000만 달러 규모 시드 투자에는 마이크로소프트 벤처투자 조직 M12가 참여했다. 펠리시스가 주도하고 마드로나 등이 참여한 이 투자에서 엔타이어 기업가치는 3억 달러로 평가됐다. M12의 개별 투자액은 공개되지 않았다. 데이글 COO는 간담회에서 M12가 마이크로소프트 제품과 경쟁하는 개발사에도 자주 투자한다고 설명했다. 그는 "개발자들이 가장 좋은 도구를 사용할 수 있기를 바란다"며 "필요한 것은 시대 변화에 맞춰 진화하는 플랫폼"이라고 강조했다.

2026.10.30 05:40김미정 기자

엔타이어 도전장에 깃허브 "우린 늘 진화"…인프라·커뮤니티로 승부

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "세상에 새로운 깃허브가 필요하다고 생각하지 않습니다. 시대 변화에 맞춰 진화하는 인공지능(AI) 플랫폼이 필요합니다. 우리는 그렇게 하고 있습니다." 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기자간담회에서 엔타이어와의 경쟁에 대해 이같이 밝혔다. 토마스 돔케 전 최고경영자(CEO)가 세운 경쟁사 존재감을 인정하면서도 기존 깃허브를 발전시키는 데 집중하겠다는 입장이다. 엔타이어는 깃허브 유니버스 개막 하루 전인 27일 코드 저장과 관리부터 검토와 테스트까지 지원하는 독립형 AI 개발 플랫폼을 공개했다. 깃허브에서 하던 주요 작업을 엔타이어에서도 처리할 수 있도록 한 것이다. 엔타이어가 깃허브와 차별화하려는 핵심 영역은 코드 검토다. AI가 코드를 빠르게 작성해도 사람이 변경 내용을 일일이 확인해야 한다면 전체 개발 속도를 높이는 데 한계가 있다는 판단이다. 이를 해결하기 위해 깃허브 핵심 협업 기능인 '풀 리퀘스트'를 대체하는 '트레일스'를 플랫폼에 도입했다. 풀 리퀘스트는 변경된 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 검토를 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드 품질을 평가하고 발견한 문제를 반복적으로 수정하도록 설계됐다. 엔타이어는 모든 평가 기준을 충족하면 개발자가 변경된 코드를 전부 읽지 않고도 기존 프로젝트에 합칠 수 있다고 설명했다. 두 회사 경쟁 구도에는 깃허브 모회사 마이크로소프트 투자 관계도 얽혀 있다. 엔타이어가 지난 2월 10일 발표한 6000만 달러 규모 시드 투자에는 마이크로소프트의 벤처투자 조직 M12가 참여했다. 이는 펠리시스가 주도하고 마드로나 등이 함께한 투자였다. 당시 엔타이어 기업가치는 3억 달러로 평가됐으며 M12의 개별 투자액은 공개되지 않았다. M12는 투자 당시부터 AI 에이전트와 개발자의 협업 방식에 주목한 것으로 전해졌다. 미셸 곤잘레스 M12 총괄은 엔타이어가 사람과 에이전트 협업을 위한 플랫폼을 처음부터 새로 설계하고 있다고 평가하며 투자 배경을 설명한 바 있다. 기존 개발 도구에 AI 기능을 추가하는 것을 넘어 개발 환경 자체를 바꾸려는 시도에 투자한 셈이다. 간담회에서도 데이글 COO는 M12가 깃허브뿐 아니라 마이크로소프트 제품과 경쟁하는 개발사에도 자주 투자한다고 답했다. 개발자가 가장 좋은 도구를 사용할 수 있어야 한다는 점을 재차 강조했다. 이날 깃허브는 플랫폼 규모 성장과 인프라 추가 구축 계획을 의지를 밝혔다. 데이글 COO는 전 세계 2억2500만 명 이상 개발자를 지원하는 환경에서 AI 에이전트를 활용하는 작업 방식에 맞춰 개발의 핵심 기능을 개선하고 있다고 설명했다. 그는 깃허브 개발자 커뮤니티도 경쟁력으로 제시했다. 소프트웨어(SW) 개발 방식이 빠르게 바뀔수록 개발자가 결과물을 공유하고 함께 배우는 커뮤니티가 중요해진다는 판단에서다. 엔타이어가 새로운 코드 검토 방식으로 기존 개발 환경을 바꾸려 한다면 깃허브는 축적한 인프라와 커뮤니티를 바탕으로 변화에 대응하겠다는 구도다. 데이글 COO는 "개발자들이 가장 좋은 도구를 사용할 수 있기를 바란다"며 "필요한 것은 시대 변화에 맞춰 진화하는 플랫폼"이라고 강조했다.

2026.10.29 06:09김미정 기자

깃허브 "AI 작업 배분까지 자동화…개발자, 목표·결과 검토에 집중"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "그동안 개발자는 여러 인공지능(AI) 에이전트에 작업을 맡기고 진행 상황까지 챙겨야 했습니다. 이제는 이런 조율까지 AI가 합니다. 개발자는 작업 목표 설정과 결과 검토에만 집중하면 됩니다." 제이 파리크 마이크로소프트 코어AI 부문 수석부사장은 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 이날 깃허브는 개발 목표에 따라 에이전트를 실행하고 작업을 배분하는 '코파일럿 프로젝트'를 공개했다. 코파일럿 프로젝트는 단일 코드 저장소 내 작업부터 여러 저장소를 함께 수정해야 하는 기능 개발까지 지원한다. 현재 모든 사용자는 해당 서비스를 이용할 수 있다. 코파일럿 프로젝트에서는 코파일럿 오케스트레이터가 전체 작업을 조율한다. 오케스트레이터는 프로젝트 맥락을 유지하면서 필요한 하위 에이전트를 실행한다. 각 에이전트가 작업을 마치고 풀 리퀘스트를 생성하면 코파일럿 프로젝트가 이를 프로젝트 개요 화면에 표시한다. 개발자는 개별 에이전트 작업이 끝나기 전에도 요구사항과 참고 자료를 추가할 수 있다. 에이전트가 내놓은 결과를 검토하고 후속 작업 방향을 제시하는 것도 가능하다. 에이전트를 로컬이나 클라우드에서 실행할 수 있으며, 클라우드에서 작동하는 에이전트는 개발자가 노트북을 닫아도 작업을 이어간다. 코파일럿 프로젝트는 커넥터를 통해 외부 서비스 정보를 연결할 수도 있다. 지원 대상은 슬랙과 워크 IQ, 버셀, 넷리파이, 센트리 등이다. 개발자는 여러 앱을 오가며 정보를 찾는 대신 코파일럿 작업 환경에서 요구사항과 참고 자료를 확인할 수 있다. 이날 깃허브는 작업에 사용할 모델과 실행 방식을 선택하는 '코파일럿 퓨전'도 공개했다. 사용자는 작업 조건에 따라 하나의 모델을 사용하는 '싱글', 모델을 단계적으로 활용하는 '캐스케이드', 모델의 결과를 비평·검토하는 '크리틱' 중 적합한 방식을 골라 쓰면 된다. 파리크 수석부사장은 코파일럿 퓨전 맥스가 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수에서 60점을 기록했다고 밝혔다. 그는 코파일럿 퓨전 맥스와 앤트로픽 클로드 모델 점수 차가 2점 내 였다고 강조했다. 특히 코파일럿 퓨전 맥스 작업당 비용은 클로드 모델의 절반이며, 소요 시간은 40% 적었다는 점도 알렸다. 이날 소개된 '코파일럿 드리밍'은 코드 변화에 맞춰 개발 지침과 메모리를 정비한다. 이 기능은 과거에 작성한 지침이 현재 개발 환경과 맞지 않아 에이전트 작업을 방해하는 문제를 줄인다. 코파일럿 드리밍은 개발 환경이 바뀌면 지침 파일을 수정하는 풀 리퀘스트를 생성한다. 개발자는 일반적인 코드 변경과 같은 방식으로 지침 수정 내용을 검토할 수 있다. 개인의 선호와 팀의 작업 관행을 담은 메모리도 확인할 수 있다. 깃허브는 에이전트가 기능을 테스트하는 작업 공간인 '캔버스'도 공개했다. 캔버스는 브라우저와 터미널, 사용자 지정 캔버스를 지원한다. 에이전트는 이 공간에서 개발한 기능을 실행하고 작동 여부를 확인한다. 개발자는 기기와 개발 도구를 옮겨도 같은 작업을 이어갈 수 있다. 스마트폰에서 시작한 세션을 코파일럿 앱과 비주얼 스튜디오(VS) 코드, 명령줄 인터페이스(CLI), 웹에서 계속 진행할 수 있다. 각 환경에서 에이전트가 변경한 코드를 직접 열어 살펴보는 것도 가능하다. 코파일럿은 코드 외 결과물도 제작할 수 있다. 개발자가 별도 제공한 스킬을 활용하면 코파일럿이 앱 화면과 일치하는 마케팅용 데모 영상을 생성할 수 있다. 새 기능이 출시될 때 관련 영상을 자동으로 만들어 라이브러리에 추가하는 작업도 지원한다. 파리크 수석부사장은 "에이전트 시대에 맞춰 모든 기술 스택의 계층을 발전시키고 있다"며 "개발자가 에이전트를 활용해 소프트웨어를 만들고 협업하며 작업을 완수하는 데 더 많은 시간을 쓰도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.10.29 03:12김미정 기자

깃허브, AI 모델 선택·작업 관리 자동화…"내년 애저 100% 전환"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브가 인공지능(AI) 에이전트로 소프트웨어 개발 전 과정을 지원하는 플랫폼 기능을 확대했다. 작업 계획부터 코드 작성과 검증까지 연결해 개발자가 여러 에이전트에 작업을 맡기고 결과를 검토할 수 있게 돕겠단 전략이다. 깃허브는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 연례 개발자 컨퍼런스 '깃허브 유니버스 2026'에서 코파일럿 앱과 퓨전, 프로젝트, 오토메이션 등 신규 제품과 기능을 공개했다. 개발 속도와 품질을 높이고, 작업에 필요한 AI 모델과 도구를 한곳서 활용할 수 있는 생태계를 강화할 방침이다. 이번 발표는 코드 생성량을 늘리는 것뿐 아니라 기능 개발과 오류 수정 등 실제 작업을 완수하는 데 초점 맞췄다. 개발자가 방향을 설정하고 중요한 결정을 내리면 에이전트가 변경 사항을 구현하고 검증하는 것이 골자다. 최종 결과물에 대한 책임은 개발자가 유지한다. 이런 전략 중심에는 '깃허브 코파일럿 앱'이 있다. 이 앱은 여러 프로젝트에서 사용하는 에이전트와 도구를 연결해 개발자가 작업을 일일이 인계하는 부담을 줄인다. 코드 작성뿐 아니라 명세서 작성과 설계 논의 공유, 운영 데이터 분석도 같은 환경에서 수행할 수 있다. 깃허브는 '코파일럿 프로젝트'도 출시했다. 이는 여러 코드 저장 공간에서 에이전트가 동시에 수행하는 작업을 통합 관리한다. 개발자는 한곳에서 진행 상황을 살펴보고 필요한 결정을 내리며 다음 작업을 지시할 수 있다. 개별 작업 실행 과정을 관리하는 부담을 줄이고 개발에 집중하도록 지원한다. 여기서 작업에 사용할 AI 모델은 '코파일럿 퓨전'이 선택, 조율한다. 추론과 코드 생성, 오류 수정 등에 필요한 성능과 비용을 평가해 하나 이상의 모델을 활용하는 실행 방식을 결정한다. 개발자가 작업마다 모델을 직접 고르는 부담을 줄이는 기능이다. 깃허브는 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 인덱스 평가에서 '퓨전 맥스'가 앤트로픽 '오퍼스 5.5 맥스'와 2점 이내의 점수 차이를 기록했다고 밝혔다. 해당 평가에서 비용은 절반이었으며 작업당 소요 시간은 40% 적었다고 설명했다. 깃허브는 기기나 도구를 바꿔도 같은 작업을 이어가는 '세션 연속성'도 지원한다. 휴대전화에서 에이전트 작업을 시작한 뒤 코드 편집기인 비주얼 스튜디오 코드에서 방향을 조정하고 웹에서 진행 상황을 확인하는 식이다. 개발자가 접속 환경을 바꾸는 동안에도 에이전트는 클라우드에서 작업을 계속한다. 반복 업무 자동화…AI가 작성한 코드 심층 검토 깃허브는 개발 과정 업무 자동화를 위한 '코파일럿 오토메이션'을 내놨다. 이는 개발자가 직접 실행하거나 특정 이벤트가 발생했을 때 또는 정해진 일정에 따라 에이전트가 문제 분류와 우선순위 판단, 코드 검토 등을 수행하도록 설정할 수 있다. 여기에 이전 작업 결과를 바탕으로 개선 방안을 제안하는 기능도 추가됐다. 개발자는 제안 내용을 검토하고 승인할 수 있다. 완료된 작업 기록을 다음 작업 개선에 활용하는 식이다. 깃허브는 코드 품질을 점검하는 '코파일럿 코드 리뷰 맥스'도 공개했다. 깃허브에 따르면 이 기능은 코드 검토 평가인 리뷰벤치에서 심각도 높은 문제를 탐지하는 정확성과 누락 없이 찾아내는 능력을 종합한 에프원 점수에서 가장 높은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 일상적인 검토를 빠르게 수행하는 라이트·밸런스드와 달리 변경 사항을 깊이 살펴보는 데 초점을 맞췄다. 깃허브는 기업 고객 이용 방식도 바꾼다고 밝혔다. 깃허브 엔터프라이즈 고객은 별도 코파일럿 구독 없이 앱과 코드 검토, 오토메이션 등 모든 코파일럿 기능을 이용하고 사용한 AI 크레딧에 대해서만 비용을 낼 수 있다. 새 이용 방식은 깃허브 영업팀을 통해 제공하며, 향후 고객이 직접 신청하는 방식도 지원할 계획이다. 기존 코파일럿 비즈니스와 코파일럿 엔터프라이즈 고객은 현재 요금제를 유지하거나 원하는 시점에 전환할 수 있다. 늘어나는 에이전트에 인프라 확충…"내년 애저 100% 전환 목표" 깃허브는 늘어나는 에이전트 작업을 처리하기 위해 인프라 시설도 확대했다고 밝혔다. 올해 중앙처리장치(CPU) 코어 400만 개와 고속 저장장치 160페타바이트(PB), 초당 50테라비트(Tb) 네트워크 용량을 추가했다. 깃허브는 서비스 운영 환경을 마이크로소프트 애저의 여러 지역에 분산 배치하는 구조로 전환하고 있다. 전환은 내년 초 완료될 예정이다. 코드 버전 관리 기술인 깃(Git) 구조도 기본 구성 요소를 단순화하고 저장장치와 연산 자원을 분리하는 방향으로 개선한다. 제이 파리크 마이크로소프트 코어AI 수석부사장은 "지금까지 작성한 모든 SW는 앞으로 5년간 작성할 SW 1%에도 못 미칠 것"이라며 "이전에는 해결할 수 없었던 문제를 SW로 해결하는 데 있다"고 강조했다.

2026.10.29 01:10김미정 기자

깃허브, 광업·건설·농업까지 확산…"개발 프로젝트 18배 늘어"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. 산업별 현장 문제를 해결하기 위한 AI 개발 프로젝트가 최근 수년간 크게 늘었다는 분석이다. 깃허브가 지난 27일(현지시간) 공개한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 광업·채석업·석유·가스 채굴업을 지원하는 코드 저장소는 2022년 수치보다 약 65배로 늘어난 것으로 집계됐다. 초기 규모가 작았던 사업지원 서비스업과 건설업은 각각 17~18배 규모로 커졌으며 제조업도 거의 3배 넘게 증가한 것으로 나타났다. 깃허브는 2022년부터 올해까지 생성된 공개 저장소 무작위 표본을 북미산업분류체계에 따라 산업별 AI 에이전트 활용도를 이같이 분석했다. 코드와 관련 자료를 보관하는 저장소 이름과 설명 등을 바탕으로 어떤 산업을 지원하는 프로젝트인지 분류하는 식으로 진행했다. 보고서는 전문·과학·기술 서비스업 관련 저장소는 같은 기간 약 5배 오른 것으로 나타났다. 전체 산업 중 순위도 4위에서 정보산업에 이어 2위로 올라섰다. 농업·임업·어업·수렵업은 두 계단 상승했고 보건의료·사회복지 서비스업도 한 계단 올랐다. 현장 문제를 해결하는 구체적인 개발 사례도 등장했다. 제조업에서는 공구 사진 바탕으로 맞춤형 서랍 정리함을 설계해 3D 프린터로 출력하는 도구가 개발됐다. 보건의료 분야에서는 연구자가 조직 표본 대용량 디지털 이미지를 더 쉽게 분석하도록 돕는 도구도 소개됐다. 대학 연구실은 닭이 뛰놀거나 벌레를 쫓는 행동을 영상으로 분류하는 시스템을 개발한 사례를 발표하기도 했다. 산업 시설에서 재사용할 수 있는 열을 찾아내는 도구도 등장했다. 보고서는 각 분야를 잘 아는 사람들이 AI 코딩 에이전트 도움을 받아 직접 해결책을 구현한 셈이다. 보고서는 산업별 프로젝트 증가가 곧바로 AI 에이전트 활용 확산을 뜻하는 것은 아니라고 선 그었다. 실제 광업과 보건의료·농업 등에서는 저장소 40% 이상이 AI를 언급했지만 에이전트가 제출한 코드 변경 요청이 확인된 저장소는 3%에 그쳤다. 반면 건설업은 AI 언급 비중이 약 25%였으나 에이전트가 코드 변경을 요청한 저장소 비중은 약 9%로 산업 중 가장 높았다. "AI가 코드 고치고 사람이 검토…개발 방식 바뀐다" 깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. 개발자가 AI 에이전트에 작업을 맡기고 결과까지 검토하는 방식이 늘어난 것으로 나타났다. 올해 9월 깃허브에서 제출된 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트 40% 이상은 에이전트가 작성한 초안에서 시작됐다. 3월 17%에서 반년 만에 비중이 크게 높아졌다. 9월 한 달간 에이전트가 시작한 코드 변경 요청은 1억 1000만 건으로, 이는 지난 3월보다 약 6배 높은 수치다. 개발자가 원하는 작업을 지시하면 에이전트가 초안을 만들고 사람이 이를 검토하는 방식이 확산한 것이다. 보고서는 작업 전체를 맡기는 기능 이용도 늘었다고 분석했다. 깃허브 코파일럿 월간 활성 사용자 중 에이전트형 기능을 사용하는 비중은 1년 전 35%에서 55%로 상승했다. 작업을 맡기면 독립적으로 수행하는 '코파일럿 클라우드 에이전트' 이용은 전년 대비 230% 증가해 에이전트 채팅 증가율 85%를 웃돌았다. 에이전트가 관여한 코드 변경 요청 가운데 2주 안에 실제 코드에 반영된 비중은 2월 83%에서 9월 90%로 높아졌다. 에이전트 관여가 감지되지 않은 요청은 두 시점 모두 약 86%였다. 검토와 보안 도구 이용도 늘어난 것으로 분석됐다. AI 지원 코드 검토와 깃허브 어드밴스트 시큐리티 이용량은 각각 전년 대비 90% 이상 증가했다. 코드에 포함된 API 키와 비밀번호 등 노출을 탐지하는 푸시 보호 기능은 올해 58억 회 검사를 수행했다. 깃허브는 전체 개발 활동도 사상 최대 규모로 늘었다고 봤다. 지난해 10월부터 올해 9월까지 개발자들이 코드 변경 사항을 깃허브에 전송한 횟수는 179억 회였다. 이는 2024년과 2025년을 합친 것보다 큰 규모다. 특히 코드 변경 이력을 저장하는 커밋은 공개·비공개 저장소를 합쳐 343억 회로 집계됐다. 이는 2년 전 3배가 넘는 규모다. 실제 코드에 반영된 변경 요청도 같은 기간 3배 이상 늘어 13억 건에 달한 것으로 나타났다. 올해 생성된 저장소 중 에이전트 설정 파일이 있는 저장소 평균 커밋 수는 해당 파일이 없는 신규 저장소보다 8배 더 높았다. 이 파일은 에이전트 작동 방식과 작업 방향을 설정하는 데 쓰인다. 다만 커밋 수는 코드 변경 활동량을 나타내는 지표로 생산성이나 소프트웨어 품질이 8배 높다는 의미는 아닌 것으로 확인됐다. 현재 깃허브를 이용하는 전 세계 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국과 인도가 각각 3830만 명과 3200만 명으로 가장 많은 비중을 차지했다. 두 나라 모두 올해 개발자가 1000만 명 이상 늘었다. 공개 저장소에서 이뤄진 기여 활동도 25억 회로 지난해 11억 2000만 회보다 두 배 많다. AI 모델도 골라 쓴다…복잡한 계획과 간단한 작업 나눠 활용 개발자들은 AI 모델 하나에 의존하기보다 작업에 맞춰 여러 모델을 사용한 것으로 나타났다. 보고서는 9월 모델을 직접 선택한 깃허브 코파일럿 사용자 중 61%는 두 개 이상 모델을 이용했다고 밝혔다. 4개월 전에는 50%였다. 유료 사용자가 이용한 모델 종류는 5월 29종에서 9월 47종으로 늘었다. 9월에는 어떤 단일 모델도 전체 요청의 25%를 넘게 차지하지 않았다. 개발자가 모델을 직접 선택한 요청 100건 중 범용 모델은 38건을 차지했다. 복잡한 추론과 계획에 초점을 맞춘 모델은 37건이었고 빠르고 가벼운 모델은 25건이었다. 개발자들이 필요한 기능과 속도·비용에 따라 모델을 나눠 쓰는 모습이다. 모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. 유료 깃허브 코파일럿 사용자 중 63%는 9월에 자동 모델 선택 기능을 한 번 이상 사용했다. 깃허브는 작업 단계별로 모델을 배정하는 기능을 자동 선택과 결합한 '깃허브 코파일럿 퓨전'도 정식 제공한다고 밝혔다. 깃허브는 "문득 떠올린 아이디어를 실제로 작동하는 무언가로 만드는 일이 훨씬 쉬워졌다"며 "무엇을 만들지, 누구를 위해 만들지는 여전히 개발자에 달렸다"고 밝혔다.

2026.10.29 01:10김미정 기자

깃허브 행사 직전 '맞불'…엔타이어, AI 개발 플랫폼 출시

토마스 돔케 깃허브 전 최고경영자(CEO)가 깃허브 연례 개발자 행사 '깃허브 유니버스 26' 하루 전 새 인공지능(AI) 개발 플랫폼을 내놨다. AI가 작성한 코드를 사람이 일일이 검토하는 대신 여러 AI 에이전트가 품질을 평가하도록 해 개발 속도를 높이겠다는 전략이다. 엔타이어는 AI 에이전트와 개발자가 함께 작업할 수 있는 독립형 개발 플랫폼을 출시했다고 27일 밝혔다. 기존 깃허브 코드 검토 방식을 대체하는 '트레일스'를 비롯해 코드 저장과 관리부터 테스트까지 지원하는 기능을 갖췄다. 깃허브 유니버스 26는 28~29(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린다. 해당 플랫폼은 AI가 코드를 작성하는 속도에 기존 개발 방식이 따라가지 못하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. AI 에이전트가 대량의 코드를 빠르게 생성하더라도 개발자가 변경 사항을 직접 검토하고 기존 코드에 반영하는 과정에서 시간이 걸린다는 판단이다. 이를 위해 엔타이어는 깃허브 핵심 협업 기능인 '풀 리퀘스트'를 대체할 트레일스를 도입했다. 풀 리퀘스트는 개발자가 작성한 코드를 기존 프로젝트에 합치기 전 변경 사항을 사람이 검토하도록 요청하는 기능이다. 트레일스는 여러 AI 에이전트가 코드의 품질과 작업 성공 여부를 평가하도록 설계됐다. 코드가 전송될 때마다 AI가 미리 설정한 평가 기준에 따라 점수를 매기고 그 결과를 화면에 표시한다. 이를 통해 개발자는 AI가 발견한 문제·수정 과정을 확인할 수 있다. AI 에이전트는 평가 과정에서 발견된 문제를 반복적으로 수정하며, 모든 평가 기준이 충족되면 개발자는 코드 전체를 직접 읽지 않고도 기존 프로젝트에 병합할 수 있다. 엔타이어는 트레일스로 코드 저장과 관리 속도도 높였다고 밝혔다. 깃허브와 호환되는 새로운 분산형 소스코드 관리 서버를 구축했다. 코드 전송 속도가 깃허브보다 최대 89배 빠르고 커서 오리진보다 6배 빠른 것으로 전해졌다. 개발자는 미국과 유럽연합(EU)을 비롯해 인도와 호주 등 원하는 지역에 비공개 코드 저장소를 만들 수 있다. 기존 저장소를 이전하거나 엔타이어에서 직접 운영하는 기능도 지원한다. 향후 서비스 제공 지역을 확대할 계획이다. 엔타이어는 AI 에이전트가 이전 작업을 기억하도록 돕는 '컨티뉴어스 메모리' 기능도 플랫폼에 도입했다. 이는 AI와 개발자가 주고받은 지시 내용과 작업 기록을 코드 저장소에 보관해 이후 작업에 활용하도록 하는 기능이다. 이 기능은 '코드베이스 그래프'와 '에이전틱 브레인'으로 구성됐다. 코드베이스 그래프는 AI가 필요한 정보를 빠르게 찾도록 지원하며, 토큰 사용량을 최대 71% 줄인다. 에이전틱 브레인은 이전 작업과 지시 내용을 기억해 AI가 같은 실수를 반복하지 않도록 돕는다. 엔타이어는 이번 플랫폼이 코드 작성 이후 빌드와 테스트 과정도 자동화한다고 밝혔다. 빌드카이트와 디포의 지속적 통합(CI) 서비스를 연결해 코드가 전송될 때마다 자동으로 빌드와 테스트를 시작하도록 했다. 결과는 트레일스에서 바로 확인할 수 있다. 기존 깃허브 액션스를 사용하는 개발자도 빌드카이트나 디포의 도구를 통해 작업 환경을 이전할 수 있다. AI가 코드를 생성하는 속도에 맞춰 이후 검증 과정에서 발생하는 지연을 줄이기 위한 조치다. 엔타이어는 지난 2월 시드 투자금 6000만 달러를 유치한 바 있다. 현재 깃허브와 마이크로소프트 등 주요 기술기업 출신 인력을 포함해 전 세계 50명 규모의 조직을 운영하고 있다. 회사는 기업과 오픈소스 개발자 대상으로 서비스 범위를 확대할 방침이다. 공개 코드 저장소와 자체 서버 운영 기능을 비롯해 AI 작업 과정을 실시간으로 공유하는 기능도 추가할 예정이다. 토머스 돔케 엔타이어 CEO는 "이제 AI 에이전트가 거의 모든 코드를 작성하고 있으며 속도와 복잡성도 과거 어느 때보다 높아졌다"며 "트레일스는 여러 AI 에이전트가 생성한 평가를 통해 코드 품질과 작업 성공 여부를 검증함으로써 개발자가 변경된 코드의 모든 줄을 직접 검토하지 않고도 확신을 갖고 병합할 수 있도록 한다"고 밝혔다.

2026.10.27 02:00김미정 기자

깃허브가 제시한 AI·사람 개발 협업 생태계는?

깃허브가 인공지능(AI)과 사람이 개발 영역에서 협업하는 방식을 제시한다. 깃허브는 오는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트메이슨센터에서 연례 개발자 컨퍼런스 '깃허브 유니버스 2026'을 개최한다. 올해 주제는 '에이전트 시대, 모두 함께'다. 사람과 개발 도구에 AI 에이전트까지 연결해 하나의 작업 흐름을 만드는 방식이 소개될 예정이다. 개발자가 코드를 직접 작성하는 역할에서 나아가 AI에 업무를 배분하고 전체 과정을 조율하는 변화를 다룬다. 주요 세션에는 깃허브와 마이크로소프트를 비롯해 오픈AI·앤트로픽·엔비디아·피그마 관계자들이 참여한다. 특히 AI 기반 개발 미래를 논의하는 패널에는 카라 필립스 앤트로픽 응용 AI 아키텍트와 로한 바르마 오픈AI 코덱스 제품 리드, 케이트 캐틀린 깃허브 스태프 제품 매니저가 나선다. 이들은 앞으로 2년간 AI가 소프트웨어 개발 방식에 가져올 변화를 토론할 예정이다. 이번 행사의 핵심 관전 포인트는 AI에 맡길 수 있는 업무의 범위다. 안주안 시먼스 깃허브 스태프 엔지니어링 매니저는 50개 이상 서비스에서 AI 에이전트를 운영한 사례를 소개한다. AI가 문제를 분류하고 기존 코드를 조사한 뒤 구현 계획과 코드 수정안을 만드는 과정에서 얻은 경험을 공유할 예정이다. 줄리아 캐스퍼 마이크로소프트 제품 매니저는 여러 AI 모델을 지원하는 코파일럿의 평가·최적화 체계를 설명한다. 자율적인 코드 작성 과제와 반복 가능한 평가를 통해 모델별 성능을 점검하고 기능 변경에 따른 성능 저하를 찾아내는 과정을 소개한다. 이번 행사에선 AI가 만든 코드 신뢰성을 확보하는 방법도 다룬다. 제프 안 모멘틱 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 AI 에이전트가 애플리케이션을 살펴보고 예상과 다른 동작을 재현하는 과정을 소개한다. 테스트 통과 여부뿐 아니라 실제 제품의 결함과 테스트·인프라 문제를 구분하는 방법에 초점을 맞춘다. 코파일럿의 메모리 관리도 주요 의제다. 쿠퍼 네더후드 깃허브 연구원과 알레한드로 카르데레라 깃허브 스태프 응용연구원은 과거 작업 정보가 누적되면 오히려 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 연구 결과를 소개한다. 이를 바탕으로 에이전트가 기억하거나 제외할 정보를 정하는 방식을 제시한다. AI가 수행할 수 있는 작업을 제한하는 보안 기술도 눈여겨볼 대목이다. 닉 테일러 포메리움 개발자 애드보킷은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 외부 도구와 연결한 AI에 코드 수정안 제출은 허용하되 최종 반영 권한은 제한하는 방식을 시연한다. 스티브 글래스 깃허브 선임 제품 매니저와 그레그 오스 깃허브 수석 제품 보안 엔지니어는 개발 자동화 도구 '깃허브 액션스'를 겨냥한 공급망 공격과 대응 방안을 소개한다. 인증정보에 접근하거나 소프트웨어를 배포할 수 있는 개발 환경에서 공격을 막기 위한 통제 수단을 설명할 예정이다. 깃허브는 "소프트웨어 개발은 언제나 긴밀한 협업을 바탕으로 이뤄졌다"며 "오늘날 그 협업은 사람을 넘어 도구와 통합 기능, 에이전트가 하나의 작업 흐름으로 연결되는 단계로 확장되고 있다"고 밝혔다.

2026.10.25 14:10김미정 기자

[AI 리더스] 피그마 "韓 기업, AI 코드·제품 완성 연결 필요…협업 도울 것"

“한국 고객사들은 인공지능(AI)으로 코드를 빠르게 작성하지만, 이를 실제 제품으로 완성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 디자인 의도를 반영하고 오류를 고치는 작업이 여전히 필요하기 때문입니다. 우리는 디자인과 코드를 연결해 이런 반복 작업을 줄이도록 지원할 것입니다." 르네 로 피그마 아시아태평양(APAC) 영업 총괄 부사장은 최근 지디넷코리아와 인터뷰에서 한국 시장 전략을 이같이 밝혔다. 이날 체이스 윌슨 피그마 개발자 마케팅 이사도 참석해 지난달 '콘피그 인디아'에서 공개한 신기능과 기술 방향을 소개했다. 로 부사장은 AI가 코드 작성 시간을 줄여도 전체 개발 기간까지 단축하는 것은 아니라고 봤다. 생성된 코드가 기업 디자인 기준에 맞는지 확인하고, 오류를 수정해 실제 서비스에 적용하는 과정은 여전히 개발팀 몫이라는 이유에서다. 실제 피그마가 실시한 APAC 조사에서도 이런 어려움이 드러났다. 조사에 따르면 한국 응답자 51%는 모든 프로젝트에 AI를 사용한다고 답했지만, 27%는 AI를 활용하면서 오히려 작업 시간이 늘었다고 응답했다. 로 부사장은 "아이디어를 눈에 보이는 형태로 구현하는 것과 이용자가 쓸 수 있는 제품을 만드는 데는 차이가 있다"며 "AI로 만든 코드와 앱을 실제 출시하려면 디자인을 다듬고, 다양한 이용자가 불편 없이 사용할 수 있는지도 확인해야 하기 때문"이라고 설명했다. 로 부사장은 한국 개발자가 디자인과 개발 협업을 끝까지 수행하지 않는다는 점도 짚었다. 같은 조사에서 한국 개발자 90%는 디자인에 관여한다고 답했고, 65%는 프로젝트 초기부터 참여한다고 밝혔다. 그러나 전 과정에 걸쳐 참여한다는 응답은 6%에 그쳤다. 로 부사장은 개발자가 초기 논의에 참여하더라도 이후 협업이 끊기면 실제 구현한 결과물이 당초 디자인과 달라지거나 사용성과 관련한 문제가 생길 수 있다고 설명했다. 그는 "뒤늦게 문제를 발견해 되돌려 고치는 일을 줄이려면 초기 구상부터 출시까지 관련 정보를 공유하고 함께 검토해야 한다"고 당부했다. 이에 발맞춰 피그마는 디자인과 코드를 같은 작업 공간에서 다루도록 제품을 확장하고 있다. 디자이너와 개발자뿐 아니라 제품 관리자와 마케터도 같은 화면에서 결과물을 확인하고 수정할 수 있도록 지원한다. 로 부사장은 "우리 제품 사용자 중 디자이너는 약 3분의 1"이라며 "개발 속도가 빨라질수록 다양한 역할을 맡은 사람들이 더 긴밀하게 협업해야 한다"고 강조했다. "AI가 기업 고유 디자인 반영해야" 윌슨 이사는 한국 고객사가 제품별로 흩어진 디자인을 한곳에서 관리하는 데 관심이 높다고 봤다. 그는 "기업이 여러 제품과 서비스를 개발하다 보면 디자인 기준도 제각각"이라며 "한국 고객사는 이런 디자인을 한곳에 모아 관리하는 기능에 큰 관심을 보였다"고 말했다. 윌슨 이사는 이런 고객 요구에 대응할 신규 제품으로 '피그마 스펙스'와 '코드 레이어'를 제시했다. 제품 요구사항을 AI에 정확히 전달하고, 이를 바탕으로 디자인과 코드를 함께 검토하도록 지원하는 것이 핵심이다. 해당 서비스는 지난 10월 콘피그 인디아에서 발표됐다. 피그마 스펙스는 제품 개발 목적과 요구사항을 디자인·도표와 문서로 정리해 직원과 AI가 참고하도록 돕는다. 이를 외부 업무 도구와 연결하면 최신 정보도 확인할 수 있다. 이를 통해 사용자는 요구사항이 바뀔 때마다 AI에 일일이 설명하는 부담을 줄일 수 있다. 코드 레이어는 디자인 화면을 코드로 바꾸거나 깃허브에 저장된 실제 코드를 가져와 팀원들과 수정안을 검토하도록 지원한다. 여러 제품을 운영하는 고객사는 실제 코드를 바탕으로 디자인을 수정하고, 의도대로 구현됐는지 같은 작업 공간에서 확인할 수 있다. 피그마는 이와 함께 제품별 버튼·메뉴 등 디자인 구성 요소와 관련 코드를 한곳에 모으는 기능도 개발하고 있다. AI가 각 제품의 디자인 기준을 따르고 기존 구성 요소를 우선 활용하도록 지침을 제공해, 여러 제품의 디자인을 관리하려는 수요에 대응한다. 윌슨 이사는 "AI가 디자인 기준 없이 작업하면 비슷한 결과물이 나오기 쉽다"며 "기업 고유 디자인을 반영하고 기존 구성 요소를 최대한 재사용하도록 제품을 고도화할 것"이라고 강조했다.

2026.10.23 12:57김미정 기자

[AI는 지금] 만드는 법 몰라도 AI가 프로그램 재현…'REA' 뭐길래

다른 사람이 만든 프로그램의 작동 원리를 인공지능(AI)이 분석하고 비슷한 기능까지 새로 구현하도록 돕는 기술이 등장했다. 오픈소스 AI 역설계 도구 'REA(Reverse Engineer Anything)'다. 19일 글로벌 소프트웨어 개발 플랫폼 깃허브에 따르면 REA는 지난 17일 스타 30만 개를 돌파한 데 이어 이날 32만 개를 넘어섰다. 최근 일주일 동안에만 약 20만 개가 추가됐다. 스타는 깃허브 이용자가 관심 있는 프로젝트에 표시하는 즐겨찾기 기능이다. 역설계는 이미 완성된 프로그램을 거꾸로 분석해 작동 원리를 알아내는 기술이다. 일반적으로 소프트웨어 기업은 프로그램을 만드는 데 사용한 소스코드를 공개하지 않는다. 이용자는 프로그램을 사용할 수 있지만 내부에서 어떤 과정을 거쳐 결과가 나오는지 알기 어렵다. REA는 이처럼 소스코드가 없는 프로그램의 내부 구조와 작동 방식을 조사하도록 돕는다. 기존에도 역설계 기술은 있었다. 다만 프로그램 내부를 분석하려면 기드라나 호퍼 같은 전문 도구를 다룰 줄 알아야 했다. REA는 이러한 분석 도구를 오픈AI의 '코덱스'나 앤트로픽의 '클로드 코드'와 연결한다. 개발자가 자연어로 분석할 기능을 설명하면 AI가 관련 코드를 찾아 작동 방식을 조사하도록 돕는다. 일례로 특정 문서 편집 프로그램의 검색 기능이 궁금하다면 AI에 해당 기능을 분석해 달라고 요청할 수 있다. AI는 REA를 통해 관련 코드를 추적하고 분석 결과를 제시한다. 이후 코덱스나 클로드 코드를 이용해 비슷한 기능을 새로 개발할 수도 있다. 프로그램을 통째로 복제하는 것이 아니라 분석 결과를 새로운 프로그램 개발에 활용하는 방식이다. 게임부터 노션까지…실제 분석 사례도 공개 REA는 윈도와 맥에서 실행되는 프로그램뿐 아니라 웹사이트와 안드로이드 앱 등도 분석할 수 있다. 다만 프로그램 종류에 따라 별도의 분석 도구와 실행 환경이 필요하다. 개발팀이 공개한 사례 중 하나는 1996년 출시된 윈도 게임 'DX-Ball'이다. 게임에서 소리가 왼쪽과 오른쪽 중 어느 방향에서 들리는지 결정하는 계산 기능을 분석한 뒤 C언어로 다시 작성했다. 개발팀은 원본과 비교한 3205개 시험에서 같은 결과를 얻었으며 다시 작성한 함수를 컴파일한 코드 63바이트도 원본과 일치했다고 밝혔다. 문서 협업 프로그램 '노션'도 분석했다. 사용자가 노션에서 서식이 포함된 문서를 복사하면 내부에서 어떤 과정을 거쳐 컴퓨터 클립보드로 전달되는지 추적했다. 화면에 보이는 복사 기능뿐 아니라 프로그램 내부에서 데이터가 처리되는 과정까지 조사한 사례다. REA로 기존 게임을 다시 만든 사례도 있다. 핀란드 개발자 투오모 투우나넨은 지난 12일 REA를 활용해 1990년 출시된 게임 '스키 오어 다이'의 눈싸움 미니게임을 재현했다고 공개했다. 게임 실행 파일을 분석해 캐릭터의 움직임과 눈덩이 발사, 점수 계산 방식을 파악한 뒤 새로운 코드로 구현했다. 투우나넨은 개발 과정과 소스코드도 깃허브에 공개했다. 다만 게임 전체가 아닌 눈싸움 미니게임만 재현했으며 소리 재생 등 일부 기능은 구현하지 못했다. 포토샵도 AI로 재현…기존 SW 기업은 왜 긴장하나 AI 코딩 도구를 활용해 기존 상용 소프트웨어의 주요 기능을 재현한 사례도 등장했다. 미국 개발자 브랜던 토머스는 앤트로픽 클로드를 활용해 어도비의 포토샵과 일러스트레이터, 프리미어 프로 등을 본뜬 프로그램을 만들었다. 마이크로소프트(MS)의 워드와 엑셀, 파워포인트와 유사한 프로그램도 무료로 공개했다. 이 프로젝트는 REA와 별개로 진행됐다. 금융시장에서도 AI로 만든 무료 대체 프로그램을 기존 소프트웨어 기업의 위험 요인으로 보는 움직임이 나타났다. 영국계 금융회사 HSBC는 지난 13일 어도비의 투자의견을 '매수'에서 '보유'로 낮추고 목표주가를 310달러(약 41만원)에서 267달러(약 35만원)로 하향 조정했다. AI로 제작한 무료 대체 프로그램이 어도비의 기존 사업에 미칠 가능성을 반영한 조치다. 기존 소프트웨어 기업들은 오랜 기간 개발한 기술과 기능을 바탕으로 유료 라이선스나 구독 서비스를 판매해 왔다. 그러나 AI를 활용해 비슷한 기능을 구현하는 프로그램이 늘어나면 유료 제품과의 경쟁도 확대될 수 있다. 기본적인 문서 작성이나 이미지 편집 기능을 사용하는 고객에게는 무료 프로그램이라는 새로운 선택지가 생길 수 있다. 다만 AI로 만든 프로그램이 기존 상용 제품을 완전히 대체할 수준은 아니다. 토머스가 참여한 아트크래프트 개발팀도 포토샵을 본뜬 '포토크래프트'가 초기 개발 단계에 있으며 전문 작업에 사용할 대체품은 아니라고 설명한다. 정교한 이미지 편집과 전문 기능, 안정성 등에서 아직 차이가 있다. REA 역시 기존 프로그램의 모든 기능을 분석하거나 원본 소스코드를 완벽하게 복원할 수 있는 것은 아니다. 특히 서버에서 처리하는 기능은 이용자에게 제공된 실행 파일만으로 전체 구조를 파악하기 어렵다. AI가 분석한 내용을 바탕으로 작성한 코드에도 오류가 발생할 수 있다. 저작권 문제도 남아 있다. 프로그램의 작동 원리를 분석하는 행위가 일정한 조건에서 허용되더라도 원본의 보호받는 코드를 무단으로 복제하면 저작권 침해 문제가 발생할 수 있다. REA 개발팀도 공식 안내문에서 상용 소프트웨어의 보호받는 코드나 자산을 복제하는 용도로 도구를 사용해서는 안 된다고 명시했다. REA 개발팀은 공식 고지문에서 "역컴파일과 재구성, AI를 활용한 분석은 불완전하거나 잘못될 수 있다"며 "중요한 결론을 내리기 전에 근거를 검토하고 검증해야 한다"고 밝혔다.

2026.10.19 16:58김동원 기자

깃허브 "AI시대 개발 환경, 명령에서 의도로"…앰비언트 인텔리전스 제시

인공지능(AI) 시대의 새로운 개발 환경으로 '앰비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence)'가 제시됐다. AI 에이전트가 작업 계획과 실행, 검증을 맡고 개발자는 방향 설정과 결과 검토·통제에 집중하도록 한다는 구상이다. 자연어로 코드를 생성하고 시제품을 만드는 데 주목한 바이브 코딩과 달리 에이전트를 실제 서비스 개발 흐름에 통합하고 개발자의 검토와 통제를 함께 중시한다는 점이 특징이다. 17일 마틴 우드워드 깃허브 개발자 관계 부문 부사장은 공식 블로그를 통해 차세대 개발자 인터페이스로 앰비언트 인텔리전스를 소개했다. 우드워드 부사장은 도구는 달라졌어도 개발자가 명령어와 단축키를 익혀 기계의 방식에 맞춰 일하는 관계는 오랫동안 이어져 왔다고 지적했다. 그는 AI가 이런 관계를 바꾸고 있다며 "단지 더 빠른 코딩이 아니라 명령을 내리는 것에서 의도를 실행 가능하게 만드는 것으로의 전환"이라고 설명했다. 핵심은 에이전트가 개발자가 정한 범위 안에서 작업하고, 결과를 개발자가 검토할 수 있도록 돌려준다는 점이다. 깃허브 코파일럿 코딩 에이전트는 이슈를 받아 격리된 환경에서 작업한 뒤 결과를 곧바로 코드에 반영하는 대신 풀 리퀘스트(PR) 형태로 제출한다. 코드를 반영할지는 개발자가 검토한 뒤 결정한다. 앰비언트 인텔리전스는 이런 에이전트 활용을 개발 작업 흐름 전반으로 넓히려는 구상이다. 개발자가 작업을 멈추거나 별도의 절차를 거치지 않고 텍스트·음성·버튼 등으로 에이전트를 호출해, 작업 방향을 바꾸거나 중단된 작업을 이어가도록 하는 방식이다. 입력 방식이 달라져도 프로젝트의 맥락과 규칙을 바탕으로 작업이 이어지도록 하는 것이 관건이다. 우드워드 부사장은 이를 위해 세 가지 계층이 필요하다고 설명했다. 텍스트와 음성, 물리적 컨트롤 등으로 의도를 전달하는 입력 방식(모달리티), 이를 바탕으로 작업을 계획하고 수행하는 실행 체계(하네스), 진행 상황을 확인하고 방향을 바꾸거나 결과를 승인하는 통제 수단(컨트롤 플레인)이다. 그는 "가장 좋은 제품은 통제권을 내주지 않으면서 이 세 층을 연결한다"고 말했다. 이런 환경이 필요한 이유는 에이전트가 코드를 생성하는 것만으로 실제 개발 업무가 끝나지 않기 때문이다. 에이전트가 프로젝트 맥락과 규칙을 파악해 필요한 도구를 활용하고, 개발자는 그 과정과 결과를 살펴 필요한 시점에 개입할 수 있어야 한다. 이를 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 에이전트를 도구·서비스와 연결하고, 저장소 지침과 스킬은 프로젝트별 규칙을 전달하며, 훅(hook)은 작업 전후에 정책과 검증 절차를 적용한다. 반복적인 도구 조작은 줄이면서도 작업의 방향과 권한, 검증은 개발자가 통제할 수 있어야 한다는 것이다. 우드워드 부사장은 이런 변화가 개발자의 역할을 줄이지 않고 오히려 키운다고 강조했다. 그는 "AI 에이전트는 차 한 잔 마시는 사이에 구현안 세 개를 만들어낼 수 있다"면서도 "그 추상화가 적절한지 마이그레이션이 안전한지 테스트가 의미 있는지 결과물이 실제로 문제를 해결하는지는 누군가 결정해야 한다"고 말했다. 이어 "작업의 기계적인 부분이 위임되더라도 결과에 대한 책임은 개발자에게 남는다"며 이를 개발 업무에서 일어나는 가장 중요한 변화로 꼽았다. 에이전트가 코드를 빠르게 쏟아낼수록 무엇을 받아들일지 가려내는 판단력과 취향이 개발자의 경쟁력이 된다는 설명이다. 우드워드 부사장은 앰비언트 컨트롤의 사례로 물리 키패드를 소개했다. 깃허브는 로지텍과 약 18개월간 협력해 키패드 버튼에 코파일럿 세션 시작·재개, 매개변수가 포함된 프롬프트 제출, IDE 명령 실행, 여러 단계의 작업 실행 등을 지정하는 방안을 마련했다. 자주 반복되는 작업을 버튼으로 호출해 불필요한 조작을 줄이고 개발자가 기획에 집중할 수 있도록 하려는 취지다. 그는 "모든 개발자에게 책상 위 기기가 하나 더 필요한 것도 모든 방해 요소에 단축키가 필요한 것도 아니다"라며 "하지만 이 경험을 통해 개발자는 어떤 동작에 단축키를 줄지, 언제 키보드나 명령 팔레트, 음성이 더 나은지 스스로 정할 수 있다"고 설명했다. 이어 "핵심은 작업 흐름을 유지하는 데 있다"며 "우리의 목표는 개발자가 집중력을 유지할 수 있도록 작업 주변의 마찰을 없애는 좋은 인터페이스를 제공하는 것"이라고 강조했다.

2026.10.17 16:12남혁우 기자

[AI는 지금] 앤트로픽, '페이블 5.5' 내놓나…애저 연동 설정서 포착

앤트로픽의 차세대 인공지능(AI) 모델 출시 가능성을 뒷받침하는 정황이 포착됐다. 지난달 미공개 모델 테스트 관측에 이어 외부 개발 도구에서 새로운 모델명까지 발견되면서 후속 제품 공개 여부에 관심이 쏠리고 있다. 15일 개발자 커뮤니티에 따르면 AI 모델 연동 도구 '라이트LLM'의 깃허브 설정 파일에 '클로드 페이블 5.5' 항목이 추가된 것으로 전해졌다. 지난 13일 반영된 변경 기록에는 마이크로소프트 애저를 통한 해당 모델 연동 설정 내용이 포함됐다. 변경 요청 설명에는 애저 모델 API가 해당 모델 제공사를 앤트로픽으로 표시했으며 서비스 상태는 '일반 제공'으로 나타났다는 내용이 기입됐다. 앞서 소셜미디어 엑스(X) 이용자 알렉스 겟먼도 애저의 미국 동부 2 지역 모델 카탈로그에서 같은 모델명을 확인했다고 주장했다. 일각에선 파일에 기재된 정보를 페이블 5.5의 공식 사양으로 보기는 어렵다는 지적도 나오고 있다. 가격과 입력·출력 한도, 지원 기능은 아직 확인되지 않았으며 해당 항목에는 기존 '페이블 5.1' 값을 그대로 적용한 형태라서다. 이날 모델 출시 시점에 대한 예측도 나왔다. AI 관련 유출 정보를 다루는 X 계정 '레오'는 13일 페이블 5.5가 이번 주 출시될 예정이라고 전망했다. 당일 공개 가능성과 주 후반 출시 가능성을 함께 언급했지만 공식적으로 확인된 일정은 아닌 것으로 확인됐다. 앤트로픽이 기존 서비스에서 미공개 모델을 시험하고 있다는 관측도 제기됐다. 테스팅카탈로그는 일부 이용자가 '오퍼스 5.5' 사용 중 다른 모델로 요청이 연결된 사례가 등장했다고 보도했다. 이용자들은 코드 기반 애니메이션 등의 결과물을 근거로 들었으나 해당 모델의 정체는 불분명한 상태다. 앞서 지난달에도 비슷한 테스트설이 불거졌다. 지난달 22일 개발자 커뮤니티에선 '페이블 5.2'로 추정되는 모델이 생성했다는 게임과 인터랙티브 애니메이션 결과물이 공유됐다. 당시 이용자들은 해당 모델이 외부 이미지 파일이나 별도 도구 없이 자바스크립트만으로 캐릭터와 움직임을 구현했다고 주장했다. 일부는 같은 프롬프트를 적용했을 때 기존 모델보다 결과물이 개선됐다며 오픈AI '아스트라'와 성능을 비교하기도 했다. 같은 시기 차기 제품이 '오퍼스 5.5'라는 이름으로 공개될 수 있다는 전망도 나왔다. 그러나 당시 거론된 미공개 모델과 이번에 설정 파일에서 발견된 페이블 5.5가 어떤 관계인지는 확인되지 않았다. AI 모델 연동 서비스 오르카라우터는 "애저 목록에 모델명이 올라왔다고 해서 실제 사용할 수 있는 것은 아니다"며 "표시된 가격도 기존 페이블 5.1에서 가져온 값으로 새 모델의 공식 요금이 아닐 것"이라고 주장했다.

2026.10.15 10:58김미정 기자

[SW키트] "코딩 작업 따라 AI 조합"…깃허브, '하이드라퓨전' 적용 확대

깃허브가 여러 인공지능(AI) 모델이 역할을 나눠 코딩 작업을 수행하는 기능을 확대했다. 모델 하나가 스스로 문제를 풀거나, 여러 모델이 코드 작성과 검토를 나눠 맡도록 해 개발 업무 효율을 높이려는 시도다. 깃허브는 '하이드라퓨전' 연구 프리뷰 버전을 비주얼 스튜디오 코드(VS코드)와 깃허브 코파일럿 앱에 추가했다고 공식 블로그에서 4일 밝혔다. 기존 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI)에서만 제공하던 기능 지원 범위를 한층 넓힌 셈이다. 하이드라퓨전은 작업에 맞춰 AI 모델과 처리 방식을 고르는 기능이다. 모델별 추론·코드 생성·오류 수정·도구 사용 역량을 바탕으로 필요한 품질을 충족할 수 있는 가장 효율적인 방식을 개발자에 알린다. 작업 방식은 크게 '단일 방식' '단계적 처리' '비평 방식'으로 이뤄졌다. 단일 방식에서는 선택된 모델 하나가 작업을 직접 해결한다. 다른 모델 검토나 추가 처리 없이 해당 모델이 결과를 내놓는 구조다. 단계적 처리 방식에서는 효율적인 모델이 우선적으로 해결책 초안을 작성한다. 이후 품질 검증을 거쳐 초안을 그대로 채택할지 또는 더 강력한 모델에 작업을 넘길지 결정한다. 비평 방식에서는 작성과 검토를 서로 다른 계열 모델이 맡는다. 한 모델이 초안을 만들면 다른 계열의 모델이 내용을 수정하지 않고 검토만 수행한다. 이후 초안을 작성한 모델이 검토 내용을 반영해 한 차례 수정한다. 깃허브는 "기존 자동 기능이 요청마다 모델 하나를 고른다면 하이드라퓨전은 작업을 처리하는 방식까지 선택한다"며 "한 번의 응답 과정에서도 여러 모델이 참여할 수 있다는 점이 가장 큰 차이"라고 블로그에서 밝혔다. 깃허브는 하이드라퓨전에서 모델 작업 진행 상황을 보여주는 기능도 강화했다. 각 단계에서 어떤 작업을 수행하는지 더 명확하게 표시하고 진행 상황을 더 자주 알리는 식이다. 작업이 오래 걸려도 하이드라퓨전이 계속 작동하고 있는지 확인하기 쉬워졌다. 하이드라퓨전은 VS코드 1.140 이상 버전이나 인사이더스 버전에서 이용 가능하다. 개발자는 코파일럿 채팅의 모델 선택기에서 하이드라퓨전을 고르면 된다. 목록에 없으면 관련 설정을 켜야 한다. 코파일럿 앱에서는 최신 버전으로 업데이트한 뒤 설정에서 하이드라퓨전을 활성화해야 한다. 이용 대상은 코파일럿 프로·프로 플러스·비즈니스·엔터프라이즈 사용자다. 비즈니스와 엔터프라이즈에서는 관리자가 프리뷰 기능을 허용해야 한다. 하이드라퓨전은 연구 프리뷰 단계로 향후 기능이 변경될 수 있다. 깃허브는 "초기 피드백에서 가장 많이 나온 요청은 하이드라퓨전을 더 다양한 환경에서 사용할 수 있게 해달라는 것이었다"며 "이번 업데이트에서는 전반적인 사용 경험도 개선했다"고 밝혔다.

2026.10.05 10:51김미정 기자

깃허브, 폐쇄망 AI 코딩 지원 확대…개발·관리 편의 높인다

깃허브가 폐쇄망 환경에서 인공지능(AI) 코딩 도구를 활용할 수 있는 환경을 구축했다. 사용자 권한 관리와 코드 검토 절차도 개선해 기업 개발팀 도구 도입과 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 깃허브는 이달 초 기업용 개발 플랫폼 '깃허브 엔터프라이즈 서버 3.22'를 정식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 버전에는 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI) 연동과 기업 전체 접근 권한 통합 관리, 보안 검토 편의 기능 등이 포함됐다. 주요 변화는 깃허브 클라우드와 연결하지 않는 망 분리·폐쇄망 환경에서도 코파일럿 CLI를 활용할 수 있도록 한 점이다. 관리자가 엔터프라이즈 서버에 연동할 AI 모델 제공자를 한 번 설정하면 기업 구성원은 기존 서버 인증 정보로 해당 도구를 이용할 수 있다. 이에 따라 깃허브 클라우드 연결이 어려운 기업도 자체 환경에 맞는 모델 연결 방식을 마련해 AI 코딩 도구를 도입할 수 있다. 다만 해당 기능은 기술 미리보기 단계로 향후 변경될 수 있다. 깃허브 클라우드 연결이 필요하지 않다는 것이 모든 인터넷 통신이 불필요하거나 데이터가 기업 내부에만 머문다는 의미는 아니다. 실제 이용 조건은 선택한 모델 제공자와 네트워크 구성에 따라 달라지는 만큼 기업은 이를 별도로 검토해야 한다. 깃허브는 기업 내부 사용자·접근 권한 관리 기능도 강화했다. 공개 미리보기를 마치고 정식 기능으로 전환된 '엔터프라이즈 팀'을 이용하면 여러 조직과 코드 저장소에 걸친 사용자 접근 권한을 하나의 중앙 팀 구조에서 관리할 수 있다. 조직별로 흩어진 권한 관리 업무를 한곳에 모아 운영 부담을 줄이는 식이다. 기업 사용자는 저장소 규칙 예외 권한을 개별 사용자에게도 부여할 수 있다. 예를 들어 자동화 작업용 서비스 계정을 예외 목록에 넣기 위해 별도 역할이나 팀을 만들 필요가 없어 권한 설정을 간소화할 수 있다. 깃허브는 코드 변경 사항을 검토하는 절차도 담당 업무에 맞춰 세분화했다. 조직 소유자와 저장소 관리자는 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트에 필수 검토자 규칙을 적용해 브랜치와 파일·폴더별로 검토할 팀과 팀별 최소 검토 수를 지정할 수 있다. 이는 데이터베이스(DB) 관련 파일 변경에는 데이터 플랫폼팀의 검토를 요구하고 기능 개발용 브랜치에는 제품·디자인 담당자의 검토를 받도록 설정하는 방식이다. 코드 담당자를 지정하는 기존 코드오너스와 함께 사용할 수 있어 보안·품질보증 등 코드 소유자 외 담당 팀의 확인도 필수 절차로 둘 수 있다. 보안 담당자가 처리할 요청의 검토 순서를 정하는 기능도 개선됐다. 비밀정보 검사와 관련한 코드 업로드 차단 예외 요청과 경고 해제 요청은 기존에 정렬 순서를 바꿀 수 없었지만 이제는 날짜순으로 정렬할 수 있다. 저장소·조직·기업 단위에서 오래된 요청이나 최근 요청을 먼저 확인할 수 있어 요청이 많은 팀의 검토 우선순위 결정을 돕는다. 수정 사항의 배포 버전 반영 여부도 이슈 화면에서 바로 확인할 수 있는 기능도 추가됐다. 이슈에 연결된 코드 변경 요청이 배포 버전에 포함되면 사이드바에 최신 배포 또는 사전 배포 상태가 표시된다. 담당자는 확인을 위해 다른 화면으로 이동할 필요가 없다. 공개 저장소 코드 변경 요청 목록에는 작성자의 역할을 보여주는 표시도 추가됐다. 관리자는 개별 요청을 열지 않고도 작성자가 처음 참여한 기여자인지 기존 기여자나 구성원인지 파악할 수 있다. 깃허브는 공식 블로그에서 "엔터프라이즈 소유자는 하나의 중앙 팀 구조에서 조직과 저장소를 포함한 기업 전체의 사용자와 접근 권한을 관리할 수 있다"며 "기업 내 여러 조직의 사용자 접근 권한을 관리하는 운영 부담을 줄인다"고 밝혔다.

2026.09.25 17:00김미정 기자

초파리 뇌로 비트코인 거래…오픈소스 프로젝트 '스통크플라이' 공개

초파리 신경계 시뮬레이션을 활용해 비트코인 거래를 시도하는 실험이 등장했다. 거래 수익이 발생하면 도파민 뉴런에 보상 신호를 부여하고, 신경 활동을 매수·매도 판단으로 변환하는 방식이다. 알렉스 워머스 코인베이스 소프트웨어 엔지니어는 초파리 뇌와 복측신경삭 모델을 기반으로 한 오픈소스 암호화폐 거래 프로젝트 '스통크플라이(Stonkfly)'를 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 공개했다. 이 프로젝트는 최근 주목 받는 성체 수컷 초파리의 뇌와 복측신경삭 연결 지도를 담은 'MaleCNS v1.0' 데이터를 활용했다. 시뮬레이션에는 약 16만6천700개의 뉴런과 약 2천560만 개의 신경 연결이 반영됐다. 스통크플라이는 알렉스 워머스 엔지니어가 앞서 MaleCNS v1.0을 활용해 게임 '둠(DOOM)'을 플레이하는 프로젝트 '둠플라이(DOOMFLY)'를 개발하며 구축한 기술을 암호화폐 거래에 적용한 것이다. 이 프로젝트는 완성된 투자 전략을 제시하기보다 실제 신경 연결 구조를 반영한 시뮬레이션이 시장 정보에 반응하고 거래 결과에 따라 행동 방식을 변화시킬 수 있는지를 확인하기 위한 실험에 가깝다. 비트코인 가격 데이터는 초파리가 외부 정보를 받아들이는 것과 비슷한 방식으로 신경망에 입력된다. 이후 별도의 판독 장치가 신경망의 활동 패턴을 읽어 매수, 매도, 관망 가운데 하나의 거래 신호로 바꾼다. 학습을 유도하는 보상 체계에는 PAM11과 PPL101 등 도파민 신경세포가 활용됐다. 포트폴리오가 수익을 내면 보상성 학습과 연관된 PAM11 도파민세포 15개에 신호를 보낸다. 반대로 손실이 발생하면 충격이나 쓴맛처럼 피해야 할 자극과 연관된 PPL101 계열 도파민세포 2개를 자극한다. 수익이나 손실 신호는 초파리 뇌에서 기억과 학습을 담당하는 버섯체 회로에 전달된다. 이 회로에서는 거래 결과에 따라 신경세포 사이 연결이 일부 조정된다. 예를 들어 수익이 난 뒤에는 당시의 신경 활동 패턴이 다시 나타날 가능성이 높아지고, 손실이 난 뒤에는 같은 패턴이 덜 나타나도록 하는 방식이다. 이를 통해 시뮬레이션은 이전 거래 결과를 다음 매수·매도 판단에 반영하도록 설계됐다. 알렉스 워머스 엔지니어는 "초파리가 과연 비트코인으로 부자가 될 수 있을지 100달러를 주고 거래를 시작하게 됐다"며 "아직 수익성 있는 학습은 아직 입증되지 않았으며 이 프로젝트는 수익을 보장하는 투자 도구가 아니다"라고 밝혔다.

2026.09.13 08:49남혁우 기자

엔타이어, 코드 변경 이유까지 찾는 '에이전틱 검색' 출시…AI 개발 효율 높인다

엔타이어가 인공지능(AI) 에이전트 코드 변경 배경과 개발자 의도까지 파악할 수 있는 검색 기능을 선보였다. 코드 분석에 필요한 시간과 토큰 사용량을 줄여 개발 효율을 높이려는 전략이다. 엔타이어는 코드와 개발 세션 기록을 통합 검색하는 '에이전틱 검색'을 출시했다고 4일 밝혔다. 하나의 응용프로그램 인터페이스(API)를 통해 관련 커밋과 추론 과정뿐 아니라 작업 당시의 세션 대화 기록까지 제공한다. 개발자는 커밋 기록만으로 알기 어려웠던 코드 변경 목적과 배경을 확인할 수 있다. AI 에이전트도 어떤 코드가 바뀌었는지를 넘어 개발자가 왜 해당 결정을 내렸는지까지 검색할 수 있다. 실제 엔지니어링 이력에 관한 9개 질문을 대상으로 진행한 벤치마크에서는 정확도와 효율이 모두 개선된 것으로 나타났다. 전체 깃 기록과 깃허브 명령줄 인터페이스(CLI)를 활용한 에이전트는 90회 실행 중 70회 정답을 기록했지만, 에이전틱 검색을 적용한 동일한 에이전트는 81회 정확하게 답했다. 토큰 사용량과 작업 단계도 각각 절반 이하로 줄었다. 에이전틱 검색은 코드 검색과 시맨틱 검색을 결합한 이중 엔진 구조로 설계됐다. 코드 검색은 하나 이상의 코드베이스에서 특정 코드나 기호를 정확하게 찾아 변경이 이뤄진 파일 위치와 정의·참조 관계를 제공한다. 개발자가 기본 브랜치에 코드를 올리면 관련 정보가 엔타이어의 이벤트 스트림으로 전달된다. 자체 인덱싱 파이프라인은 저장소의 얕은 복제본을 가져온 뒤 가능하면 전체 인덱스를 다시 만들지 않고 변경된 부분만 업데이트한다. 구축한 인덱스는 아마존 S3에 저장하고 빠른 검색을 위해 로컬 캐시에도 유지한다. 시맨틱 검색은 코드 변경 과정에서 무슨 일이 있었고 왜 그런 결정이 내려졌는지를 찾아준다. 시스템은 현재 헤드 커밋과 이전 헤드 커밋의 차이를 분석한 뒤 대화 기록과 커밋을 작은 단위로 나눠 임베딩하고 터보퍼퍼에 저장한다. 터보퍼퍼는 정확한 단어를 찾는 '비엠25'와 의미상 유사한 정보를 찾는 '근사 최근접 이웃' 검색을 한 번의 쿼리에서 함께 실행할 수 있다. 엔타이어는 수천개 저장소에서 코드 검색 쿼리 응답 시간 중앙값이 약 100밀리초라고 설명했다. 터보퍼퍼는 미국과 유럽연합(EU), 인도, 호주에 활성 리전을 두고 있어 각 지역 데이터를 현지에서 인덱싱하고 저장할 수 있다. 엔타이어는 "이번 기능은 코딩 에이전트의 검색 범위를 코드에서 개발 과정의 대화와 판단 근거까지 넓힌 것이 핵심"이라고 강조했다.

2026.09.04 15:39김미정 기자

깃허브 '스파크' 이달말 종료…바이브 코딩 '만만찮네'

깃허브의 바이브 코딩 서비스 '스파크'로 제작한 일부 앱의 인공지능(AI) 기능이 이미 중단된 것으로 전해졌다. 업계에선 특정 플랫폼에 의존하지 않고 앱을 운영할 수 있는 연동성이 중요하다는 목소리가 나오고 있다. 20일 IT 업계에 따르면 깃허브는 스파크 서비스를 이달 말까지 운영하는 것으로 확인됐다. 이에 지난 4일부터 스파크 신규 이용자 가입과 앱 생성 기능을 중단했다. 스파크는 자연어로 앱 화면과 기능을 생성하고 데이터 저장, 사용자 인증, AI 모델 연결과 배포까지 대신 처리하는 바이브 코딩 서비스다. 이용자는 서버나 데이터베이스(DB)를 직접 설정하지 않고도 자연어로 앱을 만들 수 있다. 스파크로 제작·배포된 앱과 접속 주소 서비스는 종료 후에도 유지된다. 다만 깃허브는 앱을 구동하는 서버를 언제까지 제공할지는 밝히지 않았다. 이용자가 앱을 장기간 운영하려면 이달 31일까지 소스코드를 깃허브 저장소로 옮겨 별도 실행 환경을 마련해야 한다. 스파크 앱에 챗봇이나 문서 요약 기능을 제공하던 '깃허브 모델스'는 지난 달 30일 종료됐다. 이에 해당 서비스를 이용하던 앱은 AI 기능을 상실한 상태다. 이를 복구하려면 이용자가 외부 AI 모델을 직접 연결하고 이용료와 인증키를 별도 관리해야 한다. 스파크 이용자들은 앱을 다른 서버에서 곧바로 실행하기 어렵다고 지적했다. 한 이용자는 "외부 서버에서 앱을 운영하려면 스파크 저장소를 새 데이터베이스로 바꿔야 한다"며 "챗봇·문서 요약 기능에 쓰이던 깃허브 모델스도 다른 AI 서비스로 일일이 교체해야 한다"고 깃허브 커뮤니티를 통해 호소했다. 그러면서 "소스코드를 갖고 있어도 데이터와 실행 환경이 특정 플랫폼에 묶이면 앱 개발과 운영이 동시에 영향을 받을 수 있다"고 밝혔다. 바이브 코딩 업계, 플랫폼 종속 완화 속도 바이브 코딩 업체들은 코드와 데이터를 외부 환경으로 쉽게 옮길 수 있는 기능을 강화하고 있다. 앱을 빠르게 만드는 것뿐 아니라 다른 플랫폼에서도 서비스를 이어갈 수 있도록 지원해 플랫폼 종속 우려를 낮추려는 전략이다. 러버블은 앱 코드를 깃허브 저장소와 양방향으로 동기화한다. 이용자는 코드를 다른 클라우드나 자체 인프라에 배포할 수 있으며 DB 구조와 데이터도 외부로 옮길 수 있다. 리플릿은 러버블과 베이스44 등 외부 플랫폼에서 만든 프로젝트를 가져오는 기능을 제공한다. 코드와 화면 구성, 백엔드 로직과 DB 구조는 불러올 수 있지만, 기존 데이터와 API 암호키는 이용자가 별도 이전해야 한다. 베이스44는 유료 이용자가 프론트엔드 코드와 백엔드 함수, DB 자료를 외부로 내보낼 수 있도록 지원한다. 자체 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 인증·권한 기능을 사용하는 부분은 새 운영 환경에 맞춰 재구성해야 한다. 미국 IT 매체 더 버지는 "바이브 코딩으로 앱 제작이 쉬워져도 데이터와 인증, 배포 환경 관리 난이도는 여전히 높다"며 "코딩 새 경쟁 승부처는 빠른 앱 생성 능력보다 연동성"이라고 분석했다.

2026.08.20 16:54김미정 기자

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