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'코딩 자동화 AI'통합검색 결과 입니다. (4건)

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시선AI, 코딩 자동화 AI '인트라젠엑스' 공개…공공·금융 시장 겨냥

시선AI가 대보DX와 공동 개발한 온프레미스 기반 코딩 자동화 인공지능(AI) 솔루션을 출시하며 공공, 금융 차세대 시스템 개발 시장 공략에 나섰다. 시선AI는 코딩 자동화에 특화된 소형 거대언어모델(sLLM) 기반 온프레미스 AI 코드 어시스턴트 '인트라젠엑스(IntraGenX) 1.0'을 출시했다고 9일 밝혔다. 이번 제품은 자회사 대보DX와 공동 개발했으며 공공기관과 금융권 등 높은 보안 수준이 요구되는 환경을 주요 타깃으로 한다. 인트라젠엑스는 자연어 프롬프트를 통해 개발자의 코딩 작업을 지원하는 AI 기반 개발 보조 도구다. AI 페어 프로그래밍과 프롬프트 기반 개발 방식을 적용해 논리 설계, 코드 리뷰, 오류 탐지 및 수정 등 개발 전 과정의 자동화를 지원한다. 설계 문서나 데이터 모델(ERD), 디자인 산출물 등을 연동하면 프런트엔드와 백엔드 코드를 자동 생성할 수 있는 것이 특징이다. 프런트엔드 개발 환경에서는 리액트, 뷰 등 글로벌 표준 프레임워크와 국내 주요 UI 플랫폼을 지원한다. 이를 통해 화면 설계, HTML 퍼블리싱, 자바스크립트 개발 등 기존 단계별 개발 과정을 단축하고 코드 생성 자동화를 통해 개발 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다는 설명이다. 특히 대규모 인력이 투입되는 공공기관과 금융권 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 효과가 클 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 설계 문서를 기반으로 코드를 일괄 생성해 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 대규모 개발 조직에서도 일관된 코드 품질을 유지할 수 있기 때문이다. 보안성도 주요 차별화 요소다. 인트라젠엑스는 외부망 차단 환경에서도 운영 가능한 온프레미스 방식으로 설계됐다. 이를 통해 데이터 유출을 차단하고 데이터 주권 확보와 규제 준수를 지원한다. 최근 기업 내부 민감 정보 유출 우려로 클라우드 기반 LLM 활용을 제한하는 사례가 늘어나는 상황에서 보안 우려를 해소할 수 있는 대안이라는 설명이다. 기술적으로는 대형 LLM 구조를 기업 환경에 맞게 경량화하고 최적화한 sLLM 기술을 적용했다. 자체 파인튜닝과 학습 기술을 통해 코딩 작업에 특화된 성능을 확보했으며 비교적 가벼운 구동 환경에서도 개발 맥락을 이해하고 정밀한 코드 생성을 수행할 수 있도록 설계됐다. 시선AI는 자회사 대보DX와 협력해 공공기관과 금융권 등 보안 요구가 높은 시장을 중심으로 제품 확산에 나설 계획이다. 대보DX는 고객 발굴과 영업, 시스템 구축, 기술 지원을 담당하는 전략 파트너 역할을 수행한다. 남운성 시선AI 대표는 "생성형 AI와 LLM이 제공하는 생산성 혁신 효과에도 불구하고 많은 기관과 기업들이 보안 문제로 인해 이를 적극 활용하지 못하는 상황"이라며 "인트라젠엑스는 높은 보안성을 유지하면서도 개발 생산성과 효율성을 크게 높일 수 있는 기업용 AI 도구가 될 것"이라고 말했다.

2026.03.09 17:40남혁우 기자

AI 코딩도 자동화 시대…커서, 신규 에이전트 기능 '오토메이션' 공개

인공지능(AI) 코딩 에이전트가 확산되면서 개발자들이 동시에 관리해야 하는 작업과 도구가 급격히 늘어나고 있다. 이러한 복잡성을 줄이고자 최근 주목받는 AI 코드 편집기 '커서'가 에이전트를 자동 실행하고 관리하는 새로운 자동화 시스템을 선보였다. 5일(현지시간) 테크크런치에 따르면 커서는 코드 작성 환경에서 신규 에이전트 기능 '오토메이션'을 공개했다. 이 기능은 코드베이스 변경, 업무 협업툴 슬랙 메시지, 타이머 등 특정 작업을 에이전트를 자동 실행해 코드 검토와 유지 관리 작업을 수행하도록 설계됐다. AI 기반 코딩 환경이 확산되면서 개발자는 동시에 수십 개의 코딩 에이전트를 실행하고 관리해야 하는 상황에 놓이고 있다. 이 과정에서 인간 개발자의 주의력과 관리 능력이 병목 요소로 작용하는 문제가 나타나고 있다. 커서는 이같은 문제를 해결하기 위해 개발자가 직접 에이전트를 실행하고 모니터링하는 기존 방식에서 벗어나 자동으로 작업을 수행하도록 하는 체계를 도입했다. 오토메이션 시스템을 활용하면 에이전트 실행이 자동화되면서 개발자는 필요한 시점에만 개입할 수 있다. 반복적인 코드 검토나 관리 작업을 자동화하고 개발자는 더 중요한 의사결정이나 설계 작업에 집중할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 커서는 기존 기능인 '버그봇'을 오토메이션 시스템의 초기 사례로 소개했다. 버그봇은 개발자가 코드베이스에 변경을 추가할 때마다 자동으로 실행돼 코드 내 버그와 잠재적 문제를 검토한다. 오토메이션 도입 이후에는 보안 감사나 보다 심층적인 코드 리뷰 등으로 기능을 확장할 수 있게 됐다. 회사 측에 따르면 이 시스템은 코드 리뷰를 넘어 다양한 운영 업무에도 활용된다. 가령 사고 알림이 발생하면 자동으로 에이전트가 실행돼 서버 로그를 조회하고 문제 상황을 분석할 수 있다. 또 자동화 기능은 회사 슬랙 채널에 코드베이스 변경 사항을 주간 단위로 요약해 공유한다. 이같은 기술 경쟁은 최근 에이전트형 코딩 시장에서 더욱 치열해지고 있다. 한 달 사이 오픈AI와 앤트로픽도 AI 코딩 에이전트 기능을 대폭 업데이트하며 경쟁에 가세했다. 시장 분석 업체 램프에 따르면 생성형 AI를 사용하는 기업 고객 가운데 약 25%가 커서를 구독하고 있는 것으로 나타났다. 에이전트 기반 코딩 시장이 빠르게 성장하면서 커서의 매출도 크게 늘고 있다. 블룸버그는 최근 커서의 연간 매출이 20억 달러(2조 9500억원)를 넘어섰으며 이는 최근 3개월 사이 두 배로 증가한 수준이라고 보도했다. 조나스 넬 커서 엔지니어링 책임자는 "AI 코딩 과정에 에이전트 자동화가 도입돼 개발자가 해야 하는 작업의 범위와 방식 자체가 달라질 것"이라고 밝혔다.

2026.03.06 09:54한정호 기자

AI 믿고 개발했더니…하루 만에 1천달러 비용 폭탄

빠르고 자동화된 개발을 지향하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 전 세계 개발자들 사이에서 주목받고 있다. 인공지능(AI)을 활용해 자연어로 명령을 내리면 코드가 자동으로 생성되고 전체 애플리케이션의 흐름까지 구성해주는 이른바 'AI 에이전트 중심 개발' 방식이다. 그러나 최근 관련 사고 사례들이 잇따라 보고되면서 예측하기 어려운 비용 증가와 코드 신뢰성 문제도 함께 도마에 오르고 있다. 18일 IT 전문 매체 더 레지스터는 레플릿(Replit)의 최신 AI 코딩 모델 '에이전트 3(Agent 3)'에 대해 많은 사용자들이 오히려 작업 효율이 떨어지고 비용은 높아졌다고 지적하고 있다고 보도했다. 레플릿은 이달 초 에이전트 3를 출시하며 "기존 모델보다 3배 빠르고 리소스 효율성도 10배 개선됐다"고 강조했다. 실제로 에이전트 3는 사용자의 명령을 받아 코드를 생성하고 실행하며 필요 시 하위 에이전트를 호출해 디버깅, 보안 점검, 테스트까지 자동으로 수행하는 등 기능 면에서 이전보다 많은 발전을 이뤘다. 레플릿은 이 기능을 통해 바이브 코딩이 기존의 소프트웨어 개발 방식과는 전혀 다른 흐름으로 진화할 것이라고 설명했다. 하지만 일부 사용자들은 새롭게 출시된 버전이 오히려 비용 예측을 어렵게 만들고 불필요한 지출을 유도한다고 비판하고 있다. 에이전트 3는 AI가 한번 명령 수행할 때마다 '체크포인트'라는 단위로 계산해 요금을 부과하는 구조다. 자연어로 하나의 명령을 입력하면 그 명령을 수행하기 위해 내부적으로 여러 작업으로 분해돼 다수의 하위 에이전트를 호출하는 만큼 결과적으로 수십 개의 체크포인트가 발생할 수 있다는 것이다. 결과적으로 실제 지출이 얼마나 될지 사용자가 파악하기 어렵고 작업 완료 후 청구된 금액을 보고서야 비용이 과도하게 발생했음을 인지하게 되는 경우도 있다. 한 사용자는 에이전트 2를 사용하던 시기에는 월 100~250달러 수준에서 충분히 작업을 진행할 수 있었지만 에이전트 3로 동일한 작업을 시도하던 중 몇 시간 만에 1천달러가 넘는 금액이 청구됐다고 밝혔다. 이와 함께 지적되는 또 다른 문제는 결과의 예측 가능성이 떨어진다는 점이다. AI가 코드를 자동으로 생성하다 보니 동일한 명령을 입력하더라도 실행할 때마다 결과가 조금씩 달라질 수 있다. 특히 복잡한 로직이나 외부 시스템과의 연동이 필요한 작업일수록 AI가 생성한 코드가 실제 의도와 다르게 작동하거나 중복되거나 불필요한 로직이 포함되는 사례가 자주 발생한다. 실제로 스타트업 컨퍼런스 '사스트(SaaStr)'의 창립자인 제이슨 렘킨은 레플릿을 사용하는 과정에서 AI에게 특정 코드를 절대 수정하지 말라고 수차례 명확히 지시했음에도 불구하고 에이전트가 이를 무시하고 운영 중인 데이터베이스를 삭제하는 사고를 일으켰다고 강하게 비판한 바 있다. 자동화된 결과에 대한 통제가 어려운 상황에서는 사용자가 생성된 코드를 모두 확인하고 의도와 다르게 작동하는 부분을 수정해야 한다. 특히 데이터베이스처럼 각 서비스에 따라 특화된 설계가 필요한 영역에서는 AI가 실수할 가능성이 더 높다. 이러한 문제는 개발에 익숙하지 않은 일반 사용자들에게는 오히려 진입 장벽을 높이고 개인정보 노출 등 치명적인 사고로 이어질 위험도 함께 증가시킨다. 데이터브릭스 닐 아치볼드 AI 레드팀 책임자는 "바이브 코딩은 혁신적인 개발방식이지만 비전문가에게는 시스템 오작동, 정보 유출 등 잠재적인 구조적 위험을 안고 있다"며 "AI도구가 만든 코드는 반드시 숙련된 개발자가 검증해야 하며 그렇지 않으면 보안 결함이 대규모 해킹, 개인정보 유출 등 심각한 후속 피해로 이어질 수 있다"고 경고했다.

2025.09.21 10:30남혁우 기자

토마스 돔케 깃허브 CEO "AI 시대, 개발자 역할이 바뀐다"

토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 인공지능(AI)의 발전이 개발자의 정체성과 역할을 근본적으로 바꾸고 있다고 강조했다. 개발자는 더 이상 코드 작성에만 머무르지 않고 AI 에이전트를 설계하고 위임하며 결과를 검증하는 전략가로 변화하고 있다는 분석이다. 11일 토마스 돔케 CEO와 에이리니 칼리아박쿠 수석 연구원은 깃허브 공식 블로그를 통해 '개발자, 재창조(Developers, Reinvented)' 보고서를 공개했다. 이번 보고서는 AI 개발 도구를 적극 활용 중인 22명의 개발자를 심층 인터뷰한 결과를 바탕으로 AI 시대 개발자의 성장 경로와 미래 전망을 제시했다. 보고서에 따르면 AI 도입 과정은 크게 4단계로 나뉜다. 단순 자동완성 기능을 시험하는 'AI 회의자' 단계를 시작으로 디버깅·보일러플레이트 작성 등 반복 작업을 AI에 맡기는 '탐험가' 단계로 확장한다. 이어 통합 개발 환경(IDE)과 연동해 다단계·다파일 작업까지 수행하도록 하는 '협업자' 단계를 거쳐 여러 AI 에이전트를 병렬로 도입해 대규모 기능 개발과 리팩터링을 맡기는 '전략가' 단계다. 돔케 CEO는 "많은 개발자가 반복적 실험을 거치며 AI 활용의 전환점을 맞고 역할이 코드 생산에서 프로젝트 설계와 감독으로 옮겨가고 있다"고 설명했다. 특히 '위임과 검증'이 미래 개발자의 핵심 가치라고 강조했다. 단순히 문제를 AI에 던지는 것이 아니라 성공 기준·맥락·제약 조건을 명확히 설정해 AI의 성과 가능성을 높이고 코드 리뷰·테스트·보안 점검 등 검증 과정을 통해 결과물을 완성해야 한다는 것이다. 토마스 돔케 CEO는 "미래의 개발자는 코드 작성자에서 '코드 크리에이티브 디렉터'로 진화할 것"이라고 말했다. 보고서는 또 AI 활용이 단순한 생산성 향상을 넘어 야망 확장의 도구가 되고 있다고 분석했다. 인터뷰에 참여한 개발자들은 AI를 통해 더 큰 규모의 프로젝트와 복잡한 문제 해결에 도전하고 있었으며 이를 위해 고급 기능에 비용을 기꺼이 지불하고 있었다. 미국 노동통계국(BLS) 자료에 따르면 2023~2033년 소프트웨어 개발자 고용은 약 17.9% 증가할 전망이다. 이는 전체 직군 평균인 4.0%를 크게 웃도는 수치다. 돔케 CEO는 "자동화로 업무 성격은 변하더라도 개발자 수요 자체는 줄지 않는다"며 AI 환경에서 개발자 역할이 더욱 중요해질 것이라고 강조했다. 그는 앞으로 개발자에게 필요한 역량으로 ▲AI 리터러시(모델 이해와 활용 능력) ▲위임·검증 능력 ▲에이전트 오케스트레이션(복수 AI의 병렬 조율) ▲제품·아키텍처 이해 ▲품질 관리 역량 등을 꼽았다. 더불어 "코딩 교육과 산업 현장은 개발자를 단순한 코더가 아니라 AI와 함께 창조하는 '컴퓨테이셔널 크리에이터'로 육성해야 한다"고 덧붙였다.

2025.08.11 14:28남혁우 기자

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