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[IT뉴스][오픈테크넷 2026] AI가 만든 코드, 누가 검증하나…깃랩 “개발 전 과정서 통제”
온카뱅크관리자
조회:
4
2026-09-15 13:37:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘듀오 에이전트 플랫폼’으로 리뷰·보안·승인 자동화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="plC9cztWTC"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f50f32e42c67031b8474ddb76b0a5a1c969e7adf5873ee1b7f9c116133669b05" dmcf-pid="USh2kqFYWI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552796-pzfp7fF/20260915133521363jqqc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="3GC9cztWCl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552796-pzfp7fF/20260915133521363jqqc.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="14ba726a10ffef1766a79567c55a11be2e0c6d0aedbe50a99aefcad48b5fcce7" dmcf-pid="uvlVEB3GCO" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 생성형 인공지능(AI) 활용 범위가 코드 생성에서 개발 계획과 테스트, 보안 점검, 배포로 넓어지고 있다. AI가 만들어내는 코드가 늘면서 리뷰와 취약점 관리, 승인 절차 부담도 함께 커지고 있다. 기업에서는 AI를 개발 전 과정에 어떻게 연결하고 통제할지가 새로운 과제로 떠올랐다.</p> <p contents-hash="e0eea09782e9a7cda86de083849015cb272b6425319f35da9606b4f4c47a6973" dmcf-pid="7TSfDb0HWs" dmcf-ptype="general">15일 서울 양재동 엘타워에서 열린 ‘오픈 테크넷 서밋 2026’에서 감정한 깃랩코리아 솔루션 아키텍트는 ‘깃랩 데브섹옵스(DevSecOps)를 활용한 안전한 에이전틱 오케스트레이션 플랫폼 구축’을 주제로 발표하며 기업용 AI 개발 환경이 갖춰야 할 요건을 소개했다.</p> <p contents-hash="8acccb81d97dc7fd4ffcfe505dbee99491f73e64cf864367b8de89556d8bdc49" dmcf-pid="zyv4wKpXhm" dmcf-ptype="general">감 아키텍트는 기업이 데브옵스(DevOps) 환경을 구축하는 과정에서 소스코드 관리와 지속적 통합·배포(CI/CD), 보안, 모니터링 등에 서로 다른 도구를 사용하면서 데이터와 개발 맥락이 흩어졌다고 진단했다. 기존 환경에 AI 도구가 추가되면 생성된 코드를 검토하고 테스트하는 부담까지 커질 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="853bcc3a3ae9ce9fb0fdf42456c078a192c872fbb9c65259e08dcd27e72a810a" dmcf-pid="qWT8r9UZTr" dmcf-ptype="general">그는 “많은 사람이 AI로 코드가 양산된다고 표현한다”며 “개발자는 생성된 코드를 리뷰하는 데 많은 시간을 쓰게 될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="3385b536ff5c79d948294ba05d2b13556a9571509c3e2ddffc2e275af9d93b11" dmcf-pid="BYy6m2u5Ww" dmcf-ptype="general">깃랩이 제시한 방향은 개발·보안·운영을 하나로 묶은 데브섹옵스 플랫폼에 AI 에이전트를 결합하는 방식이다. 개별 개발자에게 코드 작성을 돕는 AI를 제공하는 데 그치지 않고 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 전반에서 여러 에이전트가 역할을 나눠 수행하도록 설계했다.</p> <p contents-hash="e7f2470e4d65adffc144e0c6a7e4589475672c3dc12aae97d4a19b2025821578" dmcf-pid="bEc0J5TslD" dmcf-ptype="general">‘깃랩 듀오 에이전트 플랫폼’은 개발 계획부터 코드 작성, 테스트, 보안 스캔, 리뷰, 배포까지 각 단계에 AI 기능을 적용한다. 계획 단계에서는 업무를 요약하고 우선순위를 제안한다. 개발 단계에서는 작업 내용을 기록한 이슈를 바탕으로 코드를 생성하는 한편, 코드 변경을 검토·반영하기 위한 머지 리퀘스트(MR)의 설명과 릴리스 노트 초안도 작성한다.</p> <p contents-hash="f4392f12bc3b911d2fbb04283b7d4fee8d74514d4e67c092b9b8cfc16e867c4d" dmcf-pid="KDkpi1yOlE" dmcf-ptype="general">코드가 작성된 뒤에는 검증 과정에도 AI가 관여한다. 테스트 케이스를 만들고 코드를 자동으로 리뷰하며 변경 내용에 맞는 리뷰어와 코드 담당자를 추천한다. CI/CD 파이프라인이 실패하면 원인을 분석해 수정안을 제시하고 보안 스캔에서 취약점이 발견되면 문제를 설명하고 코드 수정을 지원한다.</p> <p contents-hash="ab2ded81b90a4687af28bb9e8fb3b7c0dae91738d439fc97300ec2724c6f5470" dmcf-pid="9wEUntWISk" dmcf-ptype="general">핵심은 AI가 개별 코드만 보는 게 아니라 깃랩에 쌓인 개발 기록 전체를 함께 참고한다는 점이다. 코드와 작업 항목, 파이프라인 실행 결과, 취약점, 머지 리퀘스트, 배포 기록 등을 바탕으로 답변하거나 작업을 수행한다. 지라와 컨플루언스 등 외부 서비스 데이터도 AI와 외부 시스템을 연결하는 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 불러올 수 있다.</p> <div contents-hash="09238693b4b9fa0aea80d9787f6abfce66e9c0ca65aa606148ef06f032b3b88c" dmcf-pid="2rDuLFYCTc" dmcf-ptype="general"> 감 아키텍트는 “에이전트가 깃랩 내 코드베이스와 보안 스캔 증적 자료, 취약점 등에 관한 맥락을 기본적으로 갖고 있어 고객 환경에 맞는 답변을 제공할 수 있다”고 설명했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a8d2261aa32339a2e06d940bc1e4c35befc093732d08fdeed11dc25f739f93b1" dmcf-pid="Vmw7o3GhyA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552796-pzfp7fF/20260915133522808pufu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="0GWPsV71yh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552796-pzfp7fF/20260915133522808pufu.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="0d9d301d81c175b67a3fdc92ffaa33685ff61fa9b8024fb8b2ce0a1c76a5b2fe" dmcf-pid="fsrzg0Hlhj" dmcf-ptype="general">깃랩은 이 같은 데이터를 연결하는 ‘깃랩 오빗’도 퍼블릭 베타로 제공하고 있다. 오빗은 코드와 작업 항목, 파이프라인, 취약점, 머지 리퀘스트, 배포 정보가 서로 어떻게 연결돼 있는지를 지식 그래프로 구성한다. AI 에이전트는 이를 활용해 필요한 개발 정보를 더 빠르게 찾고 전체 시스템을 파악한다. 감 아키텍트는 정식 출시 시점을 올해 말이나 내년 초로 예상했다.</p> <p contents-hash="f525f0d5804b8e92bb489d6221962a3f3dbf32c2e4dbec0a220156b0d481aa2b" dmcf-pid="4OmqapXSyN" dmcf-ptype="general">AI가 개발 작업에 직접 개입하는 만큼 통제 기능도 강조했다. 기업은 프로젝트별 보안·컴플라이언스(규정 준수) 규칙을 설정하고 에이전트가 조회하거나 수정할 수 있는 범위를 정할 수 있다. 예컨대 심각도가 높은 취약점이 일정 개수 이상 발견되면 보안팀 승인을 받기 전까지 머지 리퀘스트를 승인하지 않도록 설정하는 식이다.</p> <p contents-hash="a5136ac79f21f949e7cd7f20f343b32c4a90cfc1f7dfbc965e55dfc19a2399e2" dmcf-pid="8IsBNUZvWa" dmcf-ptype="general">에이전트가 만든 코드도 곧바로 운영 환경에 반영되지 않고 정해진 승인 절차를 거치도록 할 수 있다. 사람과 에이전트가 수행한 리뷰·승인·수정 내역은 감사 로그에 함께 기록된다.</p> <p contents-hash="9b337c8f350edbe6c42989fb11347c98497f4ef1ea95d0e54ed2a8567f0dce37" dmcf-pid="6cjFeXSrSg" dmcf-ptype="general">감 아키텍트는 “깃랩 보안 정책과 컴플라이언스를 연동하면 엔터프라이즈 환경에서 통제되는 AI를 사용할 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="d475812336251ffdbcfedfcc1fe7688153ee99d2cd26b43a236a1eada2ffa99f" dmcf-pid="PkA3dZvmTo" dmcf-ptype="general">배포 방식은 고객 환경에 직접 설치하는 셀프매니지드와 고객 전용 단일 테넌트 서비스인 ‘깃랩 데디케이티드’, 멀티테넌트 서비스형 소프트웨어(SaaS)인 ‘깃랩닷컴’으로 구성된다. 망분리나 데이터 통제 요건이 있는 기업·공공기관은 셀프매니지드 방식을 선택할 수 있다.</p> <p contents-hash="9b23c7df25f867bb91a14ae9914e12c254cf5bef1b3d5169c5174747840e1d9e" dmcf-pid="QEc0J5TsTL" dmcf-ptype="general">깃랩은 고객 인터뷰를 기반으로 한 포레스터 컨설팅의 총경제효과(TEI) 연구를 인용해 듀오 에이전트 플랫폼 도입 시 취약점 조치는 40%, 코드 마이그레이션은 75%, 신규 엔지니어 온보딩은 80% 빨라졌다고 밝혔다. 투자수익률(ROI)은 400%로, 투자금 회수 기간은 6개월 이내라고 제시했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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