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[IT뉴스][깃허브 2026] '코파일럿 퓨전' 비용 절반·작업시간 40% 줄였다

온카뱅크관리자

2026-10-29 06:27:25

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 퓨전 맥스, 코딩 에이전트 지수 60점…오퍼스 5.5 맥스와 2점 이내 차이
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 “휴대전화서 시작해 PC로”… 지침 갱신·작업 조율·검토까지 연결
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 [샌프란시스코(미국)=디지털데일리 구아현기자] “코파일럿 퓨전은 작업을 완수하는 과정에서 적합한 모델을 자동으로 선택해 더 낮은 비용으로 더 나은 성능을 제공합니다.”
 제이 파리크(Jay Parikh) 마이크로소프트 코어AI(CoreAI) 총괄 부사장(EVP)은 28일(현지시간) ‘깃허브 유니버스 2026’ 개막 기조연설에서 이같이 강조 “최종 목표는 여전히 의미 있는 소프트웨어 작업을 완수하는 것”이라고 말했다.
 미국 샌프란시스코 포트메이슨에서 열린 이날 기조연설을 관통한 것은 작업의 연속성이었다. 휴대전화에서 오류 수정을 맡기고 PC에서 같은 세션을 이어받아 코드를 확인한 뒤 검토·병합으로 연결했다. 모델 선택과 작업 지침 갱신, 여러 에이전트의 업무 배분을 지원하는 새 기능도 선보였다.
 핵심은 AI 모델을 선택·조율하는 ‘코파일럿 퓨전(Copilot Fusion)’이다. 파리크 부사장은 퓨전 맥스가 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 인덱스(AACAI)에서 60점을 기록했다고 밝혔다. 해당 평가에서 오퍼스 5.5 맥스와 2점 이내 차이를 보이면서 작업당 비용은 절반, 소요 시간은 40% 줄였다는 설명이다.
 파리크 부사장은 “모든 서비스에 걸쳐 작업의 연속성을 보장하고자 한다”며 “휴대전화에서 작업을 시작하고 앱에서 이어받은 뒤 비주얼 스튜디오 코드(VS Code), 명령줄 도구(CLI), 웹 등 원하는 곳으로 옮길 수 있다”고 설명했다.
 ◆ 휴대전화서 맡긴 일, PC서 이어간다… 모델 선택은 퓨전이
 세션 연속성 시연은 휴대전화에서 앱의 오류 수정을 지시하는 장면으로 시작됐다. 에이전트가 클라우드에서 작업을 수행하는 동안 개발자는 다른 도구로 옮겨 같은 세션을 확인하고 다음 작업을 지시했다.
 코파일럿 앱과 VS 코드, 명령줄 도구(CLI), 웹을 오가면서 작업을 이어가는 방식이다. 파리크 부사장은 이러한 기능이 동일한 코파일럿 하네스를 기반으로 작동한다고 설명했다.
 작업에 사용할 모델은 퓨전이 조율한다. 커피 체인 앱에 매장 방문 기록을 쌓는 기능을 구현하는 시연에서 어떤 모델을 골라야 하는지 묻자 파리크 부사장은 퓨전을 제안했다.
 퓨전은 추론·코드 생성·디버깅·도구 사용 등 작업 요건을 평가해 하나 이상의 모델을 활용할 실행 방식을 결정한다. 개발자가 단계마다 모델을 직접 선택하는 부담을 줄이는 구조다.
 파리크 부사장은 기조연설 후 기자간담회에서 기업의 모델 사용 정책이 퓨전의 선택에도 적용된다고 설명했다. 기업이 특정 모델의 사용을 허용하거나 제한하면 퓨전도 해당 범위에서 모델을 선택하도록 한다는 것이다.
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 지난해 발표한 ‘에이전트 HQ’는 여러 업체의 코딩 에이전트를 깃허브 작업 흐름에 연결하는 구상이었다. 여러 에이전트에 작업을 배정하고 진행 상황을 추적하는 ‘미션 컨트롤’도 당시 소개됐다. 올해는 이러한 방향을 이어 모델 선택과 작업 관리 기능을 확대했다.
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 ◆ 드리밍으로 지침 갱신… 프로젝트로 여러 저장소 작업 연결
 작업을 이어가려면 에이전트가 참고하는 지침도 코드 변화에 맞춰야 한다. 새 기능 ‘코파일럿 드리밍(Copilot Dreaming)’은 이 문제를 다뤘다.
 시연에서는 앱을 자바에서 스벨트킷으로 바꿨지만 과거 작업 지침이 남아 있는 상황을 제시했다. 드리밍이 지침 파일 수정안을 풀 리퀘스트(PR)로 만들면 개발자가 검토한다. 이후 업무를 맡는 에이전트는 최신 코드와 팀의 결정 사항을 반영한 지침을 따르게 된다.
 코파일럿이 학습한 사용자 선호와 팀의 작업 방식을 확인하는 메모리 기능도 소개했다.
 여러 저장소에 걸친 작업은 새 기능 ‘코파일럿 프로젝트(Copilot Projects)’로 조율한다. 시연에서는 고객이 평소 주문하던 메뉴를 한 번의 조작으로 다시 주문하는 기능을 개발했다.
 개발자가 저장소와 디자인 자료, 슬랙 대화, 법무·규정 준수 관련 회의 내용을 전달하자 코파일럿이 필요한 하위 에이전트를 생성하고 작업을 배정했다. 먼저 맡긴 업무가 끝나기를 기다리지 않고 추가 요청과 질문을 전달하면서도 프로젝트 전체 맥락을 유지하도록 했다.
 파리크 부사장은 프로젝트를 이날부터 제공한다고 발표했다. 코드 구현에 이어 기능 소개용 영상을 만들고, 새 기능 출시 때마다 영상이 생성되도록 자동화를 설정하는 과정도 보여줬다.
 ◆ 오토메이션으로 오류 대응… 코드 리뷰로 결과 검토
 ‘코파일럿 오토메이션(Copilot Automations)’은 이벤트나 일정에 맞춰 클라우드에서 워크플로를 실행한다. 직접 실행하는 것도 가능하다.
 시연에서는 모니터링 도구 센트리(Sentry)가 감지한 운영 중 오류를 확인한 뒤 이슈 분류, 오류 재현, 수정, 검증을 맡는 자동화를 연결했다. 개발자는 사용할 도구와 지출 규모를 설정하고, PR 생성은 허용하되 병합은 제한하는 식으로 권한을 나눌 수 있다.
 코드 스캐닝으로 발견한 취약점도 에이전트에 전달해 수정하도록 했다. 취약점의 위치와 유형, 수정에 필요한 정보를 바탕으로 에이전트가 수정안을 PR로 제시하는 흐름이다. AI를 활용한 코드 스캐닝의 지원 언어 확대도 소개했다.
 작업 결과는 ‘코파일럿 코드 리뷰(Copilot Code Review)’로 검토한다. 파리크 부사장은 지난해 출시 이후 지금까지 2억건의 검토 지적 사항을 찾아냈다고 밝혔다.
 이번에는 변경 사항을 심층 검토하는 새 기능 ‘코파일럿 코드 리뷰 맥스(Copilot Code Review Max)’를 추가했다. 파리크 부사장은 심각도가 높은 문제의 탐지 성능을 평가하는 리뷰벤치에서 가장 높은 F1 점수를 기록했다고 설명했다.
 관련 PR을 묶어 관리하고, 검토 피드백과 CI 실패·충돌을 처리한 뒤 조건을 충족하면 병합하는 기능도 시연했다. 작업 지시부터 수정·검토·병합까지 개발 과정이 이어지도록 한 것이다.
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 깃허브 엔터프라이즈 고객은 이날부터 별도 코파일럿 구독 없이 앱·코드 리뷰·오토메이션 등을 이용할 수 있다. 비용은 사용한 AI 크레딧 기준이다.
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 ◆ 에이전트 5000개 투입… 새 아키텍처 이전 내년 초 완료 예상
 늘어나는 에이전트 작업을 처리할 기반 구조도 재설계한다. 파리크 부사장은 급증한 이용량에 대응하는 과정에서 서비스 성능과 안정성에 어려움을 겪었다고 인정했다. 기조연설 후 기자간담회에서도 용량을 늘려도 이용량이 다시 증가해 장애가 반복될 수 있다는 질문이 나왔다. 그는 “연산과 스토리지를 분리해 각각의 작업 부하에 맞춰 독립적으로 확장하는 방식으로 대응하고 있다”고 설명했다.
 깃허브는 약 100개의 가장 바쁜 저장소에서는 데이터센터 사이의 25밀리초 지연도 영향을 준다고 설명했다. 저장소 전체 대신 변경되는 브랜치만 잠그도록 처리 방식을 바꿔 쓰기 처리량을 3~4배 높였다고 밝혔다.
 새 깃(Git) 아키텍처는 스토리지와 연산을 분리하고 조율 과정을 줄이는 구조다. 회사는 에이전트 5000개를 단일 저장소에 투입한 시험에서 초당 7200회 쓰기를 지속했으며, 이를 현재 대비 180배 처리량이라고 설명했다. 가장 활발한 오픈소스 저장소의 24시간 트래픽을 1분으로 압축한 시험도 소개했다.
 파리크 부사장은 전체 이용자의 새 아키텍처 이전을 2027년 초까지 완료할 것으로 예상했다. 애저 멀티 리전 배포 환경으로의 마이그레이션도 같은 시기 완료를 예상했다.
 올해 추가한 인프라 용량은 CPU 코어 400만개, 고속 스토리지 160PB, 네트워크 용량 50Tb/s다. 기존 데이터센터와 애저 사이의 백홀 용량은 4배로 늘렸다.
 파리크 부사장은 “소프트웨어를 만드는 데 가장 어려운 일은 단순히 코드를 작성하는 것이 아니었다”며 “문제를 이해하고 아이디어를 현실에서 작동하게 만드는 역량”이라고 강조했다.
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