[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "우리 철학은 언제나 '개발자 우선'입니다. '에이전트 HQ(Headquaters)'를 발표한 이유이기도 합니다. 개발자가 안전한 환경에서 AI와 자유롭게 협업할 수 있는 열린 생태계를 제공할 것입니다"
깃허브 시미나 파삿 제품 관리 부사장은 29일까지 미국 샌프란시스코 포트 메이슨 센터에서 열린 '깃허브 유니버스 2025'에서 지디넷코리아를 만나 제품 개발 방향성을 이같이 밝혔다.
깃허브는 올해 차세대 플랫폼 비전 에이전트 HQ를 발표했다. 에이전트 HQ는 이번 깃허브 비즈니스 핵심축이다. 여러 AI 에이전트를 한 환경에서 연결·관리할 수 있도록 설계된 통합 허브를 구축하겠다는 전략이다.
파삿 부사장은 "개발자는 AI 모델뿐 아니라 에이전트까지 직접 선택할 수 있을 것"이라며 "안전하고 투명한 환경에서 에이전트를 제어·관리할 수 있는 생태계가 열린 것"이라고 밝혔다.
개발자 선택권, AI 생태계 중심으로
파삿 부사장은 에이전트 HQ 전략 실현을 위해 고객 피드백을 반영했다고 밝혔다. 그는 "고객은 AI로 반복 업무보다 창의적인 일에 집중하고 싶어했다"며 "이에 AI 모델과 에이전트를 한 화면에서 관리하길 원했다"고 밝혔다.
실제 깃허브는 오픈AI와 앤트로픽, 구글, 코그니션, xAI 등 주요 파트너 에이전트를 순차적으로 플랫폼에 통합하는 미션 컨트롤 기능을 발표했다. 이 기능은 코파일럿 유료 구독자만 이용 가능하다. 개발자는 미션 컨트롤로 에이전트 작업을 배정·검토할 수 있으며, 팀 전체 진행 상황을 실시간 확인할 수 있다.
파삿 부사장은 AI 모델 선택권도 기존보다 넓혔다고 강조했다. 이번에 공개된 '모델 초이스'는 코파일럿뿐 아니라 클로드, 코덱스, 제미나이 등 다중 AI 모델을 동시에 활용 가능하게 돕는다. 이를 통해 개발자는 맞춤형 개발 파이프라인을 설계할 수 있다.
개인 개발자뿐 아니라 기업 고객도 해당 기능을 이용할 수 있다. 기업은 'AI 제어 플레인'으로 조직 내에서 누가, 언제, 어떤 에이전트를 사용할 수 있는지 직접 관리할 수 있다. 또 제품 개발팀이나 실험 조직이 동일한 테스트를 반복할 때 매번 같은 지시를 내리지 않아도 되는 '커스텀 에이전트' 기능도 이용 가능하다.
파삿 부사장은 "기업 고객은 대규모 에이전트 운영 환경에서도 보안과 책임성을 확보할 수 있을 것"이라고 강조했다.
"투명한 협업 구조 지원…AI 머릿속 볼 수 있어"
파삿 부사장은 개발자가 AI와 투명하게 협업할 수 있는 환경 구현에 힘썼다고 강조했다. 그는 "투명성은 AI 신뢰의 핵심 가치"라며 "모든 작업 과정을 투명하게 공개하는 것은 필수"라고 말했다.
실제 깃허브는 미션 컨트롤에 투명성 강화 기능을 넣었다. 개발자는 이 기능을 통해 에이전트의 사고 과정(CoT)이나 툴 호출 내역, 코드 실행 흐름을 실시간 확인할 수 있다. 필요하면 즉시 개입해 잘못된 방향을 수정하거나, 코드 리뷰 단계에서 결과물을 재점검할 수 있다. 개발자뿐 아니라 기업 관리자도 이 기능을 통해 동일하게 확인할 수 있다.
파삿 부사장은 이런 구조를 더 확장하기 위해 마이크로소프트와 협력하고 있다고 설명했다. 현재 두 기업은 '책임 있는 AI' 검증 프로세스를 공동 운영하고 있다. 모든 기능을 해당 프로세스를 통해 윤리성·신뢰성 검증을 거친다.
현재 기업용 깃허브에서는 AI가 작성하거나 제안한 코드가 실제로 제품 코드에 반영되기 전 해당 검증을 거친다. 이후 개발자 두 명 이상이 반드시 이를 검토하고 승인해야 하는 규정도 있다.
파삿 부사장은 빠르게 늘어나는 AI 코드 생성 속도에도 대응하고 있다고 밝혔다. 이를 위해 AI 결과물을 평가하는 '코드 품질 센터' 시스템도 플랫폼에 새로 도입했다고 말했다. 이 시스템은 AI가 작성한 코드라도 자동으로 테스트·리뷰·보안 점검을 동시에 수행해 품질과 안정성을 보장한다.
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예를 들어 AI가 새로운 기능을 구현하거나 버그를 수정하면, 코드 품질 센터가 즉시 테스트를 실행해 오류를 찾고, 보안 취약점이나 민감 정보 노출 여부를 자동으로 분석하는 식이다. 여기서 인간 개발자 검토도 실시간으로 이뤄진다.
파삿 부사장은 "AI가 코드를 쓰는 속도는 빠르지만, 결국 품질을 보증하는 것은 인간 역할"이라며 "AI가 어떤 이유로 결과물을 냈는지 이해할 수 있어야 개발자와 기업이 안심할 것"이라고 말했다.











