모델 선택 자동화로 작업 효율 극대화

마이크로소프트의 코어AI 총괄 부사장 제이 파리크(Jay Parikh)는 현지시간 10월 28일, 미국 샌프란시스코 포트메이슨에서 개최된 ‘깃허브 유니버스 2026’의 개막 기조연설을 통해 ‘코파일럿 퓨전(Copilot Fusion)’을 전격 선보였다. 파리크 부사장은 이 기술이 작업 수행 과정에서 가장 적절한 모델을 스스로 판단해 선택함으로써, 성능은 높이면서도 비용은 획기적으로 낮출 수 있다고 강조했다. 그는 소프트웨어 개발의 최종적인 지향점은 여전히 의미 있는 작업의 완수라고 밝혔다.

이번 발표의 핵심인 코파일럿 퓨전은 인공지능 모델을 조율하는 역할을 수행한다. 파리크 부사장에 따르면, 퓨전 맥스는 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 인덱스(AACAI)에서 60점을 획득하며 오퍼스 5.5 맥스와 단 2점 차이의 근소한 격차를 기록했다. 이를 통해 작업당 발생하는 비용을 절반으로 줄이는 동시에, 소요 시간은 기존 대비 40%나 단축하는 성과를 거두었다.

모바일에서 PC까지 이어지는 끊김 없는 개발 경험

이번 행사의 주요 화두는 개발 작업의 연속성을 확보하는 것이었다. 사용자는 휴대전화에서 오류 수정을 지시한 뒤, PC로 이동해 동일한 세션을 이어받아 코드를 확인하고 검토 및 병합까지 수행할 수 있다. 이러한 흐름은 코파일럿 앱과 비주얼 스튜디오 코드(VS Code), 명령줄 도구(CLI), 웹 환경을 자유롭게 오가며 구현되며, 모든 과정은 동일한 코파일럿 하네스를 기반으로 작동한다.

모델 선정 역시 퓨전이 주도한다. 예를 들어 커피 체인 앱의 매장 방문 기록 기능을 구현할 때, 퓨전은 추론, 코드 생성, 디버깅, 도구 활용 능력 등을 종합적으로 평가해 최적의 실행 방식을 결정한다. 개발자가 매 단계마다 모델을 직접 고르는 번거로움을 없앤 것이다. 또한 기업의 보안 정책에 따라 특정 모델의 사용을 제한하거나 허용하도록 설정할 수 있어 기업용 환경에도 최적화되었다. 이는 지난해 선보인 ‘에이전트 HQ’와 ‘미션 컨트롤’ 개념을 한 단계 발전시킨 결과물이다.

지침 자동 갱신과 다중 저장소 통합 관리

코드의 변화에 맞춰 에이전트가 참고하는 지침을 최신화하는 ‘코파일럿 드리밍(Copilot Dreaming)’ 기능도 소개되었다. 자바에서 스벨트킷으로 언어를 전환하는 상황처럼 지침이 구식이 될 경우, 드리밍이 수정안을 풀 리퀘스트(PR) 형태로 제안한다. 개발자가 이를 검토하면 에이전트는 최신 코드와 팀의 결정 사항이 반영된 지침을 바탕으로 업무를 수행하게 된다. 여기에 사용자 선호도를 기억하는 메모리 기능이 더해졌다.

여러 저장소를 동시에 다루는 복잡한 작업은 ‘코파일럿 프로젝트(Copilot Projects)’가 담당한다. 개발자가 저장소 정보와 디자인 자료, 슬랙 대화 내용, 법무 회의 기록 등을 전달하면, 코파일럿은 필요한 하위 에이전트를 생성해 작업을 배분한다. 프로젝트 전체의 맥락을 유지하면서도 여러 요청을 동시에 처리할 수 있는 것이 특징이다. 파리크 부사장은 프로젝트 기능을 이날부터 즉시 제공한다고 발표했다.

자동화된 오류 대응과 차세대 아키텍처 전환

‘코파일럿 오토메이션(Copilot Automations)’은 클라우드 상에서 특정 이벤트나 일정에 맞춰 워크플로를 실행한다. 센트리(Sentry)와 같은 도구가 운영 중 오류를 감지하면, 이슈 분류부터 수정 및 검증까지의 과정을 자동화할 수 있다. 개발자는 권한 설정을 통해 PR 생성은 허용하되 최종 병합은 제한하는 식의 세밀한 통제가 가능하다. 또한 코드 스캐닝으로 발견된 취약점에 대해 에이전트가 직접 수정안을 PR로 제출하는 흐름도 지원한다.

검토 단계에서는 ‘코파일럿 코드 리뷰 맥스(Copilot Code Review Max)’가 활약한다. 파리크 부사장은 해당 기능이 리뷰벤치에서 심각한 문제 탐지 성능(F1 점수) 최고치를 기록했다고 설명했다. 깃허브 엔터프라이즈 고객은 별도의 구독 없이도 사용한 만큼의 AI 크레딧을 기반으로 이러한 기능들을 이용할 수 있게 된다.

급증하는 에이전트 수요에 대응하기 위해 깃허브는 인프라 구조를 전면 재설계하고 있다. 연산과 스토리지를 분리해 독립적으로 확장하는 방식을 도입했으며, 새로운 깃(Git) 아키텍처를 통해 쓰기 처리량을 기존 대비 최대 180배까지 높였다. 2027년 초까지는 전체 이용자의 아키텍처 이전과 애저 멀티 리전 배포 환경 마이그레이션을 완료할 계획이다. 이를 위해 올해 CPU 코어 400만 개와 160PB의 고속 스토리지 등 대규모 인프라 확충을 마쳤다.