GitLab / agentic-ai

Introducing GitLab Credits (새 탭에서 열림)

GitLab은 에이전트 기반 AI의 특성에 맞춰 기존의 사용자당 과금(Seat-based) 방식에서 벗어난 'GitLab Credits'라는 사용량 기반 과금 모델을 도입했습니다. 이는 AI 에이전트가 개별 사용자의 직접 호출뿐만 아니라 백그라운드 이벤트에 의해 자동 실행되는 환경에서 비용 효율성과 유연성을 극대화하기 위한 조치입니다. 이를 통해 기업 내 모든 구성원은 별도의 AI 시트를 구매하지 않고도 조직 내 공유된 크레딧을 사용하여 에이전틱 AI 기능을 자유롭게 활용할 수 있게 되었습니다. **사용자 중심에서 사용량 중심으로의 전환 배경** * 기존의 시트 기반 과금은 AI를 가끔 사용하는 팀원에게도 동일한 비용을 부과하여 팀 내 AI 도입의 격차를 유발하는 한계가 있었습니다. * GitLab Duo Agent Platform은 사용자가 직접 명령하는 채팅뿐만 아니라 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC) 과정에서 발생하는 이벤트에 의해 자동 실행되는 '에이전틱 워크플로우'를 포함하므로 개별 시트 단위의 과금이 부적합합니다. * GitLab Credits는 조직 전체가 크레딧을 풀(Pool) 형태로 공유하고 실제 사용량에 따라 차감하는 방식을 채택하여 전사적 AI 활용도를 높이고 총소유비용(TCO)을 절감합니다. **GitLab Credits의 작동 방식 및 적용 범위** * 보안 분석가, 플래너, CI/CD 파이프라인 수정과 같은 기본 에이전트와 Anthropic Claude Code, OpenAI Codex 등의 외부 에이전트 사용 시 크레딧이 소모됩니다. * 사용자가 GitLab AI 카탈로그를 통해 직접 구축한 커스텀 에이전트 및 워크플로우 사용 시에도 동일한 크레딧 시스템이 적용됩니다. * 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 요청 횟수를 기준으로 크레딧이 차감되며, 1크레딧의 온디맨드 가격은 1달러로 설정되어 투명한 비용 산정이 가능합니다. * 사용량은 매달 말에 정산되며, 연간 약정 고객에게는 사용량에 따른 볼륨 할인이 제공됩니다. **비용 거버넌스 및 관리 도구** * 대시보드를 통해 재무 담당자는 비용을 관리하고, 관리자는 운영 관점에서 사용량 통계 및 역사적 추이를 상세히 모니터링할 수 있습니다. * 특정 프로젝트나 팀별로 에이전트 접근 권한을 설정하거나 사용자 수준에서 크레딧 소모를 제어하는 기능을 통해 예기치 못한 비용 발생을 방지합니다. * 크레딧 사용량이 약정된 수량의 50%, 80%, 100%에 도달할 때마다 자동 이메일 알림을 발송하여 선제적인 비용 관리를 돕습니다. **기존 고객을 위한 혜택 및 전환 정책** * 한정 기간 프로모션으로 Premium 구독자는 인당 12달러, Ultimate 구독자는 인당 24달러 상당의 무료 크레딧을 매달 자동으로 제공받습니다. * 기존에 시트 기반의 Duo Pro 또는 Enterprise를 사용하던 고객은 남은 계약 금액을 GitLab Credits로 전환하여 전사적인 공유 모델로 업그레이드할 수 있습니다. * 모든 기능은 GitLab 18.8 버전부터 적용되며, 자체 관리형(Self-Managed) 및 전용(Dedicated) 고객도 해당 버전 업그레이드 후 사용 가능합니다. 에이전틱 AI를 전사적으로 도입하려는 기업은 기존의 경직된 라이선스 모델 대신 GitLab Credits를 통해 초기 비용 부담 없이 도입을 시작할 수 있습니다. 특히 Ultimate 구독자는 기본 제공되는 프로모션 크레딧을 활용해 보안 분석이나 파이프라인 자동화 에이전트의 효용성을 먼저 검증해 본 뒤, 실제 데이터에 기반하여 약정 규모를 결정하는 방식을 추천합니다.

Announcing general availability for GitLab Duo Agent Platform (새 탭에서 열림)

GitLab은 개발자가 코드를 작성하는 시간을 넘어 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 전반의 혁신 속도를 높이기 위해 'GitLab Duo Agent Platform'의 정식 출시(GA)를 발표했습니다. 이 플랫폼은 단순히 코드를 생성하는 수준을 넘어, 지능적인 오케스트레이션과 에이전트 기반 AI 자동화를 통해 코드 리뷰, 보안 점검, 파이프라인 최적화 등 기존의 병목 구간을 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 결과적으로 팀은 인간과 AI의 유기적인 협업을 통해 복잡한 작업을 자율적으로 수행하고 전체 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. ### AI 패러독스 해결과 통합된 협업 경험 * **AI 패러독스 극복:** 개발자가 코드 작성에 할애하는 시간은 전체의 약 20%에 불과하며, 나머지 80%의 업무에서 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 에이전트 중심의 접근 방식을 도입했습니다. * **통합 UX:** GitLab 웹 UI와 IDE(VS Code, JetBrains, Cursor, Windsurf 등) 전반에서 'Duo Agentic Chat'을 사용할 수 있으며, 이슈, 병합 요청(MR), 파이프라인 활동 내에서 AI와 실시간으로 소통할 수 있습니다. * **상황 맥락 인식:** 단순 응답을 넘어 이슈, 보안 결과물, 파이프라인 상태 등 전체 수명 주기의 맥락을 이해하고 다단계 추론을 통해 정확한 가이드를 제공합니다. ### 지능형 에이전틱 채팅의 주요 기능 * **분석 및 분석:** 웹 UI에서 이슈, 에픽, MR을 생성하거나 요약할 수 있으며, 복잡한 프로젝트 구조와 의존성을 파악하는 데 도움을 줍니다. * **코드 및 인프라 자동화:** 다양한 언어와 프레임워크에 걸쳐 코드, 구성 파일, IaC(Infrastructure-as-Code)를 생성하며 버그 수정 및 아키텍처 현대화를 지원합니다. * **CI/CD 및 보안:** 기존 파이프라인의 문제를 해결하거나 새로 구축하며, 보안 취약점을 설명하고 도달 가능성에 기반해 수정 우선순위를 제안합니다. ### 전문화된 에이전트 시스템 * **기본 에이전트(Foundational Agents):** GitLab 전문가들이 사전 구축한 에이전트로, 업무를 구조화하는 'Planner Agent'와 취약점 영향을 분석하는 'Security Analyst Agent'가 포함됩니다. * **커스텀 에이전트(Custom Agents):** 조직 고유의 표준과 가이드라인을 학습시킨 에이전트를 'AI Catalog'를 통해 관리하고 공유할 수 있습니다. * **외부 에이전트(External Agents):** Anthropic의 Claude Code나 OpenAI의 Codex CLI와 같은 외부 AI 도구를 GitLab 플랫폼 내에서 네이티브하게 연결하여 사용할 수 있습니다. ### 복잡한 업무를 처리하는 자동화 플로우(Flows) * **Issue to MR 플로우:** 잘 정의된 이슈로부터 구조화된 병합 요청(MR)을 자동으로 생성하여 개발 착수 시간을 단축합니다. * **CI/CD 전환 및 수정:** 타 시스템의 파이프라인 구성을 GitLab CI/CD로 현대화하거나, 실패한 파이프라인을 분석하여 변경 사항을 제안합니다. * **코드 리뷰 플로우:** 코드 변경 사항과 댓글을 분석하여 AI 기반의 심층적인 피드백을 제공함으로써 리뷰 프로세스를 간소화합니다. ### 사용 권한 및 새로운 과금 체계 * **GitLab Credits 도입:** 사용량 기반 과금 방식인 'GitLab Credit'을 통해 에이전트 플랫폼을 이용할 수 있습니다. * **구독별 혜택:** Premium 구독자에게는 사용자당 월 $12, Ultimate 구독자에게는 월 $24 상당의 크레딧이 추가 비용 없이 매월 제공됩니다. * **기존 고객 전환:** Duo Pro 또는 Enterprise 사용자는 기존 계약 잔여분을 크레딧으로 전환하여 즉시 에이전트 플랫폼으로 마이그레이션할 수 있습니다. GitLab Duo Agent Platform은 단순한 AI 비서를 넘어 실제 업무를 수행하는 '가상 팀원'을 제공합니다. 조직의 생산성을 높이기 위해서는 먼저 기본 제공되는 Planner 및 Security 에이전트를 활용해보고, 점진적으로 조직 특화된 커스텀 에이전트와 자동화 플로우를 구축하여 개발 전체 사이클의 효율을 극대화할 것을 권장합니다.

Agentic AI, enterprise control: Self-hosted Duo Agent Platform and BYOM (새 탭에서 열림)

GitLab 18.9 업데이트는 규제가 엄격한 산업군의 기업들이 데이터 레지던시와 거버넌스를 유지하면서도 에이전트 기반 AI(Agentic AI)를 도입할 수 있도록 '셀프 호스팅 Duo Agent Platform'과 '자체 모델 도입(BYOM)' 기능을 선보였습니다. 이번 배포를 통해 기업은 클라우드 라이선스를 사용하면서도 모델 추론은 자체 인프라에서 수행할 수 있게 되어, 보안과 유연성을 동시에 확보한 AI 컨트롤 플레인을 구축할 수 있습니다. 결과적으로 복잡한 DevSecOps 워크플로우 자동화를 강력한 규제 준수 환경 내에서 실현할 수 있게 되었습니다. **온라인 클라우드 라이선스를 위한 Duo Agent Platform 셀프 호스팅** 그동안 셀프 호스팅 모델을 통한 AI 워크플로우 자동화는 주로 오프라인이나 특정 라이선스 환경에 국한되었으나, 이제 온라인 클라우드 라이선스 고객도 이를 활용할 수 있게 되었습니다. * **데이터 레지던시 및 제어권 보장:** 기업은 자체 인프라나 승인된 클라우드 환경에 호스팅된 모델을 사용하면서 GitLab Duo Agent Platform을 운영할 수 있어, 추론 트래픽의 경로와 데이터 저장 위치를 완전히 통제할 수 있습니다. * **GitLab Credits 기반의 투명한 과금:** 사용량 기반 빌링 모델을 도입하여 각 요청별 측정(metering)이 가능해졌으며, 이를 통해 기업 내부의 비용 배분(Chargeback)과 규제 보고를 위한 상세한 비용 투명성을 제공합니다. * **규제 산업의 도입 가속화:** 외부 AI 벤더로 데이터를 전송할 수 없는 금융, 정부 기관, 주요 인프라 산업군에서 에이전트 기반 AI를 즉시 도입할 수 있는 환경을 마련했습니다. **자체 모델 도입 (Bring Your Own Model, BYOM)** 기업이 이미 투자한 특정 도메인 최적화 LLM이나 에어갭(Air-gapped) 환경의 모델을 GitLab 환경에 유연하게 통합할 수 있도록 지원합니다. * **AI Gateway를 통한 통합 거버넌스:** 기업이 보유한 서드파티 모델이나 자체 호스팅 모델을 GitLab AI Gateway에 연결하여, GitLab이 관리하는 모델과 동일한 수준의 제어 평면에서 관리할 수 있습니다. * **세분화된 모델 매핑:** 관리자는 등록된 모델을 특정 Duo Agent Platform의 흐름이나 기능에 정밀하게 매핑할 수 있어, 작업의 성격에 따라 최적화된 모델이 할당되도록 제어할 수 있습니다. * **자율적인 성능 및 위험 관리:** 모델의 유효성 검사, 성능 최적화, 위험 평가는 기업이 직접 담당하며, 이를 통해 조직의 고유한 보안 정책과 위험 수용 범위에 맞춘 모델 운용이 가능합니다. **활용 제언** 파편화된 AI 도구 사용으로 인해 거버넌스 공백을 겪고 있는 기업이라면, GitLab 18.9의 통합 컨트롤 플레인을 활용해 AI 전략을 중앙 집중화할 것을 권장합니다. 특히 특정 규제 준수가 필수적인 환경에서는 'BYOM' 기능을 통해 검증된 내부 모델을 DevSecOps 파이프라인에 직접 연결함으로써 보안 리스크를 최소화하면서도 자동화 효율을 극대화할 수 있습니다.