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GitLab Credits를 소개합니다 (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.

에이전트 이해 (새 탭에서 열림)

GitLab Duo 에이전트 플랫폼은 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 전반에 걸쳐 협업할 수 있는 세 가지 유형의 AI 에이전트—기본(Foundational), 맞춤형(Custom), 외부(External)—를 제공합니다. 사용자는 별도의 설정 없이 바로 사용 가능한 기본 에이전트를 활용하거나, 특정 팀의 워크플로우에 맞춘 맞춤형 에이전트를 구축하고, 외부의 전문화된 AI 모델을 연동하여 비동기적인 자동화 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 이러한 다각적인 접근 방식은 개발 팀이 코드 작성부터 보안 분석, 데이터 가공에 이르는 복잡한 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. ### 즉시 활용 가능한 기본 에이전트 GitLab에서 직접 구축하고 유지 관리하는 에이전트로, 별도의 설정 없이 IDE나 웹 UI의 'Agentic Chat'을 통해 즉시 사용할 수 있습니다. * **GitLab Duo:** 일반적인 개발 협업을 위한 기본 에이전트로, 코드 생성 및 수정, 머지 리퀘스트(MR) 생성, 이슈 트리이징 등 전반적인 SDLC 맥락 내에서의 작업을 수행합니다. * **Planner Agent:** 제품 기획 단계에서 에픽(Epic)을 세분화하고 구조화된 이슈를 생성하여 관리자가 기획 생산성을 높일 수 있도록 돕습니다. * **Security Analyst Agent:** 취약점 스캔 결과를 분석하여 오탐을 식별하고, 실제 위험도에 따라 보안 이슈의 우선순위를 정렬합니다. * **Data Analyst Agent:** GitLab 쿼리 언어(GLQL)를 사용하여 플랫폼 전체의 데이터를 조회하고 시각화하며, 이슈 해결 시간 트렌드나 팀별 작업량 등의 인사이트를 제공합니다. ### 팀 표준에 최적화된 맞춤형 에이전트 프로젝트나 그룹 설정 내에서 시스템 프롬프트를 정의하여 팀 고유의 워크플로우와 기준에 최적화된 에이전트를 생성할 수 있습니다. * **시스템 프롬프트 설정:** 에이전트의 전문 분야와 행동 방식을 정의하는 핵심 요소입니다. 예를 들어 디버깅 에이전트의 경우, CI/CD 로그와 런타임 데이터를 상관 분석하도록 역할을 부여할 수 있습니다. * **가시성 제어:** 프로젝트 멤버만 사용할 수 있는 'Private' 모드와 AI 카탈로그에 노출되어 다른 프로젝트에서도 활성화할 수 있는 'Public' 모드 중 선택이 가능합니다. * **주요 활용 사례:** 특정 프로그래밍 언어나 사내 규정에 맞춘 문서화 지원, 신규 팀원을 위한 온보딩 가이드, 현지 언어 기반의 고객 지원 서비스 등이 있습니다. ### 외부 AI 연동을 통한 비동기 자동화 플랫폼 외부에서 구동되는 에이전트로, 이슈나 머지 리퀘스트에서 '@mentions'를 통해 트리거되어 배경에서 작업을 수행합니다. * **전문 AI 모델 활용:** Anthropic의 'Claude Code'(코드 생성 및 분석)나 OpenAI의 'Codex'(작무 위임 및 코드 보조)와 같은 특화된 외부 LLM 기능을 GitLab 내로 가져올 수 있습니다. * **이벤트 기반 자동화:** 사용자와 실시간 대화하는 방식이 아니라, 특정 이벤트가 발생했을 때 백그라운드에서 실행되므로 복잡한 코드 리뷰나 분석 작업에 적합합니다. * **통합 자격 증명 관리:** GitLab은 사용자가 직접 API 키를 관리하거나 순환시킬 필요가 없도록 GitLab 관리형 자격 증명 방식을 지원하여 보안성을 높였습니다. ### 효과적인 에이전트 운용을 위한 제언 에이전트를 도입할 때는 처음부터 모든 권한을 부여하기보다 읽기 전용 권한으로 시작하여 충분한 테스트를 거치는 것이 중요합니다. 특히 맞춤형 에이전트를 제작할 때는 시스템 프롬프트에 역할과 책임을 구체적으로 명시하고, 예상되는 출력 예시를 포함하여 답변의 일관성을 확보해야 합니다. 이를 통해 반복적인 수동 작업을 줄이고 창의적인 개발 업무에 더 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다.