아이디어만으로 앱이 완성된다면?
마우스를 클릭하지 않아도, 코드를 작성하지 않아도
머릿속의 상상이 실제 서비스로 구현되는 시대.
바로 지금, AI가 실현해가고 있습니다.
[2025 Microsoft Cloud & AI Bootcamp] 여섯 번째,
“AI로 개발을 가속하다 – 차세대 개발 도구와 플랫폼의 진화” 입니다.
📌
- 주제: AI로 개발을 가속하다 – 차세대 개발 도구와 플랫폼의 진화
- 일시: 2025년 7월 24일 목요일 오전 10:45 ~ 11:30
- 장소: 온라인
- 발표자: Thomas Dohmke ( GitHub CEO )
🔗해당 세션 다시보기 링크🔗: AZBC: AI로 개발을 가속하다 – 차세대 개발 도구와 플랫폼의 진화
🔗모든 세션 다시보기 링크🔗: Microsoft Cloud and AI Bootcamp
“컴퓨터, 오픈소스, 인터넷. 이 세 가지는 소프트웨어 개발을 근본부터 바꿔놓았죠.”
개발 환경은 단절의 순간들을 거치며 비약적으로 진화해 왔습니다.
예전에는 책과 잡지를 뒤적이며 코딩을 배워야 했던 시절이 있었습니다.
그 후 Stack Overflow와 GitHub 덕분에 지식과 협업의 연결성이 폭발적으로 확장되었고요.
그리고 지금, 그 다음 단계가 시작되었습니다.
바로 AI입니다.
🚀 전환점은 2020년, 그리고 Copilot
GitHub Copilot의 시작은 GPT-3를 처음 접했던 2020년이었습니다.
자동완성 수준의 기능으로 시작된 이 실험은 이제 AI 코딩 도우미의 전범이 되었죠.
“JavaScript로 HTTP 서버를 만드는 과제에서, Copilot 사용자는 비사용자보다 55% 빨랐습니다.”
이건 단순한 속도 비교가 아닌, ‘AI가 페어 프로그래머 역할을 해줄 수 있다’는 확실한 검증입니다.
🔍 GitHub Copilot이란?
GitHub와 OpenAI가 공동 개발한 AI 기반 코드 보조 도구
✨ 페어 프로그래머 → 피어 프로그래머로 진화한 Copilot
처음엔 그저 다음 줄의 코드를 자동으로 제안해주던 도구였지만,
이제는 개발자와 대화하고, 오류를 고치고, 문서를 요약하며, 여러 언어로 소통하는 AI가 되었습니다.
- 코드 요약 & 문서 생성
→ 전체 코드베이스의 흐름을 이해하고 요약 가능 - 다국어 지원
→ 중국어, 일본어, 독일어 등 다양한 언어로 대화 가능 - 대화형 지식 탐색
→ 새로운 기술에 대한 탐색 지원
*페어 프로그래머 (Pair Programmer)
: 두 명의 개발자가 한 컴퓨터에서 코드를 함께 작성하는 협업 방식
: 한 명이 작성하고 다른 한 명이 검토
*피어 프로그래머 (Peer Programmer)
: 동등한 입장에서 함께 개발하며 의견을 주고받는 협력자
: AI가 인간 개발자의 ‘동료’ 역할을 한다는 개념에서 등장
🤖 매일 진화하는 Copilot
- 멀티모달 선택
- 코드 리뷰 에이전트
- Bing 웹 검색 연동
- 코드 참조 추천
이처럼 Copilot은 매일같이 기능을 확장하며 "진짜 동료"에 가까워지고 있습니다.
*멀티 모달 (Multimodal)
: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형식의 데이터를 함께 처리하거나 이해할 수 있는 AI 기능
🧠 Copilot Agent Mode
이제는 단순 자동완성의 Copilot을 넘어 '자유 에이전트 시대'를 이끄는 소프트웨어 공학 에이전트로 진화하고 있습니다.
바로 이것이 Copilot Agent Mode 입니다.
단순히 코드를 도와주는 수준이 아니라, 직접 전체 프로젝트를 스캔하고 판단하고 실행까지 합니다.
| 역할 | 설명 |
| 코드베이스 분석 | 전체 프로젝트 맥락을 파악하고 필요한 변경 포인트 도출 |
| 테스트 작성 및 실행 | 변경된 코드에 대해 테스트 코드를 생성하고 실행 결과 확인 |
| 자동 편집 및 명령 실행 | 파일 수정 + 터미널 명령 실행 + 결과 검증을 AI가 주도 |
| 문서 생성 및 통합 | 자동 문서화 + 외부 라이브러리 자동 연결 |
Copilot Agent Mode는
Copilot Edits 뷰에서 Agent 모드를 선택하고, 모델과 프롬프트만 입력하면 됩니다.
아주 간단한 UI만으로, 에이전트는 스스로 다음 단계를 계획하고 실행합니다.
🔁 실제 작업 흐름
1. 관련 맥락 분석
2. 어떤 파일을 수정할지 판단
3. 수정 코드 + 터미널 명령 제안
4. 실행 결과 모니터링
5. 문제가 있으면 반복 수행
🎯 예를 들어 이런 작업들이 가능합니다.
- 앱 전체를 처음부터 생성
- 여러 파일에 걸친 리팩토링
- 레거시 코드 → 최신 프레임워크 마이그레이션
- 자동 문서화 & 라이브러리 통합
- "이 함수는 어디서 호출되나요?" 같은 질문 응답
*레거시 코드 (Legacy Code)
: 오래되어 유지·보수가 어려운 코드
: 구버전 언어나 구조로 되어 있어 현대화가 필요한 경우가 많음
🧭 중요한 점은 ‘조율’과 ‘통제권 유지’입니다.
Copilot Agent는 내부 개발 흐름을 매끄럽게 조율하지만,
결국 최종 승인과 검토는 개발자 몫으로 남겨둡니다.
- AI는 똑똑한 비서이자
- 협업하는 팀원이자
- 하지만 주도권을 넘기지 않는 구조
👉 이게 바로 Agent Mode의 강점입니다.
🧒 미래의 개발자들을 위한 준비 – AI가 창의성을 확장한다면?
“지금 마리오에 빠져 있는 아이들이,
내일은 자기만의 게임을 만들고 싶어할 거예요.”
– Thomas Dohmke, GitHub CEO
그 말처럼, 지금의 AI는 단순히 생산성만을 위한 도구가 아닙니다.
“상상력과 창의성”까지 확장시켜줄 플랫폼으로 진화 중이죠.
🧠 Agent Mode + MCP = 지능형 통합 개발 환경
Copilot Agent Mode는 이제 MCP(Microsoft Cloud Platform)와도 통합됩니다.
“지능을 위한 USB 포트”라는 표현처럼, 이제 개발자들이 이미 사용하는 툴들과 에이전트를 유연하게 연결할 수 있습니다.
- GitHub MCP 서버에 연결해 실시간 협업
- 기존 툴의 컨텍스트를 그대로 유지하며 작업
이제는 AI가 내가 쓰던 도구에 ‘플러그인’되는 시대입니다.
🚀 Copilot 코딩 에이전트의 탄생
Microsoft Build 2025에서 공개된
Copilot Coding Agent는 GitHub 기반 완전 자율 에이전트입니다.
| 기능 | 설명 |
| 이슈 자동 분석 | 이슈 내용을 이해하고 작업 범위 도출 |
| GitHub Actions 환경 자동 생성 | 안전하고 사용자 정의 가능한 샌드박스 실행 |
| PR 자동 생성 및 피드백 반영 | 코드 작성 → PR 생성 → 리뷰 피드백 반영까지 자동화 |
| 인간 중심 통제 유지 | 최종 승인과 창의성은 개발자 손에 |
이제는 코드를 직접 수정하지 않고도 몇 번의 클릭으로 Copilot이 알아서 PR을 만들어줍니다.
즉, GitHub를 떠나지 않고, 복잡한 설정 없이, 아이디어만으로 AI가 진짜 결과물을 만들어주는 흐름이 시작된 것입니다.
*PR (Pull Request)
: 코드 변경 내용을 팀에 공유하고, 병합 전 리뷰를 요청하는 Git의 협업 기능
🎥 데모: 이슈만 할당하면 Copilot이 알아서 PR까지
이번에는 Copilot Coding Agent가 실제로 어떻게 작동하는지 구체적인 예시를 통해 보여주었습니다.
사용자는 항공권 예약을 위한 웹사이트 Copilot Airways를 개발 중입니다.
그런데 입력 폼에 유효성 검사가 없는 상태입니다.
1️⃣ 이슈 생성 → Copilot에게 할당
- 개발자는 이 문제를 GitHub 이슈로 등록하고
- 간단한 클릭으로 Copilot에게 할당합니다
📌 여기서 주목:
Copilot은 자동으로 메시지를 수신하고 “요청을 인지하고 조치를 취하겠다”고 응답합니다.
2️⃣ 백그라운드에서 Copilot이 수행하는 작업
우리는 다른 작업을 하는 동안, Copilot은 백그라운드에서 알아서 일합니다.
| 작업 항목 | 설명 |
| 변경 계획 수립 | 어떤 코드를 어떻게 수정할지 전략 수립 |
| PR 자동 생성 및 설명 갱신 | 생성된 Pull Request에 진행상황 반영 |
| 댓글 기반 반복 작업 | 리뷰 댓글을 읽고 추가 워크플로우 생성 |
| 저장소 탐색 및 기존 설정 분석 | 기존 워크플로우 파일이나 설정을 스캔 |
| 테스트 및 품질 검사 | Linter 실행, 빌드 테스트 수행 |
*Linter
: 코드 문법이나 스타일 오류를 자동으로 검사해주는 도구. 품질 향상과 일관성을 위해 사용
3️⃣ 검토 → 승인 → 병합까지 자연스러운 흐름
- Copilot이 제안한 코드에 대해 팀원은 자유롭게 리뷰 댓글 작성 가능
- 댓글에 대해 Copilot이 다시 반응해 수정 반복
- 워크플로우 실행 전 승인 단계 거쳐 코드 안전성 확보
- 검토 완료 후 PR을 “리뷰 준비 완료”로 표시
🧪 최종 결과: 입력 폼이 실시간 검증 기능과 함께 사용자 친화적으로 개선되었습니다.
▷ Copilot 코딩 에이전트에 대해 더 알아보려면 gh.io/copilot/coding-agent를 방문하세요.
소프트웨어 개발자의 오래된 꿈,
“생각만 하면 바로 실행되는 개발 환경”
그 꿈이 지금 현실로 다가오고 있습니다.
🧠 에이전트가 만들어주는 진짜 플로우
- 더 이상 IDE를 열고, 브랜치를 만들고, 커밋하고, 테스트하고, 배포하는 루틴한 작업에 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.
- 단지 무엇을 만들고 싶은지 설명하기만 하면, 나머지는 AI 에이전트가 실행합니다.
*IDE (Integrated Development Environment)
: 코드 작성, 실행, 디버깅 등 개발에 필요한 기능이 통합된 환경. (예: VS Code, IntelliJ)
*브랜치 (Branch)
: 독립적으로 개발을 진행할 수 있는 Git의 기능
: 메인 코드에 영향 없이 실험 가능
*커밋 (Commit)
: 현재 변경된 코드를 저장소에 저장하는 행위
: 개발 히스토리를 기록하는 단위
🔒 철저한 통제와 보안 — GitHub가 만든 이유 있는 플랫폼
Copilot Coding Agent는 그저 빠르기만 한 "자동화 툴"이 아닌,
빠르면서도 안전하게, 그리고 인간 중심적으로 작동합니다.
- 별도 브랜치에서만 작업 → 개발자 메인 브랜치에 영향 없음
- 제한된 인터넷 접근 → 외부 노출 최소화
- 수동 승인 후만 CI/CD 실행 가능 → 인간 중심의 최종 통제
- PR 리뷰 및 수정은 협업 흐름과 동일 → 팀 내 리뷰 플로우 완전 유지
*CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment)
: 코드를 자동으로 테스트하고 배포하는 프로세스
: 개발-배포 과정을 빠르고 안정적으로 만드는 핵심 DevOps 전략
🔁 Git 코드를 자동으로 테스트하고 배포하는 프로세스 Hub이 만드는 ‘완전한 Agentic DevOps 루프’
이제는 GitHub 안에서 모든 개발 단계가 AI와 함께 작동합니다.
아이디어 → 계획 → 코드 → 리뷰 → 테스트 → 배포 → 운영
이 모든 것이 AI 네이티브 도구들로 최적화됩니다.
개발자가 꺼려하는 반복 작업은 AI가 처리하고, 창의적 작업에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있게 하는 것이죠.
⚙️ 클라우드 기반이 전제
에이전트를 제대로 활용하려면 반드시 클라우드 환경이 필요합니다.
에이전트가 실행되려면 VM, Git 저장소, 브라우저, 터미널이 모두 스핀업되어야 하기 때문입니다.
단 하나의 에이전트가 아닌,
동시에 여러 명의 에이전트가 병렬로 실행되어야 하기 때문입니다.
Thomas는 말합니다.
“인터넷 이전과 이후,
오픈소스 이전과 이후,
모바일 이전과 이후,
그리고 이제, 생성형 AI 이전과 이후가 존재합니다.”
이제 AI를 도입했는가 아닌가가
생산성과 혁신에서 결정적인 격차를 만들어내고 있습니다.
- AI에 회의적인 사람은 생산성 격차의 약자가 될 수 있습니다.
- 반면 도입한 조직은 이미 완전히 다른 스펙트럼에 진입해 있죠.
기회는 지금입니다.
필요한 건 거창한 기술력이 아니라, AI를 활용하겠다는 자신감입니다.
결국, AI는 도구가 아니라 동료가 되고 있습니다.
우리가 아이디어를 말하면, AI는 계획하고 구현합니다.
이 거대한 변화 속에서 중요한 건 기술보다도
‘시도해보려는 용기’일지도 모릅니다.
여러분의 Agentic DevOps 여정,
언제나 데이터스랩과 함께하세요! 😊
다음 주제는 Cloud Native & AKS로 구축하는 글로벌 수준의 AI 플랫폼 전략 입니다.
다음 글에서 뵙겠습니다!
감사합니다. 뿅 ㅇ_<☆
