요즘 개발팀을 보면 코딩 에이전트를 하나가 아니라 서너 개씩 동시에 띄워 놓는다. 한 에이전트가 버그를 추적하는 동안 다른 에이전트는 리뷰 피드백을 반영하고, 또 다른 에이전트는 리팩터링을 돌린다. 문제는 여기서 생긴다. 같은 브랜치, 같은 파일을 여러 에이전트가 동시에 건드리면 서로의 작업을 덮어쓴다.
그래서 현장의 질문이 바뀌었다. "에이전트가 충분히 똑똑한가"가 아니라 "에이전트 여러 개를 어떻게 안 부딪히게 굴리는가"다. 지난 2주 사이 깃허브와 오픈AI가 내놓은 결정이 이 질문을 정확히 겨냥한다.
같은 달, 두 회사가 모델 대신 실행 환경에 투자했다
깃허브는 6월 17일 코파일럿 앱을 정식 출시했다. 핵심은 모델이 아니라 구조다. 에이전트 세션 하나하나가 각자의 깃 워크트리(브랜치를 통째로 복제한 격리된 작업 사본) 안에서 돈다. 앱이 워크트리 생성·정리·브랜치 관리를 자동으로 처리하므로, 세션을 여러 개 띄워도 파일과 브랜치가 충돌하지 않는다. 코파일럿 CLI에는 에이전트 여러 개를 한 번에 돌리는 /fleet 명령이 따로 붙었다.
오픈AI는 같은 6월에 클라우드 개발 환경 회사 Ona(옛 Gitpod)를 인수한다고 밝혔다. 목적은 분명하다. 개발자가 노트북을 닫은 뒤에도 에이전트가 클라우드에서 몇 시간, 며칠씩 계속 일하게 하는 것이다. 실행은 고객 자신의 클라우드 안에서 일어나고 데이터·자격증명·감사 기록은 고객이 쥔다. 오픈AI는 지능만 공급한다. 코덱스 주간 사용자는 500만 명을 넘었다.
격리가 곧 처리량이다
두 움직임은 같은 구조를 가리킨다. 한 사람이 에이전트 다섯을 굴리려면 격리된 작업장 다섯 개가 필요하다. 에이전트가 똑똑해질수록 일은 한 번의 응답이 아니라 몇 시간짜리 작업으로 늘어나고, 그동안 작업장은 지속되면서 격리되어 있어야 한다. 처리량을 키우는 레버는 모델 점수가 아니라 동시에 띄울 수 있는 안전한 작업장의 수다.
이건 모델 업그레이드와 성격이 다르다. 워크트리든 클라우드 샌드박스든, 격리·권한·기록을 설계하는 운영 작업이다. 두 회사가 같은 문제를 푸는 방식은 이렇게 갈린다.
| 구분 | 깃허브 코파일럿 앱 | 오픈AI Ona |
|---|---|---|
| 격리 단위 | 로컬 깃 워크트리 | 클라우드 실행 환경 |
| 지속성 | 세션 단위 | 노트북을 닫아도 유지 |
| 데이터·권한 | 로컬 머신 | 고객 클라우드 안 |
쌓이는 자산은 에이전트의 작업장이다
모델 자체는 빠르게 갈린다. 6월 12일 GPT-5.2는 ChatGPT에서 내려갔고, 구글은 비슷한 시기에 더 싸고 빠른 제미나이 3.5 플래시를 내놨다. 오늘 고른 모델이 분기 안에 더 싼 모델로 교체될 가능성은 높다. 반면 에이전트를 안전하게 병렬로 굴리는 작업장(격리 방식·권한 경계·실행 기록)은 한 번 제대로 만들면 모델을 갈아끼워도 그대로 쓴다.
그래서 조녁컴퍼니는 AX 교육과 컨설팅에서 에이전트를 도입할 때 모델 선택보다 실행 환경 설계를 먼저 다룬다. 사업영역 →