깃허브, 광업·건설·농업까지 확산…"개발 프로젝트 18배 늘어" 작성일 10-29 56 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[깃허브 유니버스 26] '옥토버스 2026' 발표…AI 에이전트, 코드 수정·검토</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tlOqAAB3AA"> <p contents-hash="d8eea14c0e1d1ae4e2c1734a1df27bb61f0f194c5220f3977efddd2a794eee2f" dmcf-pid="FSIBccb0kj" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] <span>인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. 산업별 현장 문제를 해결하기 위한 AI 개발 프로젝트가 최근 수년간 크게 늘었다는 분석이다. </span></p> <p contents-hash="f7f0dafb385144293cf576c6e822a9d1915cdf1bb23faeba856b701f8424093f" dmcf-pid="3vCbkkKpcN" dmcf-ptype="general">깃허브가 지난 27일(현지시간) 공개한 '옥토버스 2026' 보고서에 따르면 광업·채석업·석유·가스 채굴업을 지원하는 코드 저장소는 2022년 수치보다 약 65배로 늘어난 것으로 집계됐다. 초기 규모가 작았던 사업지원 서비스업과 건설업은 각각 17~18배 규모로 커졌으며 제조업도 거의 3배 넘게 증가한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="0ee8d609105afbe70fb4b9b79ebf62b8de9d60423a1cc633a1ac94261ac5da58" dmcf-pid="0ThKEE9Uka" dmcf-ptype="general">깃허브는 2022년부터 올해까지 생성된 공개 저장소 무작위 표본을 북미산업분류체계에 따라 산업별 AI 에이전트 활용도를 이같이 분석했다. <span>코드와 관련 자료를 보관하는 저장소 이름과 설명 등을 바탕으로 어떤 산업을 지원하는 프로젝트인지 분류하는 식으로 진행했다. </span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="70468bd824102138e5711928c2c9cab653c3500e2fb8606a0c98bd0272e4b10e" dmcf-pid="pyl9DD2ujg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. (사진=깃허브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011123224sbno.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Zgah99lwaE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011123224sbno.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) 코딩 에이전트가 IT 업계를 넘어 광업과 건설업, 보건의료, 농업 등 산업 전반으로 확산하고 있는 것으로 나타났다. (사진=깃허브) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e1fff5ea49384e1d56b8be11ebd1fa5e8343b728aa04276b1ef01fbe9ad5ceaf" dmcf-pid="UWS2wwV7go" dmcf-ptype="general">보고서는 전문·과학·기술 서비스업 관련 저장소는 같은 기간 약 5배 오른 것으로 나타났다. 전체 산업 중 순위도 4위에서 정보산업에 이어 2위로 올라섰다. 농업·임업·어업·수렵업은 두 계단 상승했고 보건의료·사회복지 서비스업도 한 계단 올랐다.</p> <p contents-hash="58a547c4ade202acee01cb0f53d6d936cb5a699bee9eb1e84cc6be704e8c3569" dmcf-pid="uYvVrrfzaL" dmcf-ptype="general">현장 문제를 해결하는 구체적인 개발 사례도 등장했다. 제조업에서는 공구 사진 바탕으로 맞춤형 서랍 정리함을 설계해 3D 프린터로 출력하는 도구가 개발됐다. 보건의료 분야에서는 연구자가 조직 표본 대용량 디지털 이미지를 더 쉽게 분석하도록 돕는 도구도 소개됐다.</p> <p contents-hash="d0d9672078bb200f5a918e32ad0beca1722e219dff47c32044496f131ef85822" dmcf-pid="7GTfmm4qon" dmcf-ptype="general">대학 연구실은 닭이 뛰놀거나 벌레를 쫓는 행동을 영상으로 분류하는 시스템을 개발한 사례를 발표하기도 했다. 산업 시설에서 재사용할 수 있는 열을 찾아내는 도구도 등장했다. 보고서는 각 분야를 잘 아는 사람들이 AI 코딩 에이전트 도움을 받아 직접 해결책을 구현한 셈이다. </p> <p contents-hash="07773ea582b1217eda2bb22ed2478caf67215acdb518b9fa3440ec09bc0f27ee" dmcf-pid="zHy4ss8Boi" dmcf-ptype="general">보고서는 산업별 프로젝트 증가가 곧바로 AI 에이전트 활용 확산을 뜻하는 것은 아니라고 선 그었다. </p> <p contents-hash="4c904ecf4840050be59d63211480bcdc87e7de20b2cbe4765d06201e3b498f5a" dmcf-pid="qXW8OO6bcJ" dmcf-ptype="general">실제 광업과 보건의료·농업 등에서는 저장소 40% 이상이 AI를 언급했지만 에이전트가 제출한 코드 변경 요청이 확인된 저장소는 3%에 그쳤다. 반면 건설업은 AI 언급 비중이 약 25%였으나 에이전트가 코드 변경을 요청한 저장소 비중은 약 9%로 산업 중 가장 높았다.</p> <p contents-hash="b971c156093e906cd21e19f1bfcb5fa4b7a829d76eed6af3e61848f4b4f9ee28" dmcf-pid="BNLGQQHlgd" dmcf-ptype="general"><strong>"AI가 코드 고치고 사람이 검토…개발 방식 바뀐다"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c062115434cb5ae153fb0dc30630bc369b248aa34dddad58854d12f4b312e11e" dmcf-pid="bjoHxxXSge" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. (사진=깃허브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011124504jrfa.png" data-org-width="638" dmcf-mid="5BAvffTsak" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011124504jrfa.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. (사진=깃허브) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a51288344b324708002a774eaf89c140f74a3d5a0ab73272e7b25d22e55abf3f" dmcf-pid="KAgXMMZvjR" dmcf-ptype="general"><span>깃허브는 개발자 일하는 방식도 바뀌고 있다고 봤다. 개발자가 AI 에이전트에 작업을 맡기고 결과까지 검토하는 방식이 늘어난 것으로 나타났다. </span></p> <p contents-hash="49b6f83eec2a7633f7c7196bc24c5467a480fe70d911ffedcce307c638ae375b" dmcf-pid="9caZRR5TNM" dmcf-ptype="general">올해 9월 깃허브에서 제출된 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트 40% 이상은 에이전트가 작성한 초안에서 시작됐다. 3월 17%에서 반년 만에 비중이 크게 높아졌다.</p> <p contents-hash="2cae7e9780fb928ba3e4c297eb26396d57fed9c6b2ab476d9a3b2a9815ceab38" dmcf-pid="2kN5ee1ycx" dmcf-ptype="general">9월 한 달간 에이전트가 시작한 코드 변경 요청은 1억 1000만 건으로, 이는 지난 3월보다 약 6배 높은 수치다. 개발자가 원하는 작업을 지시하면 에이전트가 초안을 만들고 사람이 이를 검토하는 방식이 확산한 것이다.</p> <p contents-hash="75c8e005f03cdf833ee5af35e0365c9656be000374e5aecb541c16763779ee59" dmcf-pid="VEj1ddtWcQ" dmcf-ptype="general">보고서는 작업 전체를 맡기는 기능 이용도 늘었다고 분석했다. 깃허브 코파일럿 월간 활성 사용자 중 에이전트형 기능을 사용하는 비중은 1년 전 35%에서 55%로 상승했다. 작업을 맡기면 독립적으로 수행하는 '코파일럿 클라우드 에이전트' 이용은 전년 대비 230% 증가해 에이전트 채팅 증가율 85%를 웃돌았다.</p> <p contents-hash="0416b0a047da3f7c57aab10f250d6165b9f1e5aea06165c6122334f5eb3eccdf" dmcf-pid="fDAtJJFYoP" dmcf-ptype="general">에이전트가 관여한 코드 변경 요청 가운데 2주 안에 실제 코드에 반영된 비중은 2월 83%에서 9월 90%로 높아졌다. 에이전트 관여가 감지되지 않은 요청은 두 시점 모두 약 86%였다.</p> <p contents-hash="15111b5792c3473162f69aac5ab9c5c176e58d11b4bfe46c25c978039697d382" dmcf-pid="4wcFii3Gk6" dmcf-ptype="general">검토와 보안 도구 이용도 늘어난 것으로 분석됐다. AI 지원 코드 검토와 깃허브 어드밴스트 시큐리티 이용량은 각각 전년 대비 90% 이상 증가했다. 코드에 포함된 API 키와 비밀번호 등 노출을 탐지하는 푸시 보호 기능은 올해 58억 회 검사를 수행했다.</p> <p contents-hash="acd6bcd318275415d5e6046d05a2aafec2a76460bfa15d858b3f6f9f23203459" dmcf-pid="8rk3nn0Ha8" dmcf-ptype="general"><span>깃허브는 전체 개발 활동도 사상 최대 규모로 늘었다고 봤다. 지난해 10월부터 올해 9월까지 개발자들이 코드 변경 사항을 깃허브에 전송한 횟수는 179억 회였다. 이는 2024년과 2025년을 합친 것보다 큰 규모다. </span></p> <p contents-hash="952326c6209ae43554d0bc69d89b9325d84b23f465af68fa5e5b8e057ccd9210" dmcf-pid="6mE0LLpXA4" dmcf-ptype="general">특히 코드 변경 이력을 저장하는 커밋은 공개·비공개 저장소를 합쳐 343억 회로 집계됐다. 이는 2년 전 3배가 넘는 규모다. 실제 코드에 반영된 변경 요청도 같은 기간 3배 이상 늘어 13억 건에 달한 것으로 나타났다. </p> <p contents-hash="fea10df0ad6f066ba79049b517a601b81eae54df58c68fb6157ce91ed0d89cbf" dmcf-pid="PsDpooUZNf" dmcf-ptype="general">올해 생성된 저장소 중 에이전트 설정 파일이 있는 저장소 평균 커밋 수는 해당 파일이 없는 신규 저장소보다 8배 더 높았다. 이 파일은 에이전트 작동 방식과 작업 방향을 설정하는 데 쓰인다. 다만 커밋 수는 코드 변경 활동량을 나타내는 지표로 생산성이나 소프트웨어 품질이 8배 높다는 의미는 아닌 것으로 확인됐다. </p> <p contents-hash="b034492109cf00cfd3762a0dd7c8e7fb5315d33c47c4bac99a6b490df225b0e0" dmcf-pid="QOwUggu5kV" dmcf-ptype="general">현재 깃허브를 이용하는 전 세계 개발자는 2억 2500만 명을 넘어섰다. 미국과 인도가 각각 3830만 명과 3200만 명으로 가장 많은 비중을 차지했다. 두 나라 모두 올해 개발자가 1000만 명 이상 늘었다. 공개 저장소에서 이뤄진 기여 활동도 25억 회로 지난해 11억 2000만 회보다 두 배 많다. </p> <p contents-hash="ecef685c45a81b86d977aaabb024aece324b1af147c864dce21fe8436a317936" dmcf-pid="xIruaa71o2" dmcf-ptype="general"><strong>AI 모델도 골라 쓴다…복잡한 계획과 간단한 작업 나눠 활용</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c5baf8191b31ee7ff4c12159066c12355f2154fec2d62a97250e15092ff0f385" dmcf-pid="yzpLHHoMA9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. (사진=깃허브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011125731yihi.png" data-org-width="638" dmcf-mid="1m8sqqOccc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/ZDNetKorea/20261029011125731yihi.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. (사진=깃허브) </figcaption> </figure> <p contents-hash="05c4cf476a7e6a7b8374ea6bc9196ca01406bdb72ef888259cfd888cdff7bed1" dmcf-pid="WqUoXXgRcK" dmcf-ptype="general">개발자들은 AI 모델 하나에 의존하기보다 작업에 맞춰 여러 모델을 사용한 것으로 나타났다. </p> <p contents-hash="30b1006dd5cb2019e51737d87ea5516f45c6515e0707171d72754eed0aab4d14" dmcf-pid="YBugZZaecb" dmcf-ptype="general">보고서는 9<span>월 모델을 직접 선택한 깃허브 코파일럿 사용자 중 61%는 두 개 이상 모델을 이용했다고 밝혔다. 4개월 전에는 50%였다.</span></p> <p contents-hash="5453ef5b4d4f5fbdc507b8ef38e57a70997a45bddafeafb6512278fdf6ce204a" dmcf-pid="Gb7a55NdaB" dmcf-ptype="general">유료 사용자가 이용한 모델 종류는 5월 29종에서 9월 47종으로 늘었다. 9월에는 어떤 단일 모델도 전체 요청의 25%를 넘게 차지하지 않았다. </p> <p contents-hash="20125970518eadb8a6cb4ca7bfb8a4b5dbfcd77325f190500d99c24ca83f39ce" dmcf-pid="HKzN11jJgq" dmcf-ptype="general">개발자가 모델을 직접 선택한 요청 100건 중 범용 모델은 38건을 차지했다. 복잡한 추론과 계획에 초점을 맞춘 모델은 37건이었고 빠르고 가벼운 모델은 25건이었다. 개발자들이 필요한 기능과 속도·비용에 따라 모델을 나눠 쓰는 모습이다.</p> <p contents-hash="c8d2c7cb3ddb7af7dfe6b7dba2639f415642cb02d92b6971583dcb178e1383d4" dmcf-pid="X9qjttAikz" dmcf-ptype="general">모델 선택 자체를 코파일럿에 맡기는 이용자도 늘었다. 유료 깃허브 코파일럿 사용자 중 63%는 9월에 자동 모델 선택 기능을 한 번 이상 사용했다. 깃허브는 작업 단계별로 모델을 배정하는 기능을 자동 선택과 결합한 '깃허브 코파일럿 퓨전'도 정식 제공한다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="dee6e5707b2e095f1e5a7a208b82ec8e3f5fbffb464cc5b185b15030a2a6b6bd" dmcf-pid="Z2BAFFcnk7" dmcf-ptype="general">깃허브는 "문득 떠올린 아이디어를 실제로 작동하는 무언가로 만드는 일이 훨씬 쉬워졌다"며 "무엇을 만들지, 누구를 위해 만들지는 여전히 개발자에 달렸다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a49da342b4e5abd03e500b5830b2b9164bedbde1572bbaf98a44ac3f4d531948" dmcf-pid="5Vbc33kLgu" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [깃허브 2026] 코드 변경 요청 40% 이상 AI가 작성… 코딩, 광업·건설로 확대 10-29 다음 깃허브, AI 모델 선택·작업 관리 자동화…"내년 애저 100% 전환" 10-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
