Enterprise AI Controls 및 agent control plane, 이제 일반 제공
Source: GitHub Changelog
우리는 이제 GitHub의 Enterprise AI Controls 및 에이전트 제어 플레인의 일반 제공을 발표합니다. 이 제품군은 기업 거버넌스 기능을 제공하여 GitHub Enterprise 관리자가 AI 제어 및 에이전트 사용에 대해 보다 깊은 제어와 향상된 감시성을 확보할 수 있도록 설계되었습니다. AI 관리 팀은 사용자를 위해 AI 기능을 활성화하면서 비즈니스를 안전하게 유지해야 합니다. 이를 위해서는 거버넌스 기본 원칙, 에이전트 활동 파악, 효과적인 감사 로그가 필요합니다. 프리뷰 발표에서 우리는 이러한 핵심 기능들을 소개했습니다.
AI 관리자를 위한 역할 및 작업 공간
AI Controls는 기업 환경에서 GitHub의 AI 시스템과 관련된 관리 작업을 위한 통합 뷰와 최상위 탐색 기능을 제공합니다. AI 표준 및 도입을 담당하는 기업 팀에게 기업 맞춤 역할을 통해 이 관리 책임을 분산하고, 감사 로그, 에이전트 세션 활동을 조회하고 AI Controls를 관리할 수 있는 세밀한 권한을 사용합니다.
에이전트가 무엇을 하고 있는지 파악하기
감사 로그를 통해 에이전트가 수행하는 모든 작업을 완전히 파악할 수 있습니다. 각 로그 항목에는 actor_is_agent 식별자와 user, user_id 필드가 포함되어 있어 에이전트가 누구를 대신해서 행동하는지 확인할 수 있습니다. 새로운 agent_session.task 이벤트는 세션이 시작, 종료 또는 완료에 실패했을 때를 기록합니다. 또한 지난 24시간 동안의 클라우드 에이전트 세션 활동을 확인하고, 중앙화된 MCP 레지스트리 URL을 통해 기업 전체 MCP 허용 목록을 관리할 수 있습니다.
Set enterprise standards for custom agents
맞춤형 에이전트를 사용하면 기업 및 조직의 코드베이스와 역할에 맞는 컨텍스트와 전문성을 에이전트에 부여할 수 있습니다. 표준을 설정하고 버전‑컨트롤하며, 의도된 시작점에서 시작해 진화시킬 수 있습니다. 1‑클릭 푸시 규칙을 사용하여 맞춤형 에이전트(예: .github/agents/*.md)에 대한 정적 파일 경로를 기업 전체에서 편집으로부터 보호하고, 규모에 맞게 운영 방식을 선택하여 해당 규칙을 업데이트하십시오.
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이번 릴리스의 새로운 기능
일반 제공 릴리스와 함께, 관리자는 지정된 AI 관리자에게 추가적인 탐색 및 구성 기능을 제공합니다.
에이전트 활동 탐색 및 관리
특정 에이전트(타사 에이전트 포함)로 필터링된 에이전트 세션 활동을 검색하고, 기업 내 조직별 사용량을 추적할 수 있습니다. 에이전트 페이지 감사 로그는 Copilot 및 타사 에이전트의 결과를 자동으로 사전 필터링하여 더 빠르게 탐색할 수 있게 합니다. 클라우드 에이전트 세션 활동은 이제 초기 1,000레코드 제한을 넘어, 지난 24시간 동안의 모든 세션을 표시하고 세부 세션 정보까지 쉽게 추적할 수 있습니다.
엔터프라이즈 에이전트 정책 구성
API 지원을 통해 엔터프라이즈 전체 맞춤 에이전트 정의를 프로그래밍 방식으로 적용할 수 있어 제어와 컴플라이언스를 강화합니다. 소스 조직을 지정하고, 표준 .github-private/agents/*.md 저장소 경로에 정의된 맞춤 에이전트를 목록에 추가할 수 있습니다. UI 측면에서는 엔터프라이즈 설정의 AI Controls 탭이 모든 AI 관련 정책 및 설정의 영구적인 위치가 되었으며, 이전 Copilot 정책 페이지와 그 리디렉션은 완전히 제거되었습니다.
MCP 엔터프라이즈 허용 목록은 공개 프리뷰 상태 유지
엔터프라이즈 전체 MCP 허용 목록 관리는 현재 프리뷰 상태를 유지합니다. 우리는 여러 레지스트리를 만들지 않고도 조직 전반에 걸쳐 더 잘 확장되는 허용 목록을 설계하고 있습니다. 기타 AI Controls 기능은 일반 제공됩니다.
앞으로
앞으로 우리는 VS Code 및 Copilot CLI와 같은 Copilot 클라이언트에 보다 포괄적인 세션 활동 범위를 도입하고, 에이전트 활동에 대한 프로그래밍 방식 접근 지원을 추가하며, AI Controls의 정책에 대한 세분화 및 API 범위를 확대하고, MCP 거버넌스에 대한 옵션을 더 많이 제공할 예정입니다.
자세히 알아보려면 AI controls 및 에이전트 제어 플레인 문서를 참조하세요.
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