Unity Gateway CLI로 대규모 코딩 에이전트 배포 및 관리하기

지난 6개월 동안 GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8, Grok 4.7이 모두 출시되었으며, Kimi K3, GLM-5, DeepSeek V4.1과 같은 강력한 오픈 가중치(open-weight) 모델도 함께 등장했습니다. 대략 5일마다 새로운 프론티어 모델이 출시되고 있으며, 가성비(비용 대비 성능)의 기준이 계속 변화함에 따라 불과 몇 달 전만 해도 특정 작업에 가장 적합했던 모델보다 더 우수하거나 저렴한 대안이 오늘날에는 존재하는 경우가 많습니다.

이러한 빠른 변화 속도는 개발자 도구를 관리하는 팀에 큰 부담을 줍니다. 하나의 제공업체로 표준화하면 다른 곳에서 제공하는 더 나은 모델이나 더 저렴한 비용의 혜택을 놓칠 위험이 있습니다. 반대로 여러 에이전트와 제공업체를 지원하면 엔지니어에게 진정한 선택권을 줄 수 있지만, 액세스 권한, 예산 제어, 보안 정책, 사용 로그가 여러 시스템으로 분산됩니다. 조직에 실제로 필요한 것은 이 두 가지 모두입니다. 즉, 새로운 최적의 옵션이 등장할 때마다 이를 자유롭게 도입할 수 있는 유연성과, 수천 명의 개발자를 대상으로 이를 일관되게 거버넌스할 수 있는 방법입니다.

오늘 저희는 이 두 가지를 모두 제공하기 위해 Unity Gateway CLI를 출시합니다. Unity Gateway에서 관리자는 승인된 모델, 도구 및 지출 정책을 한곳에서 관리할 수 있습니다. 개발자는 자신이 선호하는 방식으로 계속 작업하면서 ug claude 또는 ug codex와 같은 명령어로 승인된 에이전트를 실행할 수 있으며, Unity Gateway가 인증을 처리하고 게시된 설정을 자동으로 적용해 줍니다. 더 나은 모델이나 더 효율적인 워크플로우가 등장하면, 팀은 지원되는 모든 에이전트에 이를 한 번에 배포할 수 있습니다. 그 결과, 비용 대비 성능의 변화 흐름에 발맞추어 코딩 환경을 유지할 수 있습니다.

Unity Gateway의 새로운 기능: 코딩 에이전트를 중앙에서 구성하고 ug로 배포하기

Unity Gateway는 이제 관리자에게 기본 모델, MCP 서버, 기술(skills), Smart Routing 및 지출 정책을 포함하여 코딩 에이전트를 구성할 수 있는 단일 공간을 제공합니다. 관리자는 Unity Gateway → Govern → Agent Configuration에서 이러한 설정을 관리할 수 있습니다.

관리자가 에이전트 구성을 게시하면 개발자는 단 하나의 명령어로 지원되는 모든 코딩 에이전트에 연결할 수 있습니다. Unity Gateway CLI는 인증을 처리하고, 에이전트를 Unity Gateway에 연결하며, 개발자에게 익숙한 에이전트 인터페이스를 열기 전에 게시된 설정을 적용합니다.

개발자는 각 에이전트를 개별적으로 구성할 필요 없이 활성화된 에이전트 간에 자유롭게 전환할 수 있습니다. 조직은 기기 관리 시스템을 통해 ug를 배포하여 모든 구성원이 동일한 승인된 설정으로 시작하도록 할 수 있으며, 관리자는 이 설정을 잠글 수도 있습니다.

“Unity Gateway CLI를 통해 신원 수준의 속성(identity-level attribution)과 승인된 모델 및 MCP 도구에 대한 액세스를 유지하면서, 모든 코딩 에이전트 모델 및 도구 트래픽을 단일 거버넌스 경로로 라우팅할 수 있게 되었습니다. 이를 도입한 이후, 당사의 코딩 에이전트는 약 360,000개의 요청에 걸쳐 610억 개 이상의 입력 토큰을 생성했으며, 사용량과 지출에 대한 중앙 집중식 가시성을 확보했습니다.”  - John Xing, Chief Technology Officer, Concurrence

더 나은 옵션이 등장함에 따라 에이전트 및 모델 기본값 업데이트하기

새로운 에이전트와 모델이 출시되면 관리자는 개발자가 시작하기를 원하는 설정을 선택하고 단 한 번의 구성 변경으로 팀 전체에 게시할 수 있습니다. 개발자가 다음에 ug를 실행할 때 CLI는 구성 변경 사항을 자동으로 동기화하고 선택한 모델이 적용된 권장 에이전트를 익숙한 인터페이스로 실행합니다. 관리자는 품질, 비용 및 팀의 요구 사항이 변화함에 따라 이러한 선택을 업데이트할 수 있습니다. 또한 새로운 모델의 코호트 기반 배포와 같이 더 정교한 정책을 설정할 수도 있습니다.

여러 에이전트 간에 승인된 도구 및 기술 공유하기

관리자는 공유 MCP 도구 및 기술을 구성하고 이를 지원되는 에이전트를 통해 사용할 수 있도록 설정할 수 있습니다. 개발자는 각 도구를 개별적으로 설정할 필요 없이 구성된 에이전트 내에서 승인된 도구와 검증된 워크플로우에 액세스할 수 있습니다.

Smart Routing으로 작업에 맞게 모델 비용 최적화하기

코딩 작업은 복잡성이 다양합니다. 관리자는 Smart Routing을 중앙에서 활성화하여 간단한 작업에는 비용이 적게 드는 모델을 사용하고, 복잡한 작업에는 성능이 더 뛰어난 모델을 사용하도록 설정할 수 있습니다. 개발자는 각 작업에 맞는 모델을 직접 선택할 필요 없이 선호하는 코딩 에이전트에서 계속 작업할 수 있습니다. Smart Routing은 메인 세션용 모델을 선택하며, 에이전트가 하위 에이전트(subagent)에 위임하는 작업에 대해 별도의 모델을 선택할 수도 있습니다.

저희가 발표한 Smart Routing 평가에 따르면, 이 접근 방식을 통해 내부 코딩 벤치마크에서 35%의 비용 절감 효과를 거두었습니다.

예산을 고려한 기본값으로 지출 계획 준수하기

Unity Gateway를 사용하면 지출이 정의된 예산 임계값에 도달했을 때 팀에서 더 저렴한 에이전트 및 모델을 추천하도록 설정할 수 있습니다. 이는 진행 중인 작업을 방해하지 않으면서 새로 실행되는 에이전트의 기본값이 됩니다. 개발자는 ug usage를 통해 지출 및 남은 예산을 확인할 수 있습니다.

추적(tracing)을 통해 낭비되는 지출을 찾아 해결하기

Unity Gateway는 로컬 도구 호출 및 기술 호출을 포함하여 코딩 에이전트의 추적(traces) 정보를 캡처할 수 있습니다. 관리자가 중앙에서 추적을 활성화하면, ug가 지원되는 클라이언트를 구성하여 해당 추적 정보를 레이크하우스의 통합 추적 테이블(unified trace table)로 내보냅니다. 팀은 그런 다음 Genie를 사용하여 반복적인 도구 실패, 과도하게 큰 응답 및 기타 토큰 낭비 요인을 찾아 해결하고 그 결과를 측정할 수 있습니다.

저희 엔지니어링 조직에서는 Genie One과 함께 Unity Gateway 추적 기능을 사용하여 7개의 MCP 도구 버그를 찾아 해결했으며, 이를 통해 연간 약 120만 달러의 낭비되는 AI 지출 및 생산성 손실을 줄일 수 있었습니다.

시작하기

Databricks에서는 Unity Gateway CLI를 사용하여 개발자의 작업 방식을 변경하지 않고도 엔지니어링 조직 전체에 새로운 모델과 비용 최적화를 배포하고 있습니다.

Unity Gateway CLI 빠른 시작을 통해 시작하거나, Unity Gateway에서 코딩 에이전트 구성을 통해 더 자세히 알아보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)