JetBrains 블로그

이 글은 draft.dev의 Cameron Pavey가 작성했습니다. Jenkins는 10년이 넘는 기간 동안 개발자 커뮤니티를 훌륭하게 지원해 왔지만 현재의 소프트웨어 개발 환경과는 다른 시대를 고려해 설계되었습니다. 플러그인 호환성 문제와 느린 빌드, 불안정한 구성으로 인해 피로감을 느끼는 개발자는 새로운 대안을 검토하고 있습니다. 하지만 조직에서는 이러한 전환을 맞이할 준비가 되어 있을까요? 실제로 어떤 작업이 필요하게 될까요? 그리고 최신 CI/CD 솔루션의 이점을 어떻게 리더십에 전달해 동의를 얻을 수 있을까요?…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 3부: 관찰 가능성 확보 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 4부: 위임과 서브 에이전트 에이전트는 결국 컨텍스트 한도에 도달합니다. 컨텍스트가 부족해지면 시스템이 충돌하며, 작업 도중 모든 데이터를 잃게 됩니다. 저희는 1부부터 GPT-5 Codex를 활용해 왔으며 이 모델은 SWE-…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 3부: 관찰 가능성 확보 지난 글에서는 추적을 설정하는 과정을 살펴봤습니다. 이제 자연스럽게 두 가지 질문으로 이어집니다. 이 도구가 보여주는 인사이트를 바탕으로, 어떤 실험을 해야 할까요? 그리고 이 관찰 결과를 활용해 에이전트의 어떤 부분을 개선할 수 있을까요? 처음 떠올린 아이디어는 서브 에이…

오늘은 팀 전반에서 AI 사용과 비용을 관리, 관찰 및 제어할 수 있는 새로운 기능을 포함하여 조직을 위한 향상된 AI 관리 및 분석 기능을 제공하는 JetBrains Console을 소개합니다. AI는 이제 대부분의 개발 팀에게 더 이상 실험 단계가 아니라 핵심 툴체인의 일부가 되어가고 있습니다. 사용이 증가함에 따라 명확성에 대한 필요성도 함께 커지고 있습니다. 회사의 리더는 AI가 어떻게 사용되고 있는지, 일상적인 업무에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 조직 내에서 이를 어떻게 책임감 있게 관리할 수 있는지를 이해할 필요가…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 2개의 글을 거치면서 코딩 에이전트가 꽤 일을 수행할 수 있게 되었습니다. 프로젝트 구조를 파악하고 코드를 작성하며 셸 명령어 및 테스트를 실행할 수 있습니다. 지난 글에서는 완료 정의(DoD)를 추가한 덕분에 에이전트가 완성도 높은 피드백 루프까지 갖추게 되어 이제 임의의 시점에 프로세스를 종료하지 않고 모든 테스트가 통과할 때까지 반복 처리…

AI 코딩 에이전트의 에코시스템이 그 어느 때보다 빠르게 확장되고 있습니다. Gemini CLI, Claude Code, Auggie, OpenCode, Copilot 같은 주요 에이전트는 물론, 새로운 도구가 지금 이 순간에도 쏟아져 나오고 있습니다. 에이전트마다 강점과 특정 설정 방식, 에디터 지원 수준이 다르며 최신 도구를 파악하기도, IDE에서 실행하기도 쉽지 않습니다. 하지만 이제 달라집니다. JetBrains는 Zed(Zed의 발표 참조)와 협력하여 JetBrains IDE와 Zed에 직접 통합된 AI 코딩 에이전트 디렉…

클라우드 중심으로 변화하는 흐름 속에서도 보안 정책이나 인프라 환경 때문에 온프레미스 환경을 계속 유지해야 하는 조직은 여전히 많습니다. 하지만 단순히 온프레미스를 지원한다는 이유만으로 도구를 선택할 수는 없습니다. 팀의 생산성을 결정짓는 강력한 기능과 매끄러운 사용성이 뒷받침되어야 하기 때문입니다. 온프레미스 환경을 유지하려는 팀들이 왜 YouTrack을 주목하고 있을까요?YouTrack은 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하면서도 이슈 관리, 애자일 보드, 지식 베이스, 리포트, 헬프데스크까지 프로젝트 관리에 필요…

OpenAI Codex는 JetBrains AI 채팅에 기본 통합되어, IDE 내에서 직접 실제 개발 작업을 해결할 수 있는 또 하나의 강력한 선택지를 제공합니다.  JetBrains AI 구독, ChatGPT 계정, 또는 OpenAI API 키를 통해 Codex를 사용할 수 있으며 이 모두를 하나의 AI 채팅 인터페이스 내에서 동일하게 활용할 수 있습니다. 아래 영상에서는 OpenAI의 Dominik Kundel과 JetBrains의 Gleb Melnikov이 실제 개발 작업을 예시로 들어 JetBrains I…

이전 글에서는 목록화, 읽기, 쓰기, 편집 기능을 갖춘 기본적인 코딩 에이전트를 어떻게 구축하는지 살펴보았습니다. 오늘은 Koog 프레임워크에서 추가 도구를 만들어 에이전트의 기능을 확장하는 방법에 대해 자세히 살펴봅니다. 일례로, ExecuteShellCommandTool을 구축하여, 에이전트가 코드를 실행하고 실제 엔지니어링에 사용되는 피드백 루프(코드 실행, 실패 관찰, 실제 출력을 기반으로 코드 개선)를 종료하도록 훈련합니다. LLM은 문법 오류를 피하는 데에는 비교적 강하지만, 통합 단계에서는 어려움을 겪는 경우가 많습니다…

에이전트를 만드는 일은 조금은 독특한 일입니다. 단순히 무언가를 수행하는 코드를 작성하는 것이 아닙니다. LLM에게 작업 수행 능력을 부여하는 코드를 작성하고, 무엇을 할지는 LLM이 결정합니다. 에이전트란 무엇일까요? 에이전트는 작업이 완료되었다고 판단할 때까지 루프 안에서 함수를 호출하는 LLM입니다. 이러한 관점의 전환에는 적응이 필요합니다. 사용자는 에이전트에게 파일을 읽을 수 있는 능력을 부여하고, 어떤 파일을 언제 읽을지는 에이전트가 결정합니다. 에이전트가 메인 파일부터 시작할 것이라고 예상할 수 있겠지만 …

선임 소프트웨어 엔지니어이자 JetBrains 공인 Kotlin 트레이너로 활동 중인 Urs Peter가 기고한 글입니다. Urs는 더 체계적인 방법으로 Kotlin 역량을 높이고 싶은 독자를 대상으로 Xebia Academy에서 Kotlin 역량 강화 프로그램도 운영하고 있습니다. 이 글은 Java 기반 환경에서 Kotlin을 성공적으로 도입하기 위한 완벽 가이드라는 제목의 시리즈로 게재되는 다섯 번째 글입니다. 이 시리즈는 한 개발자의 호기심에서 시작해 전사적인 변화로 이어지는 과정을 통해 실제 팀 내에서 Kotlin 도입이 …

선임 소프트웨어 엔지니어이자 JetBrains 공인 Kotlin 트레이너로 활동 중인 Urs Peter가 기고한 글입니다. Urs는 더 체계적인 방법으로 Kotlin 역량을 높이고 싶은 독자를 대상으로 Xebia Academy에서 Kotlin 역량 강화 프로그램도 운영하고 있습니다. 이 글은 Java 기반 환경에서 Kotlin을 성공적으로 도입하기 위한 완벽 가이드라는 제목의 시리즈로 게재되는 네 번째 글입니다. 이 시리즈는 한 개발자의 호기심에서 시작해 전사적인 변화로 이어지는 과정을 통해 실제 팀 내에서 Kotlin 도입이 어…