AI 코딩 에이전트의 보급이 진행되는 가운데, 「개인의 생산성은 향상되었으나, 팀이나 조직 전체의 생산성은 변하지 않는다」라는 과제가 현상화되고 있습니다. 많은 엔지니어가 독립된 세션에서 에이전트를 사용하더라도, 그 컨텍스트(Context)나 배움은 다음 세션으로 이어지지 않습니다.

Augment Cosmos (이하 Cosmos)는 이 과제를 해결하기 위해 설계된 「에이전트형 소프트웨어 개발을 위한 OS (Operating System)」입니다. 2026년 5월, MAX 플랜 사용자를 대상으로 공개 프리뷰가 시작되었습니다.

• Cosmos가 해결하는 문제와 기존 AI 코딩 도구와의 차이점

• Cosmos의 아키텍처 (Context Engine · Event Bus · Organizational Knowledge Layer)

• 내장된 Expert (Deep Code Review · PR Author · E2E Testing · Incident Response) 개요

• 조직 공유 메모리와 Learning Flywheel의 메커니즘

• Prism을 통한 멀티 모델 라우팅과 비용 절감

• AI 코딩 에이전트를 팀에 도입하고 싶은 엔지니어

• 복수 에이전트의 조직적인 관리·운영에 과제를 느끼고 있는 분

• Augment Code의 Cosmos 공개 프리뷰를 평가하고 싶은 분

• Cosmos는 에이전트가 「팀의 지식을 이어받으며」 동작하는 플랫폼으로, 세션을 넘나드는 조직 공유 메모리를 제공한다

• Context Engine · Event Bus · Learning Flywheel의 3층 아키텍처로, 에이전트의 반복 학습과 지식 축적을 실현한다

• Deep Code Review · PR Author · E2E Testing · Incident Response의 4가지 내장 Expert가 제공된다

• Prism의 멀티 모델 라우팅으로 Quality를 유지하면서 토큰 비용을 최대 30% 절감한다

• 2026년 5월 시점에서 MAX 플랜의 공개 프리뷰 중. SOC 2 Type 2 · ISO 42001 · GDPR 준수

현재의 AI 코딩 도구는 크게 두 가지 문제를 안고 있습니다.

1. 스테이트리스 (Stateless) 세션

에이전트는 각 세션 시작 시 「완전한 백지」 상태가 됩니다. 이전 세션에서 배운 코딩 규약 · 팀의 선호도 · 프로젝트 고유의 패턴은 이어지지 않습니다.

2. 고립된 에이전트

개발자 각자가 독립된 에이전트 세션을 가지며, 그 성과 · 지견 · 수정 이력이 팀 내에서 공유되지 않습니다. 어떤 엔지니어가 에이전트의 실수를 바로잡더라도, 동료의 에이전트는 동일한 실수를 반복합니다.

Augment Code가 공개한 통계에 따르면, 「에이전트 활용으로 개인의 생산성은 극적으로 향상되었으나, 조직의 생산성은 8개의 작업 중단 포인트로 인해 기대만큼 개선되지 않았다」라고 합니다.

Cosmos는 팀을 단위로 한 「에이전트 OS」로 설계되었습니다.

에이전트, 코드베이스, 도구, 정책, 메모리를 조직 레벨에서 협조시킨다.

— Augment Code, Cosmos Product Page

개별 개발자 도구 (GitHub Copilot, Claude Code, Windsurf 등)와 통합하면서, 그것들을 조직 전체의 컨텍스트 · 메모리 · 거버넌스로 묶어주는 「레이어 (Layer)」로서 기능합니다.

Cosmos는 3층 아키텍처로 구성되어 있습니다.

컴포넌트	역할
Agent Runtime	에이전트를 로컬 환경 · 개발 VM · Augment 클라우드에서 실행
Context Engine	400,000개 이상의 파일이 있는 리포지토리에서 시맨틱 의존성 그래프 분석
Event Bus	Linear · Sentry · Slack 등의 이벤트로 에이전트를 트리거
Organizational Knowledge Layer	세션을 넘나드는 조직 전체의 지식을 축적 · 제공

Context Engine은 특히 주목해야 할 기술입니다. 단순히 「컨텍스트를 채워 넣는」 것이 아니라, 파일 간의 의존 관계를 시맨틱하게 분석하여 태스크와 관련된 컨텍스트를 선택적으로 제공합니다. 대규모 리포지토리에서도 정밀도를 유지할 수 있는 설계입니다.

Event Bus는 외부 도구의 이벤트(Linear 티켓 생성, Sentry 인시던트 알림, Slack 메시지)를 수신하여 대응하는 에이전트를 자동으로 실행합니다. 이는 개발 워크플로우 전반에 걸친 에이전트 자동화의 기반입니다.

컴포넌트	역할
Expert Registry	팀이 생성한 Expert를 등록 및 공유하는 중앙 레지스트리
Knowledge Base	에이전트의 기억, 피드백, 수정 이력을 영구 저장
Human-in-the-Loop	3개의 체크포인트에서 인간이 전략적 판단을 담당
Learning Flywheel	피드백을 통해 에이전트가 개선되는 자기 강화 루프

4개의 Reference Experts(내장 전문가)와 팀이 독자적으로 생성할 수 있는 Custom Experts가 포함됩니다.

Expert는 '좁은 스코프, 공유 메모리, 코칭 기반의 피드백'을 가진 전문 에이전트입니다.

코드 리뷰에 특화된 Expert. "정확도보다 재현성을 중시한" 설계로, 놓치는 부분이 적은 리뷰를 목표로 합니다. 팀의 코딩 규약 및 과거 수정 패턴을 학습하여 조직 고유의 리뷰 기준을 반영한 피드백을 생성합니다.

풀 리퀘스트(Pull Request) 작성을 보조하는 Expert. 차이점(diff)을 분석하여 적절한 PR 설명, 변경 사항 요약, 테스트 체크리스트를 생성합니다.

엔드 투 엔드(End-to-End) 테스트의 생성 및 실행을 담당하는 Expert. 신규 기능 추가 시의 테스트 케이스 작성과 기존 테스트에 미치는 영향 분석을 자동화합니다.

인시던트 대응을 지원하는 Expert. Sentry 등의 알림을 트리거로 실행되며, 과거 인시던트 이력으로부터 유사 사례 및 해결 패턴을 제시합니다.

팀 고유의 워크플로우에 특화된 Expert를 3단계로 생성할 수 있습니다.

1. Describe (설명): 자연어로 워크플로우를 기술한다
2. Build (구축): 에이전트가 기존의 지식 패턴을 사용하여 Expert를 구축한다
3. Register (등록): Expert Registry에 Expert를 등록하고 팀 전체에 공유한다

Cosmos가 기존의 AI 코딩 도구와 가장 다른 점은 조직 공유 메모리 (Cross-Agent Organizational Memory) 입니다.

┌───────────────────────────────────────┐
│ Organizational Memory │
│ │
...

피드백의 종류를 두 가지로 구분하여 각각 다른 형태로 기억에 반영합니다.

피드백 종류	내용	효과
태스크 수정	특정 출력을 수정 (예: 테스트 어서션(Assertion) 정정)	즉각적인 출력 수정
멘탈 모델 수정	기초적인 추론 패턴을 업데이트	향후 모든 실행에 영향

"멘탈 모델 수정"은 컴파운드 리턴 (Compound Return) 을 가져옵니다. 하나의 설명이 에이전트의 향후 추론을 지속적으로 업데이트하므로, 팀이 지식을 쌓아갈수록 에이전트의 품질이 향상됩니다.

피드백은 Slack을 통해 수행할 수 있습니다. 실제 작업 중에 엔지니어가 에이전트의 출력을 수정하면, 그 피드백이 자동으로 지식 베이스(Knowledge Base)에 축적되는 설계입니다.

Augment Code는 메모리를 리셋하는 에이전트가 유발하는 8가지 실패 패턴을 식별했습니다.

인시던트 인과관계의 사각지대: 과거의 변경 사항과 현재의 장애를 연결하지 못함 -
규약의 단절: 세션이 바뀌면 팀의 규약이 유실됨 -
반복적인 재발견: 동일한 해결책을 매번 다시 찾아내야 함 -
조용한 품질 저하: 부정확한 메모리로 인해 오류 없이 저품질의 출력이 생성됨 -
온보딩 지연: 신규 에이전트가 기지(known)의 컨텍스트를 갖지 못함 -
팀 간 불일치: 엔지니어마다 서로 다른 규약으로 에이전트가 동작함 -
이전 비용: 프로젝트 간에 컨텍스트가 인계되지 않음 -
거버넌스의 공백: 누가 메모리를 업데이트했는지 추적할 수 없음

Cosmos에 탑재된 Prism은 태스크의 성격에 따라 최적의 모델을 선택하는 멀티 모델 라우팅(Multi-model Routing) 기술입니다.

• 품질을 유지하면서 약 20~30%의 토큰 비용 절감 실현
  2 - 여러 LLM 프로바이더를 가로질러 모델을 선택
• 워크플로에 따라 최적의 모델이 다를 경우 특히 효과적

코드 생성에는 고성능 모델을, 단순한 주석 생성에는 경량 모델을 자동으로 할당하는 것과 같은 동작이 상정됩니다.

Cosmos의 설계 목표 중 하나는 "엔지니어가 작업을 중단해야 하는 횟수를 최소화하는 것"입니다.

에이전트가 8회의 입력 대기를 발생시키는 전형적인 패턴:

우선순위 확인 → 태스크 범위 확인 → 사양 승인 → 구현 접근 방식 확인 → 코드 확인 × 3회 → 배포 승인

3개의 전략적 체크포인트로 집약:

체크포인트	인간의 판단	에이전트의 담당
우선순위 리뷰	태스크의 우선순위와 의도 설정	태스크 분해 · 초기 조사
사양 · 의도 리뷰	구현 방침 승인	코드 생성 · 테스트 작성
배포 판단	릴리스 최종 결정	CI 실행 · 품질 체크

Cosmos는 여러 개발 환경을 지원합니다.

인터페이스	이용 시나리오
IDE	Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf와 연동
CLI	커맨드 라인에서 에이전트 조작
Web	브라우저에서 에이전트 관리 · 모니터링
Mobile	모바일 앱에서 세션 확인 · 승인

커뮤니케이션: Slack (피드백 · 알림) -
태스크 관리: Linear (티켓으로부터 에이전트 트리거) -
모니터링: Sentry (인시던트로부터 에이전트 트리거) -
코드 관리: GitHub PR (코드 리뷰 워크플로) -
CI/CD: 기존 파이프라인과의 통합 -
MCP: Model Context Protocol 서버로의 접속

엔터프라이즈 이용을 상정한 프로덕션 등급의 컴플라이언스(Compliance)를 갖추고 있습니다.

인증 · 규격	상세
SOC 2 Type 2	보안 · 가용성 · 기밀성에 대한 제3자 감사
ISO 42001	AI 관리 시스템 국제 표준 준수
GDPR	유럽 일반 데이터 보호 규정 대응
Customer-Managed Keys	조직이 독자적인 암호화 키를 관리하는 옵션

공유 메모리에는 전용 거버넌스(Governance) 기능이 구현되어 있습니다.

액세스 제어: 기존의 RBAC를 넘어선, 에이전트 권한과 사용자 권한의 분리 -
Human-gated writes: 공유 메모리에 대한 쓰기는 인간의 리뷰를 거친 후에만 허용 -
품질 모니터링: "메모리 오염"이나 얼라인먼트(Alignment) 드리프트를 방지하는 감시 -
컴플라이언스 추적: 규제 요건 (ISO 42001 · NIST AI RMF · GDPR)에 대한 대응 이력 관리

현재 Cosmos는 MAX 플랜 사용자를 대상으로 공개 프리뷰 (Public Preview) 로 제공되고 있습니다3.

• augmentcode.com/product/cosmos 에서 제품 상세 확인
• app.augmentcode.com 에서 이용 시작
• 엔터프라이즈용은 영업 팀에 문의

Augment Code는 Cosmos vs OpenAI Codex의 비교를 공개하고 있습니다. 큰 차이점은 다음과 같습니다4:

관점	OpenAI Codex	Augment Cosmos
스코프	개인용 코딩 에이전트	팀 · 조직용 에이전트 OS
메모리	세션 스코프	조직 횡단적 영속 메모리
학습	세션 내에서만	피드백을 통한 지속적 개선
통합	GitHub 중심	SDLC 전체 (Slack · Linear · Sentry 등)

Augment Cosmos는 AI 코딩 에이전트를 "개인 도구"에서 "조직 인프라"로 승화시키는 플랫폼입니다.

• 조직 공유 메모리 (Organizational Shared Memory): 에이전트가 세션을 넘나들며 조직의 지식을 계승함 -
  Learning Flywheel: 피드백이 지식 베이스 (Knowledge Base)에 자동으로 축적되어 에이전트가 지속적으로 개선됨 -
  Expert Architecture: 좁은 범위의 전문가 (Expert)들이 분업하며 고품질의 출력을 실현 -
  Prism: 멀티 모델 라우팅 (Multi-model Routing)을 통해 비용 효율성과 품질을 동시에 달성 -
  거버넌스 (Governance): 엔터프라이즈급 보안 및 컴플라이언스 (Compliance)

"AI 에이전트를 사용하고는 있지만, 그 효과가 조직 전체로 확산되지 않고 있다"고 느끼는 개발 팀에게 Cosmos는 유력한 선택지가 될 것입니다. 현재 공개 프리뷰 (Public Preview) 단계이므로, 향후 기능 확충 및 안정화가 기대됩니다.

• Augment Code Cosmos — Now in Public Preview — 공식 블로그

• Cosmos Product Page — 제품 상세

• Cosmos Experts Guide — Expert의 메커니즘

• Cross-Agent Organizational Memory — 메모리 아키텍처 상세 해설

Why 400K File Codebases Break Traditional AI — Augment Code Context Engine 공식 가이드 ↩

Augment Prism: model routing to reduce cost and maintain quality — Augment Code 공식 changelog. 수치는 vendor-reported 값 ↩