AI 코딩 에이전트(AI coding agents)가 전례 없는 속도로 오픈 소스 소프트웨어 개발에 침투하고 있지만, 기존 연구들은 인간 기여자(human contributors)를 탐구의 대상이라기보다 정적인 배경으로 취급하는 경향이 있습니다. 본 논문은 인간 기여자 생태계를 종속 변수로 삼아, 오픈 소스 프로젝트에서 AI 코딩 에이전트 도입 이후 인간 참여자의 수, 구성 및 행동이 어떻게 변화하는지 조사하는 최초의 대규모 실증 연구를 제시합니다. 2023년 1월부터 2026년 5월까지의 11,097개 GitHub 저장소 데이터셋에 대해 시차 이중차분법(staggered difference-in-differences) 설계를 사용하여, Sun and Abraham 추정량을 통해 인과적 증거를 제공합니다. 연구 결과에 따르면, AI 에이전트 도입은 인간 기여자의 절대적인 수(ATT = 0.014, p = 0.224)를 유의미하게 변화시키지는 않지만, 인간 기여자 밀도(human contributor density)를 유의미하게 감소(ATT = -0.019, p = 0.002)시키는 것으로 나타났으며, 이는 AI가 생성한 풀 리퀘스트(pull requests)가 축적됨에 따라 인간 참여의 상대적 비중이 감소함을 나타냅니다. 신규 참여자(newcomers)의 상대적 참여 비중은 3.7%포인트 유의미하게 감소(ATT = -0.037, p < 0.001)하며, 이러한 효과는 도입 직후 나타나 관찰 기간 내내 안정적으로 유지됩니다. 리뷰 깊이(Review depth)는 5.3% 유의미하게 증가(ATT = +0.0168, p < 0.001)하며, 이는 AI 에이전트가 부담을 코드 생성 단계에서 리뷰 단계로 이동시킨다는 것을 의미합니다. 조절 효과 분석(Moderator analysis) 결과, 이러한 효과는 프로젝트 규모, 프로그래밍 언어 및 프로젝트 성숙도에 따라 체계적으로 달라짐을 확인했습니다. 종합적으로, 이러한 발견은 '희석을 동반한 증강(augmentation with dilution)' 패턴을 제시합니다. 즉, AI 에이전트는 인간 기여자를 대체하는 것이 아니라, 오픈 소스 생태계의 참여 구조를 체계적으로 재편하고 있습니다.