AI 에이전트, 리눅스 배포판 엔지니어링에 투입
OpenAnolis는 AI 에이전트가 소프트웨어 패키지와 패치를 선정하고, 코드를 검토하며, 소프트웨어 버전 간 수정 사항을 옮기는 Anolis OS 27을 개발하고 있다. 커뮤니티 의장이자 알리바바 클라우드 기초 소프트웨어 부문 책임자인 마타오는 주하이에서 열린 GOSIM AI 비전 포럼에서 이 접근법을 설명하며, 현재 에이전트가 알리바바 클라우드 기초 소프트웨어 팀 신규 코드의 95%를 생성한다고 밝혔다.
목차
커뮤니티의 목표는 코드 작성에 그치지 않는다. OpenAnolis는 개발과 유지보수부터 운영과 거버넌스까지 운영체제 생애주기 전반의 엔지니어링을 한 자릿수 배가량, 즉 대략 10배 빠르게 만드는 것을 목표로 한다. 이는 알리바바 클라우드 경영진이 제시한 목표이며, 95%라는 수치는 마타오 팀에서 생성한 신규 코드에 해당한다.
Anolis OS 27은 이 목표를 구체적인 개발 프로젝트로 구현한다. OpenAnolis는 여러 소프트웨어 패키지를 담은 단일 Git 저장소인 모노레포를 공개했다. 이를 통해 사람인 유지보수 담당자와 AI 에이전트가 리눅스 배포판 개발에 함께 참여하도록 한다. 다른 팀도 이 접근법을 살펴보고 재사용할 수 있다.
이번 작업은 에이전트를 위해 특별히 운영체제를 구축하려는 알리바바 클라우드의 움직임과도 맞닿아 있다. 회사는 2026년 아프사라 콘퍼런스에서 Agentic OS가 토큰 소비를 30% 이상 줄이고 샌드박스 배포 밀도를 3배 높인다고 밝혔다. 두 발표를 종합하면 서로 연결된 두 가지 변화가 드러난다. 에이전트가 운영체제 구축을 돕는 한편, 에이전트를 실행하도록 운영체제도 재설계되고 있다.
Anolis OS 27에서 에이전트가 맡을 일
리눅스 배포판은 하드웨어와 핵심 시스템 자원을 관리하는 리눅스 커널에 여러 소프트웨어 패키지를 결합한 것이다. 배포판을 유지하려면 버전을 선택하고, 보안 수정 사항을 적용하고, 호환성을 확인하며, 전체 구성 요소가 함께 작동하도록 관리해야 한다.
OpenAnolis는 엔지니어링 과정에 에이전트를 포함하고 있다는 점에서 Anolis OS 27을 에이전트 네이티브라고 설명한다. 에이전트들은 패키지와 패치 선정, 코드 검토, 패치 백포팅을 각각 맡는다. 백포팅은 고객이 여전히 사용하는 이전 버전에서도 작동하도록 최신 소프트웨어 버전의 수정 사항을 적용하는 작업이다.
모노레포는 이 작업을 위한 공동 공간을 제공한다. 여러 패키지를 하나의 저장소에 모으면 사람과 에이전트가 각 패키지를 별도 프로젝트로 다루는 대신 배포판 전반의 변경 사항을 함께 살펴볼 수 있다. OpenAnolis는 이를 유지보수 담당자와 에이전트 간 협업 방식으로 제시하며, 그 엔지니어링 접근법을 다른 이들도 살펴볼 수 있도록 공개했다.
마타오는 에이전트가 장차 완전한 운영체제를 독자적으로 구축할 수 있으며 업계가 이런 흐름에 대비해야 한다고 말했다. 다만 현재 프로젝트는 사람과 소프트웨어 에이전트가 함께 참여하는 배포판 엔지니어링 과정이다. Anolis OS 27의 출시일은 발표되지 않았다.
95%라는 수치의 의미
마타오가 제시한 95%는 알리바바 클라우드 기초 소프트웨어 팀의 신규 코드에 해당한다. 이 수치의 범위를 따져봐야 하는 이유는 운영체제 유지보수에 테스트, 장애 조사, 변경 사항 승인 여부 결정, 소프트웨어의 장기 지원도 포함되기 때문이다.
코드 생성은 그 작업의 일부다. 에이전트가 변경 사항을 제안할 수 있지만, 검토와 통합을 거쳐야 유지관리되는 시스템에 반영된다. OpenAnolis는 검토와 패치 선정 등 그에 수반되는 작업에도 에이전트 참여를 확대하고 있다.
엔지니어링을 10배 빠르게 한다는 목표는 코드 작성보다 더 넓은 과정에 적용된다. 이를 달성하려면 개발, 유지보수, 운영, 거버넌스 단계에 걸리는 시간을 단축해야 한다. 사용자에게 돌아갈 실질적인 이점은 안정적인 배포를 지속적으로 보장하면서 작동하는 업데이트와 수정 사항을 더 빠르게 제공하는 것이다.
마타오의 발표는 이러한 변화의 중심에 코드에 대한 책임 문제가 있음을 보여준다. 에이전트가 변경 사항을 제출하는 동시에 검토에도 참여한다면, 커뮤니티는 배포하는 소프트웨어에 대한 책임 소재를 명확히 해야 한다. 이 문제는 GOSIM 개막 라운드테이블에서 논의된 주제 가운데 하나였다.
서로 연결된 두 방향, 역할은 서로 달라
OpenAnolis는 전략을 두 방향, 즉 AI를 위한 시스템(System for AI)과 시스템을 위한 AI(AI for System)로 설명한다. 첫 번째는 에이전트가 실행되는 운영체제에 관한 것이다. 두 번째는 에이전트가 운영체제를 구축하고 관리하는 작업을 맡는다는 뜻이다.
첫 번째 방향에 대해 마타오는 컴퓨팅 자원, 모델, 도구, 애플리케이션을 연결하는 운영체제를 설명했다. OpenAnolis는 ANOLISA 프로젝트를 에이전트용 런타임 기반으로 소개한다. 런타임은 프로그램이 실행되는 동안 필요한 자원과 서비스를 제공하는 환경이다.
Anolis OS 27은 두 번째 방향에 속한다. 개발 과정에서 에이전트가 엔지니어링 작업을 수행한다. 알리바바 클라우드의 SysAgent도 같은 아이디어를 운영체제 배포와 관리로 확장하며, Agentic OS는 에이전트가 작업을 실행하는 환경에 초점을 둔다.
이 구분은 프로그램의 범위가 넓은 이유를 설명해 준다. 기업은 에이전트를 활용해 배포판을 유지관리하고, 격리된 환경에서 에이전트를 실행하며, 배포 후 문제를 조사하는 또 다른 에이전트를 사용할 수 있다. 기반 기술은 공유하더라도 각각의 활동은 서로 다른 역할을 한다.
토큰과 샌드박스가 중요한 이유
알리바바 클라우드는 Agentic OS가 토큰 소비를 30% 이상 줄이고 샌드박스 배포 밀도를 기존의 3배로 높인다고 밝혔다. 토큰은 AI 모델이 처리하는 텍스트 또는 기타 정보의 단위다. 토큰 사용량을 줄이면 작업에 필요한 모델 처리량도 줄어들 수 있다.
샌드박스는 에이전트가 주변 시스템에 대한 접근 권한을 제한받은 채 코드를 실행하거나 도구를 사용할 수 있는 격리 환경이다. 에이전트에는 이런 환경이 다수 필요할 수 있으며, 때로는 아주 짧은 시간만 사용하기도 한다. 샌드박스를 자주 만들고 종료하는 작업은 소수의 애플리케이션을 계속 실행하는 것과는 다른 운영체제 요구 사항을 만든다.
알리바바 클라우드는 짧은 샌드박스 세션과 빈번한 프로세스 생성에 맞춘 시스템 최적화를 설명했다. 배포 밀도가 높아진다는 것은 주어진 인프라 규모에 더 많은 샌드박스를 수용할 수 있다는 뜻이다. 회사가 제시한 비교를 적용하면, 주장에 사용된 조건에서 샌드박스 100개를 수용하던 용량이 300개를 수용하는 규모로 늘어난다.
알리바바 클라우드는 여기서 언급한 수치의 근거가 되는 벤치마크 작업 부하, 기준 구성 또는 측정 방법을 구체적으로 공개하지 않았다. 에이전트의 모델과 도구, 작업 부하에 따라 자원 소비량이 달라지므로 고객이 자체 작업의 절감 효과를 추산하려면 이런 세부 정보가 중요하다.
9월 발표 두 건은 어떻게 연결되나
알리바바 클라우드의 보다 광범위한 전략은 항저우에서 열린 2026년 아프사라 콘퍼런스 기간 중 두 차례 행사에서 모습을 드러냈다. 9월 22일에는 최고기술책임자 리페이페이가 Agentic Cloud 전략을 발표했다. 9월 23일에는 OpenAnolis와 AMD, Arm, 인텔, 레노버, ZTE 등이 운영체제 포럼에 참석했다.
OpenAnolis의 9월 포럼 정리에는 Agentic OS, SysAgent, Loongkit을 비롯한 운영체제 프로그램이 소개돼 있다. 또 커뮤니티가 2026년 6월 OpenAtom 재단에 대한 기부 절차를 완료했다는 마타오의 발언도 기록돼 있다.
- 2026년 6월: 커뮤니티가 기록한 마타오의 발언에 따르면 OpenAnolis가 OpenAtom 재단에 대한 기부를 완료했다.
- 2026년 9월 22일: 리페이페이가 AgentCore, Agent Sandbox, 차세대 CPFS 스토리지 등을 포함한 알리바바 클라우드의 Agentic Cloud 전략과 제품을 발표했다.
- 2026년 9월 23일: 운영체제 포럼에서 에이전트 런타임 인프라, 자동화된 시스템 관리, SkillHub 추천 시스템이 논의됐다.
- 주하이 GOSIM 포럼: 마타오가 에이전트 네이티브 Anolis OS 27 접근법을 설명하고 자신의 팀이 생성한 코드의 95%라는 수치를 제시했다.
9월 포럼에는 OpenAnolis 기술위원회 위원이자 배포판 작업반 책임자인 왕장보도 참석했다. 그는 RISC-V 프로세서 아키텍처 관련 작업과 함께 에이전트의 배포판 구축 및 유지보수 참여에 대해 논의했다.
SysAgent, 개발을 넘어 자동화 확대
알리바바 클라우드의 시스템 서비스 부문 책임자이자 수석 기술 전문가인 펑푸추는 SysAgent가 배포판, 운영, 보안을 아우른다고 설명했다. 이 제품은 9월 포럼에서 초청 대상 공개 테스트를 시작했다.
SysAgent는 사용자의 문제 조사를 돕던 OS Copilot에서 발전했다. 알리바바 클라우드는 이제 SysAgent를 운영체제 생애주기 전반을 다루는 보다 자율적인 도구로 소개한다. 펑푸추는 자연어 대화를 통해 GPU 클러스터의 학습 및 추론 성능을 분석하는 사례를 들었다. 학습은 모델을 구축하거나 조정하는 작업이고, 추론은 모델을 사용해 답을 생성하는 과정이다.
알리바바 클라우드 기초 소프트웨어 제품 책임자인 장펑청은 Agentic OS, Loongkit과 함께 SysAgent를 소개했다. Loongkit은 모델 학습 성능 향상을 목표로 하며, 기반 컴퓨팅 작업을 더 효율적으로 만드는 데 초점을 둔 별도 구성 요소다.
알리바바 클라우드의 AgentCore 플랫폼은 기업용 에이전트의 구축과 거버넌스라는 또 다른 계층을 담당한다. 장시간 작업, 실패 후 재시도, 중단된 작업 재개, 신원 권한, 활동 감사 기능을 포함한다. Agent Sandbox는 실행 환경을 제공하고, 새로운 CPFS 스토리지 시스템은 까다로운 데이터 작업 부하를 지원한다. 이 제품들은 운영체제 변화가 더 폭넓은 클라우드 인프라 프로그램의 일부임을 보여준다.
기기와 클라우드 전반의 제어 및 복구
딩다오즈롄의 리진위안 총경리는 기기, 인접 컴퓨팅 인프라, 클라우드 서비스를 겨냥해 DingOS와 알리바바 클라우드 Agentic OS를 통합한다고 설명했다. 이 설계는 에이전트 실행 제어와 로컬 컴퓨팅 및 모델 스케줄링을 결합한다.
그가 설명한 기능에는 작업 진행 상황과 토큰 소비량, 하드웨어 자원 추적, 실행 감사와 개입, 중단된 작업을 이어갈 수 있도록 작업 공간을 복구하는 기능이 포함된다. 에이전트를 운영하는 조직에 필요한 실무 기능이다. 작업이 무엇을 사용했는지 파악하고, 수행할 수 있는 일을 제어하며, 장애 후 작업을 복구할 수 있어야 한다.
DingOS는 기기와 가까운 영역의 기능을 담당하고, 알리바바 클라우드 Agentic OS는 토큰 관리, 보안, 관측성, 작업 공간 복구 등의 런타임 관리 기능을 제공한다. 관측성은 실행 중인 시스템의 동작을 이해하고 문제를 조사할 수 있도록 충분한 정보를 수집하는 것을 뜻한다.
알리바바 클라우드의 보다 광범위한 전략에는 에이전트가 사용할 업무 정보를 정리하는 Context Engine도 포함된다. 컨텍스트는 관련 기록, 이전 상호작용, 실행 피드백 등 에이전트가 현재 작업에 필요한 정보다. 이런 정보를 한데 모으는 일은 코드 생성과 목적은 다르지만, 두 작업 모두 도구와 데이터에 대한 접근을 제어하는 데 달려 있다.
오픈소스 거버넌스도 엔지니어링의 일부
마타오는 GOSIM 개막 라운드테이블 ‘Roots: 에이전트 시대의 오픈소스 기반 다지기’에서 Anolis OS 27 계획을 발표했다. 참석자는 Rust 재단, OpenUK, OpenCV, 베이징 인공지능 아카데미 관계자 등이었다. LF AI & Data 생성형 AI 커먼스 공동 의장이 토론을 진행했다.
패널은 AI로 오픈소스 기여의 제출자와 검토자가 달라지는 상황에서 거버넌스, 코드 책임성, 국제 협력을 논의했다. OpenAnolis에서는 이런 주제가 기업, 대학, 연구기관이 참여하는 커뮤니티 구조와 맞물려 있다. Anolis OS는 알리바바 클라우드 리눅스의 업스트림 커뮤니티 역할도 한다. 즉 Anolis OS 개발 결과가 해당 클라우드 배포판에 반영된다.
OpenAnolis는 재사용 가능한 시스템 기능을 위한 플랫폼인 SkillHub를 통해 두 번째 공동 자원도 구축하고 있다. 9월 정리에 따르면 보안, 운영, AI 추론, 데이터베이스, 다양한 하드웨어 유형에 걸친 컴퓨팅 분야에서 두 달 동안 수백 개의 스킬이 등록됐다.
SkillHub 추천 시스템은 기능 신뢰성, 실행 시 성능 향상, 정적 품질, 실행 중 보안 효과 등 네 가지 영역에서 기능을 평가한다. 정적 품질은 소프트웨어를 실행하지 않고 수행하는 검사를 뜻한다. 시스템은 사용자가 늘어나는 기능 모음에서 적합한 기능을 선택할 수 있도록 종합 순위와 분야별 순위를 모두 제공한다.
Anolis OS 27과 SkillHub는 같은 운영상 과제를 부각한다. 재사용 가능한 자동화에는 검토, 선정, 유지관리 방법이 필요하다. OpenAnolis는 공개 개발 저장소와 커뮤니티 거버넌스, 공유 스킬 평가를 통해 이를 추진하고 있다. 다음 구체적인 단계는 배포판 개발을 이어가고 SysAgent 테스트에서 피드백을 받는 것이다.
핵심 내용
- OpenAnolis는 에이전트가 패키지 선정, 패치, 코드 검토, 백포팅을 맡는 Anolis OS 27을 개발하고 있다.
- 마타오는 알리바바 클라우드 기초 소프트웨어 팀 신규 코드의 95%를 에이전트가 생성한다고 밝혔다.
- 커뮤니티는 운영체제 생애주기 전반의 엔지니어링을 대략 10배 빠르게 하는 것을 목표로 한다.
- 알리바바 클라우드는 Agentic OS가 토큰 사용량을 30% 이상 줄이고 샌드박스 배포 밀도를 3배로 높인다고 밝혔다.
- Anolis OS 27은 사람인 유지보수 담당자와 에이전트의 협업을 위한 공개 모노레포를 갖췄다.
- SysAgent는 2026년 9월 포럼에서 초청 대상 공개 테스트를 시작했다. Anolis OS 27의 출시일은 발표되지 않았다.
