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TL;DR
UiPath는 기존 코딩 에이전트와 경쟁하는 것이 아니라, 그 하부에서 거버넌스와 보안을 제공하여 실무 배포를 가능하게 한다. LangChain, LangGraph 등과 결합하여 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구현할 수 있다.
배경
AI 코딩 에이전트가 확산됨에 따라 기업 환경에서의 안전한 배포와 관리가 중요해지고 있다.
대상 독자
AI 에이전트를 실무에 도입하려는 개발자 및 기업 IT 관리자
의미 / 영향
기업은 기존의 오픈소스 코딩 에이전트를 그대로 사용하면서 UiPath의 거버넌스 계층을 덧씌워 보안과 규정 준수를 확보할 수 있다. 이는 AI 에이전트의 실무 배포 장벽을 낮추는 핵심적인 인프라 전략이 된다.
챕터별 상세
00:00
UiPath for Coding Agents 소개
UiPath for Coding Agents는 기존 코딩 에이전트와 경쟁하는 것이 아니라 인프라 계층을 제공한다. 기업이 AI를 대규모로 배포하기 위해 필요한 거버넌스, 보안, 신뢰성을 제공하는 것이 목적이다. LangChain, LangGraph, OpenAI 등과 함께 사용하여 스크립트를 엔터프라이즈급 애플리케이션으로 전환한다.
01:15
엔터프라이즈 거버넌스 및 자동화
엔터프라이즈 환경에서는 거버넌스, 규정 준수, 인간 개입(Human-in-the-loop)이 필수적이다. 송장 처리 워크플로 예시에서 AI 에이전트가 데이터를 수집하고 검증하는 과정에 UiPath의 거버넌스 계층이 적용된다. 이는 자동화된 프로세스에 대한 신뢰성을 보장한다.
05:25
UiPath Agent Skills 설치 및 초기화
UiPath Agent Skills 라이브러리를 사용하여 코딩 에이전트에 도메인 지식을 부여한다. 터미널에서 pip install uipath-as 명령어로 설치하고 uipath-skills install 명령어로 초기화한다. 이를 통해 Claude Code와 같은 에이전트가 UiPath 자동화 기능을 호출할 수 있다.
08:00
코딩 에이전트 생성 및 로컬 동기화
UiPath Studio Web에서 새로운 에이전트 프로젝트를 생성하고 로컬 폴더와 동기화한다. Coded Agent 유형을 선택하여 로컬 IDE(Cursor 등)에서 작성한 코드를 스튜디오와 연동한다. 프로젝트 구조가 자동으로 생성되어 로컬과 클라우드 간의 동기화가 유지된다.
12:35
워크플로 디버깅 및 테스트
날씨 및 시간 조회 도구를 포함한 워크플로를 디버깅한다. 디버그 구성에서 OpenAI API 키를 환경 변수로 설정하여 실행한다. 실행 트레일(Execution Trail)을 통해 각 단계별 실행 결과와 로그를 실시간으로 확인한다.
17:35
웹 검색 에이전트 구축
Claude Code를 사용하여 웹 검색 기능을 수행하는 에이전트를 구축한다. UiPath Agent Skills를 호출하여 검색 쿼리를 처리하고 결과를 합성한다. API 키 없이도 웹 검색이 가능하도록 설정하며, 모든 변경 사항은 Studio Web과 실시간으로 동기화된다.
24:30
엔터프라이즈 워크플로 실행
구축된 에이전트 워크플로를 최종 실행한다. AI 에이전트가 웹 검색을 수행하고 결과를 합성하여 응답을 생성한다. 실행 과정에서 거버넌스 및 보안 정책이 적용되어 안전하게 작업이 완료된다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 05.수집 2026. 06. 05.출처 타입 YOUTUBE
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