GitHub, Markdown로 정의하는 Agentic Workflows로 저장소 자동화 확대

4월 4일 GitHub의 X post는 GitHub Agentic Workflows를 다시 전면에 올렸다. 이 기능은 technical preview 상태이지만, 방향성은 분명하다. 저장소 자동화를 모두 YAML 로직으로 쪼개기보다, 원하는 결과를 Markdown으로 설명하고 permissions와 allowed actions를 frontmatter에 선언한 뒤, coding agent가 GitHub Actions 안에서 실행하도록 하겠다는 구상이다.

GitHub 블로그는 이를 repetitive하지만 deterministic rule로 표현하기 어려운 작업을 위한 Continuous AI로 설명한다. 예시로는 issue triage, documentation update, code simplification, test improvement, CI failure investigation, 정기 repo report 생성이 제시된다. 실행 엔진도 하나로 고정하지 않고 Copilot CLI, Claude Code, OpenAI Codex 같은 coding engine을 설정에 따라 사용할 수 있게 해, 기존 GitHub automation layer 위에서 agent를 바꾸는 형태를 지향한다.

핵심은 Markdown보다 guardrail

이 발표의 핵심은 Markdown 문법 자체보다 control model에 있다. GitHub 설명에 따르면 workflow는 기본적으로 read-only permission으로 실행된다. write action이 필요하면 agent가 바로 저장소를 수정하는 대신, PR 생성이나 issue comment 추가처럼 review 가능한 GitHub operation으로 연결되는 safe outputs를 통과해야 한다. GitHub는 여기에 sandboxing, tool allowlisting, logging, auditing, network isolation을 함께 묶어 continuous automation이 가능한 이유로 제시한다.

범위도 보수적으로 잡았다. GitHub는 Agentic Workflows가 기존 CI/CD를 대체하는 것이 아니라 보완하는 계층이라고 강조하며, human approval loop를 유지한다. PR은 자동 merge되지 않고, 초기에는 comment, report, draft change 같은 low-risk output부터 시작하라고 권한다. 과장된 self-driving repo보다, 팀이 이미 알고 있는 maintenance task를 더 안전하게 넘길 수 있는 guarded automation layer에 가깝다는 점이 이 기능의 현실적인 의미다.