GitHub Copilot, 다중 모델 팀 구성 시작: HydraFusion 비용 최대 67% 절감

동차 Beating AI 속보, GitHub가 Copilot에 다중 모델 오케스트레이션 시스템 HydraFusion을 추가했습니다. 이 시스템은 먼저 작업 수행 방식을 판단한 후 다양한 모델을 호출합니다.

현재 세 가지 방식이 있습니다: 간단한 작업은 하나의 모델에 직접 맡겨 완료합니다. 복잡한 작업은 먼저 비용이 낮은 모델이 시도하고, 결과가 기준에 미치지 못하면 더 강력한 모델로 업그레이드합니다. 검토가 필요할 때는 한 모델이 먼저 작업하고, 다른 계열의 모델이 전담하여 오류를 찾아낸 후 첫 번째 모델이 수정하도록 합니다.

GitHub는 세 가지 프로그래밍 에이전트 벤치마크에서 이를 Claude Opus 5와 비교했습니다. TerminalBench 2.1은 4.9% 포인트 높았고, DeepSWE는 1.5% 포인트 낮았으며, CheckpointBench는 0.1% 포인트만 낮아 거의 동일했습니다. 비용은 각각 67%, 36%, 65% 절감되었습니다.

이 접근 방식은 Sakana AI의 Fugu와 매우 유사합니다. 둘 다 '어떤 모델을 선택할지'를 '여러 모델을 어떻게 구성할지'로 더 발전시킵니다. 차이점은 Fugu 자체가 훈련된 지휘 모델로, 다양한 에이전트를 호출하는 방법을 학습하며 심지어 자기 자신을 재귀적으로 호출할 수도 있습니다. 반면 HydraFusion은 현재 Single, Cascade, Critique 세 가지 고정 실행 모드 중에서 선택하며, 다중 모델 스케줄링을 Copilot에 직접 통합한 것에 더 가깝습니다.

HydraFusion은 모든 GitHub Copilot 요금제에 연구 미리보기로 공개되었으며, 현재 Copilot CLI의 실험 기능에서 활성화해야 합니다. GitHub는 현재 단계에서 한 번에 명확히 설명할 수 있는 단일 라운드 프로그래밍 작업에 가장 적합하며, 다중 라운드 장기 작업은 계속 최적화 중이라고 경고했습니다.