Agentkube

Side Chat은 단순한 질문을 클러스터 동작으로 바꾼다. 알고 싶거나 바꾸고 싶은 것을 적으면 에이전트가 어떤 kubectl 호출과 도구를 쓸지 판단한다. Inline Chat은 편집기나 로그 뷰어에서 맥락을 끌어와, 이어지는 질문에도 주변 정보가 유지된다.

멀티 에이전트 오케스트레이션이 클러스터 문제를 스스로 조사한다. 리소스 상태를 분석하고 로그를 대조해, 행동으로 이어지는 Kubernetes 근본 원인 분석을 보고한다. 보고서만 쏟아내는 Kubernetes AI 에이전트가 아니라 바로 움직일 결론을 준다. 날것의 이벤트를 훑는 대신 구조화된 설명을 얻는다.

대화형 지도가 Kubernetes 리소스의 연결을 보여준다. 의존성, 트래픽 흐름, 가능한 공격 경로까지 포함한다. 어떤 서비스가 데이터베이스에 닿지 못하는 이유, 공격자가 들어올 경로를 빠르게 보는 방법이다.

에이전트가 도구 호출을 실행하기 전에 내용을 보고 승인이나 거절을 고른다. 감독 없는 명령이 실제 피해를 낼 수 있는 프로덕션 클러스터에서 중요하다. Recon Mode는 더 나아가 접근을 읽기 전용으로 고정한다.

Agentkube는 OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Cohere 등 20개 이상의 모델 제공사를 지원한다. 데이터를 밖으로 보내고 싶지 않다면 Ollama나 vLLM으로 로컬 모델을 돌려 망 분리 환경에 대응한다.

로그 뷰어에는 LogQL 쿼리 빌더가 붙고, PromQL 빌더는 spotlight 화면에서 바로 Prometheus 쿼리를 실행한다. AI 기반 로그와 이벤트 분석이 수동 grep 이후가 아니라 몇 초 만에 이상 징후를 짚는다.

내장 Grype 연동이 리소스 패널에서 컨테이너 취약점 스캐너로 동작하고, Trivy 지원이 범위를 넓힌다. 클러스터 lint는 설정 오류와 오래된 리소스를 문제가 되기 전에 걸러낸다.

원클릭 MCP 마켓플레이스로 수동 설정 없이 IDE 안에 플러그인을 설치한다. GitHub, 데이터베이스, Slack, Kubernetes API를 연결해 에이전트에 도구를 더할 수 있고, ArgoCD 같은 연동도 기존 흐름에 들어간다.