AI 비서 한 명으론 부족…'에이전트 전문가 군단' 시대 열렸다

작성일 07-25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">클로드 코드 '서브 에이전트' 기능 발표…복잡도 높아질수록 AI 정확성·효율 극대화</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="XYGONTqyN6">
          <p contents-hash="6e8f631e6908b7bab964d165c31fda68520ae3f880b9828752fe3c40208bceb9" dmcf-pid="ZGHIjyBWo8" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)인공지능(AI)이 단순 조수를 넘어 전문가 팀을 직접 꾸리고 작업을 지시하는 시대가 열렸다.</p>
          <p contents-hash="1ded1a1c573b549ce22f316f9d3889767024950115ab9783fc4dde9a0c392699" dmcf-pid="5HXCAWbYc4" dmcf-ptype="general">25일 앤트로픽 블로그에 따르면 이 회사는 '클로드 코드' 프로덕트에 '서브 에이전트' 기능을 포함시켰다. 이 기능의 핵심은 하나의 메인 AI가 여러 명의 보조 AI에게 각자 전문 분야의 일을 맡기는 것이다.</p>
          <p contents-hash="746c40c513e629972dfbdfca83dda8663767dbba20c0594008ae91ca7b5aca75" dmcf-pid="1XZhcYKGjf" dmcf-ptype="general">기존 AI 모델은 단일 대화창에서 모든 작업을 처리해 프로젝트가 길어지면 맥락을 잊거나 엉뚱한 답변을 내놓는 '컨텍스트 오염' 문제가 한계로 지적됐다. 서브 에이전트는 각자 독립된 기억과 작업 공간을 가져 이 문제를 해결한다. 메인 AI는 프로젝트의 큰 그림을 그리고 각 서브 에이전트는 자기 전문 분야에만 집중해 결과물의 질을 높인다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0058a25c696f1ec9a133da9431c134222834750ac34d3951711164b8dac375a0" dmcf-pid="tZ5lkG9HoV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(사진=앤트로픽)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/25/ZDNetKorea/20250725151300057atac.jpg" data-org-width="400" dmcf-mid="G9B1Sue7gQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/25/ZDNetKorea/20250725151300057atac.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (사진=앤트로픽)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a5a49f8a621fe589c216c13fd145c528f701c6a490b45cff371c9fdfc1930400" dmcf-pid="F51SEH2Xk2" dmcf-ptype="general">사용자는 간단한 명령어로 자신만의 서브 에이전트 팀을 꾸릴 수 있다. 대화형 메뉴를 통해 '코드 리뷰 전문가', '테스트 자동화 전문가' 등 원하는 역할을 부여하고 허용할 도구를 지정하면 된다.</p>
          <p contents-hash="1bca373c502ba09a73ec3017676f2a6d34707c28cad2c55c53c006ab905ea8eb" dmcf-pid="31tvDXVZo9" dmcf-ptype="general">사용 방식은 두 가지다. 하나는 사용자가 '디버거 에이전트'처럼 특정 역할을 명시적으로 지정해 작업을 맡기는 것이고 다른 하나는 AI가 대화의 맥락을 스스로 판단해 최적의 에이전트를 자동으로 호출하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="88d26eb07bb8cdb64e79e69b65407ecaf4044b41d38a01eaa39a37188cbf733d" dmcf-pid="0tFTwZf5aK" dmcf-ptype="general">서브 에이전트는 단순한 기능 분리를 넘어 팀의 개발 문화를 통일하는 역할도 한다. 프로젝트별로 '우리 팀 전용 코드 리뷰 규칙을 따른 AI'를 만들어 공유하면 모든 팀원이 일관된 품질의 코드를 생산할 수 있다. 한 번 만든 에이전트는 다른 프로젝트에서도 재사용이 가능해 생산성이 극대화된다.</p>
          <p contents-hash="1f84f0736873408f6a20629aabf0684cbcaf560b4d73393a84279dae480d9ab8" dmcf-pid="pF3yr541ob" dmcf-ptype="general">문서에 따르면 서브 에이전트는 ▲코드 리뷰어 ▲디버거 ▲데이터 사이언티스트 등으로 즉시 활용 가능하다. 이는 개발 과정에서 반복적으로 발생하는 주요 작업들을 상당 부분 자동화할 수 있음을 시사한다. 여러 에이전트를 엮어 '코드 분석 후 성능 개선안 도출' 같은 복합적인 워크플로를 만드는 것도 가능하다.</p>
          <p contents-hash="f1121311808fcb591e4bd2b350f991f5678568272556904e50745e7fdbf7af6e" dmcf-pid="U0pYst6FNB" dmcf-ptype="general">물론 장점만 있는 것은 아니다. 각 에이전트는 호출될 때마다 처음부터 맥락을 파악해야 하므로 약간의 지연 시간이 발생할 수 있다. 이 때문에 즉각적인 응답 속도가 중요한 작업에는 오히려 비효율적일 수 있다는 평가도 나온다.</p>
          <p contents-hash="2e70998130de45b202bfc1f76966c439762d81684a59564a20ce8e0e152b69b4" dmcf-pid="upUGOFP3cq" dmcf-ptype="general">클로드 코드 개발진은 "'클로드'가 생성한 초기 에이전트를 사용자의 필요에 맞게 직접 수정하며 발전시키는 방식을 추천한다"며 "이는 자신만의 맞춤형 AI 전문가 팀을 구축하는 가장 효과적인 방법"이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="d2d0247509c0ae6fcb0f50792c101c989d5d28f0da826b3daf6d40140a070716" dmcf-pid="7UuHI3Q0Az" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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