AI 비서 한 명으론 부족…'에이전트 전문가 군단' 시대 열렸다

클로드 코드 '서브 에이전트' 기능 발표…복잡도 높아질수록 AI 정확성·효율 극대화

인공지능(AI)이 단순 조수를 넘어 전문가 팀을 직접 꾸리고 작업을 지시하는 시대가 열렸다.

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.

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.

(사진=앤트로픽)

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.

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.

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.

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.

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.

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.