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LangChain // DeepAgent를 이용한 자율형 에이전트 구현

조대협 (http://bcho.tistory.com) Claude Code를 리서치 하면서, 요즘 에이전트의 구조 특히 SKILL, SubAgent, MultiAgent 등을 이해하다 보니, 실제로 만드는것도 어렵지 않겠다. 생각이 들어서 어떤 프레임웍이 지원하는지 찾아보던중 Langchain에서 얼마전에 발표한 DeepAgent를 찾아서 간단한 시나리오를 구현해봤다. DeepAgent는 Langchain의 LangGraph (복잡한 LLM 간의 연결 구조를 구현하는 프레임웍)을 한단계 더 추상화 시켜서 Agent 개발에 최적화된 프레임워크 이다. 다른 Agent가 가지고 있는 SubAgent,Skill 등의 개념을 잘 지원하고 있으며, 무엇보다 구현이 매우 쉽게 되어 있다. Claude Code과 ..

AI 코딩의 발전단계 - 하네스 엔지니어링과 완전 자율형 에이전트

근래에 하네스 엔지니어링에 대한 리서치를 하다가 매우 흥미 있는 글을 하나 찾았는데, 내가 존경하는 마틴파울러님 사이트에, 올라온 Keif Morris의 글이다. 참고 : https://martinfowler.com/articles/exploring-gen-ai/humans-and-agents.html 이 글은 개발에서, AI 에이전트와 사람간의 상호 작용을 단계별로 정의한 모델인데, 지금까지 명확하지 않은 AI 기반 개발에 대한 개념을 꽤 명확하게 설명하였다. 이 글의 이해를 위해서는 두 가지 Loop의 개념을 이해해야 한다. Why Loop : 소프트웨어를 만들기 위한 아이디어를 정의하고, 어떤 소프트웨어를 만들어낼것인가를 정의하는 부분이다. 일종의 기획과 검증에 해당한다. How Loop : ..

Stop Using The Ralph Loop Plugin

요즘 Claude Code 커뮤니티에서 RALF Wiggum 플러그인이 화제다. YouTube 영상마다 "AI가 혼자서 태스크를 10번씩 반복해서 끝내준다!"는 식의 소개가 넘쳐나고 있다. 그런데, 재미있는 유투브 영상을 하나 찾았다. Claude Code의 RALF 루프를 사용하지 말라는 건데, 내용을 보면 다음과 같다. 지금 사람들이 열광하는 그 Claude Code 플러그인은 진짜 RALF Loop가 아니다.RALF 프레임워크를 만든 창시자 본인이 Twitter와 YouTube에서 며칠째 이 점을 직접 지적하고 있다. 원본 RALF Loop와 Claude Code의 RALF Wiggum 플러그인은 겉으로는 비슷해 보이지만, 핵심 동작 방식에서 중요한 차이가 있다고 말이다.그렇다면, 진짜 RALF..

Claude Code Agent Teams: Skill, SubAgent, Agent Team 완전 정복

Claude Code Agent Teams: Skill, SubAgent, Agent Team 완전 정복혼자 일하는 AI에서 팀으로 일하는 AI로 — 언제 무엇을 써야 하는가Claude Code를 처음 쓰기 시작하면 대부분 단순하게 쓴다. 터미널에서 claude를 실행하고, 코드 작성을 시키거나 버그를 고쳐달라고 한다. 그런데 어느 순간 한계가 느껴진다. "이 작업은 병렬로 돌릴 수 있을 텐데", "이 부분은 전문화된 역할이 따로 있으면 좋겠는데" 하는 생각이 드는 순간이 온다.Claude Code는 그 필요를 정확히 인식하고 Agent Teams라는 개념을 도입했다. 그리고 이 안에서 Skill, SubAgent, Agent Team이라는 세 가지 구성 요소가 서로 다른 역할을 맡는다. 이 세 가지를 ..

카테고리 없음 2026.03.15

Claude Code SubAgent - 전문화된 AI 서브에이전트로 생산성 높이기

조대협 (http://bcho.tistory.com)왜 SubAgent가 필요한가? Claude Code로 복잡한 작업을 하다 보면 한 가지 문제를 마주치게 된다. 코드베이스를 탐색하고, 분석하고, 수정하고, 테스트까지 하다 보면 context window가 빠르게 소모된다는 것이다. 그리고 한 AI가 "코드 리뷰어"이면서 동시에 "디버거"이고 "문서 작성자"가 되려다 보면 어느 것도 제대로 못하는 상황이 생긴다. 그렇다면 어떻게 하면 좋을까? 인간 세계에서는 이 문제를 이미 해결했다. 바로 전문화이다. 코드 리뷰는 시니어 개발자가, 테스트는 QA 엔지니어가, 배포는 DevOps가 맡는 것처럼 말이다. SubAgent는 바로 이 개념을 Claude Code에 도입한 것이라고 보면 된다. 마치 Java에서..

카테고리 없음 2026.03.14

Claude Code - Hook을 통한 자동화.

Claude Code-Hook의 개념조대협(http://bcho.tistory.com) Hook은 Claude Code의 실행중에, 특정 이벤트가 발생하였을때 사용자가 정해 지정해놓은 Shell Command나, HTTP 요청 또는 프롬프트를 실행할 수 있는 기능이다. 예를 들어, Claude Code를 통해서 파일을 에디트 했을때 자동으로, 포맷팅을 검사하도록 지시할 수 있다. 물론 프롬프트를 통해서 지시할 수 도 있지만, 프롬프트는 가이드일뿐 Claude 모델이 지킬 수 도, 안 지킬 수 도 있다. 그래서 조금 더 명시적으로 어떤 이벤트가 발생했을때 사용자가 특정 명령을 수정하도록 강제할 수 있다. 클로드코드의 라이프 사이클Claude Code의 Life cycle와, 각각 툴을 걸 수 있는 포인트..

Claude Code - #3 더 똑똑하게, Planning & Thinking Mode

Claude Code 쉽게 따라하기 (기본편)- 3. Claude Code를 더 똑똑하게 만들자 Planning & Thinking ModeClaude Code에는 복잡한 문제를 더 똑똑하게 풀어낼 수 있는 Planning과 Thinking 모드라는 것이 있다. Planning mode코드에 대한 조금 더 디테일한 분석이 필요하거나, 복잡한 구현이 필요하거나 여러 파일을 참고해야 할때는 Claude Code가 더 자세하게 계획을 만들도록 할 수 있는데, 이를 Plan mode라고 한다. Plan mode를 사용하기 위해서는 Shift tab을 누르면 아래 그림과 같이 입력 프롬프트창 아래에 “Plan mode”로 변경된것을 확인할 수 있다. Plan mode 에서는 claude code가 좀 더 깊게 생..

Claude Code - #2 요금제 이해하기

Claude Code 쉽게 따라하기 (기본편)- 2. 요금제 이해하기조대협 (http://bcho.tistory.com) Claude Code 요금제는 크게, Pro, Max 5x, Max 20X 가 있다.구분Claude ProClaude Max 5xClaude Max 20x월 요금 (USD)$20$100$2005시간 세션 한도약 4.5만 토큰(메시지 약 45개)약 22.5만 토큰(메시지 약 225개)약 90만 토큰(메시지 약 900개)주간 누적 한도 (Sonnet 기준)약 500만 토큰( 40~80시간)약 4,200만 토큰(140~280시간)약 8,300만 토큰(240~480시간)Opus 모델 주간 한도매우 낮음 (수 시간)약 15~35시간약 24~40시간추가 사용 불가능 (리셋 대기)가능 (API ..

Claude Code - #1 Project 설정, Claude.md

Claude Code 쉽게 따라하기 (기본편)- 1. Project 설정, CLAUD.md 이해하기조대협 (http://bcho.tistory.com)Project Setup첫번째로 해야 하는 일은, 기존의 프로젝트가 있는 (또는 작업할) 디렉토리에서 claude code 의 /init 명령을 수행하는 것이다. Claude code를 실행한다음 다음과 같이 “/init”명령을 실행한다Init 작업은 현재 디렉토리의 내용을 스캔해서 내용을 요약해서 CLAUDE.md 파일을 생성한다. CLAUDE.MD 파일이란?CLAUDE.MD는 매우매우 중요한 파일인데, 이 파일은 *.md 파일 포맷으로 안에 들어가 있는 내용은 Claude Code가 어떻게 동작할지를 가이드 하는것이다. 예를 들어서, 아키텍처나, 코딩 ..

카테고리 없음 2026.03.09

AI 코딩이 오히려 개발자의 생산성을 떨어뜨린다? - Anthropic 논문

Anthropic에서 개발자 생산성에 AI가 미치는 영향을 탐구한 매우 흥미로운 논문(https://arxiv.org/pdf/2601.20245)을을) 발표했다.놀랍게도, AI 기반 코딩이 실제로는 생산성을 높이지 않을 수도 있다는 결과가 나왔는데, 프롬프트를 작성하고 다듬는 과정, 그리고 생성된 결과를 해석하는 데 상당한 시간이 소요되기 때문이다. 게다가 엔지니어가 핵심 개념을 이해하거나 코드 구조를 파악하고, 직접 디버깅해 볼 기회를 뺏음으로써 전반적인 역량을 저하시키는 역효과를 낼 수도 있다. 이 연구는 1시간이라는 시간 제약과 적은 표본 크기라는 한계가 있지만, 더 넓은 맥락에서 의미 있는 통찰을 제공한다.연구 내용 중 특히 흥미로운 점은 AI 사용 방식을 6가지 패턴으로 분류하여 어떤 접근 방..

카테고리 없음 2026.02.10