에이전틱 코딩(Agentic Coding) 소개

AI 지원 코딩은 지난 몇 년간 급격히 진화했습니다. 한때 다음 줄에 올 코드를 제안하던 도구들은 이제 코드의 패턴을 분석해 함수 전체를 예측하는 수준에 이르렀습니다.

최근의 진화는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 사용자가 다음에 입력할 내용을 예측하는 대신, 이 시스템들은 전체 코드베이스의 파일을 읽고, 테스트를 실행하며, 목표가 달성될 때까지 반복 작업을 수행함으로써 다단계 개발 과업을 자율적으로 수행합니다.

에이전틱 코딩(Agentic Coding)이란 무엇인가요?

에이전틱 코딩(Agentic Coding)은 AI를 자동 완성 도구에서 자율적 작업 실행자로 전환시킵니다. 기존의 코딩 어시스턴트는 사용자가 각 줄을 입력할 때까지 기다렸다가 다음 내용을 제안했습니다. 에이전틱 시스템은 상위 수준의 목표를 입력받아 이를 개별 단계로 분할하고, 각 단계를 독립적으로 실행하며, 환경으로부터 받은 피드백을 바탕으로 접근 방식을 조정합니다.

핵심적인 차이는 자율성과 범위에 있습니다. 기존 AI 도구는 편집기에 보이는 코드를 분석해 다음 조각을 제안하는 데 그쳤습니다. 반면, 에이전틱 코딩(Agentic Coding) 도구는 전체 코드베이스를 읽고, 디렉터리 전반의 파일 관계를 이해하며, 명령어를 실행해 변경 사항이 정상적으로 작동하는지 검증하고, 테스트를 통과해 요구 사항이 충족될 때까지 반복 작업을 수행합니다. 이러한 자율성은 개발 사이클 전체로 확장되어, 이제는 사용자가 워크플로우를 일일이 수동으로 조율하지 않아도 각 단계가 진행됩니다.

AI 코딩 도구의 진화 과정

코드 예측 및 자동 완성

IDE 자동 완성 확장 프로그램과 같은 도구들은 편집기에 보이는 코드를 분석해 사용자가 다음에 입력할 내용을 예측합니다. 이러한 시스템은 REST 엔드포인트용 보일러플레이트 생성, 기존 규칙 기반의 테스트 구조 작성, 공통 알고리즘 구현과 같은 반복적인 패턴에서 특히 강점을 보입니다.

예측 모델은 당면한 컨텍스트를 고려합니다. 함수 시그니처를 작성하면, 도구는 함수 이름, 매개변수 유형, 주변 코드를 기반으로 구현 방식을 제안합니다. import 문을 입력하기 시작하면, 이미 임포트된 내용과 일반적인 사용 패턴을 바탕으로 패키지를 추천합니다.

한계는 범위에 있습니다. 자동 완성 도구는 제한된 컨텍스트 윈도우에서 작동하며, 일반적으로 현재 파일이나 인접한 소수의 파일만 분석합니다. 애플리케이션 아키텍처 전반의 데이터 흐름을 추적하거나, 한 서비스의 변경이 종속 서비스에 미치는 영향을 이해할 수 없습니다.

대화형 AI 채팅 인터페이스

Claude.ai와 같은 브라우저 기반 코딩 어시스턴트는 AI 코딩 도구에 대화 기능을 추가했습니다. 이들은 타이핑 시에 코드를 제안하는 대신, 붙여 넣은 코드 조각, 버그 설명, 최적화 질문 등을 분석하고, 코드 문제에 대한 대화를 나눕니다.

이러한 인터페이스는 분석과 안내에 탁월합니다. 느린 데이터베이스 쿼리를 붙여 넣으면 최적화 권장 사항을 받을 수 있고, 아키텍처 결정 사항을 설명하면 장단점 분석을 제공받을 수 있습니다. 오류 메시지를 공유하고, 문제 해결 방안을 탐색할 수도 있습니다.

대화형 인터페이스는 반복적인 개선을 지원합니다. 일반적인 질문을 통해 초기 답변을 받은 뒤, 이를 바탕으로 요구 사항을 명확히 하며 점차 구체적인 솔루션으로 좁혀 나갈 수 있습니다. 이렇게 대화를 주고받는 방식은, 문제가 완전히 정의되지 않았거나, 구현에 착수하기 전 다양한 접근 방식을 탐색해야 할 때 효과적입니다.

하지만 여러 파일이 얽혀 있는 작업에서는 이 방식이 비효율적입니다. 예를 들어, 30개의 다른 파일이 임포트하는 모듈을 리팩터링하려면, 각 파일을 채팅창에 붙여 넣고, 업데이트가 필요한 파일을 수동으로 추적하고, 제안된 변경 사항을 복사해 각 파일에 붙여 넣고, 모든 수정 사항의 일관성을 직접 확인해야 합니다. 채팅 인터페이스는 지침을 제공하지만, 구현을 조율하는 작업은 여전히 수동으로 이루어집니다. 에이전틱 코딩(Agentic Coding)은 바로 이 간극을 메우도록 설계되었습니다.

에이전틱 코딩(Agentic Coding)의 작동 방식

컨텍스트 수집 및 계획 수립

에이전틱 코딩(Agentic Coding) 시스템은 파일 수준을 넘어, 프로젝트 수준에서 작동합니다. 사용자가 목표를 제시하면, 시스템은 이를 달성하는 데 필요한 관련 컨텍스트를 분석합니다. 이를 위해 설정 파일을 읽어 프로젝트 구조를 파악하고, 테스트 파일을 검토해 기존 커버리지 패턴을 확인하며, 임포트 추적을 통해 모듈 간의 의존성을 매핑합니다.

그런 다음 시스템은 목표 달성을 위한 계획을 수립합니다. 이는 정적 목록이 아니라 적응형 접근 방식이므로, 시스템이 추가 정보를 수집함에 따라 진화합니다. 예를 들어, 목표가 'API에 인증 기능을 추가하는 것'이라면, 계획 수립은 기존 라우트 정의 분석, 보호가 필요한 엔드포인트 식별, 인증 미들웨어 존재 여부 확인, 사용자 세션 관리 구현 위치 결정 등으로 시작될 수 있습니다.

구현 및 조율

구현 단계에서는 코드베이스 전반에 걸쳐 파일을 읽고 작성하는 작업이 이루어집니다. 단일 파일 내에서 변경 사항을 제안하는 자동 완성 도구와 달리, 에이전틱 시스템은 일관성을 유지하기 위해 여러 관련 파일을 동시에 수정합니다. 예를 들어, 인증 기능을 추가한다면, 라우트 핸들러 업데이트, 미들웨어 함수 생성, 데이터베이스 스키마 수정, API 클라이언트 코드 조정, 문서 업데이트, 그리고 이 모든 변경 사항을 포괄하도록 테스트 커버리지를 추가하는 작업이 필요할 수 있습니다.

이러한 자율적 워크플로우는 개발 과정을 '코드 작성, 테스트 실행, 오류 확인, 코드 수정, 반복'에서 '목표 정의, 변경안 검토, 구현 승인'으로 전환시킵니다. 시스템이 반복적인 디버깅 사이클과 기존 코드 패턴 조사, 여러 파일 간 변경 사항 조율을 수행하는 동안, 사용자는 계획을 검토하고 파일 변경을 승인함으로써 통제권을 유지합니다.

Claude Code 기반 에이전틱 코딩(Agentic Coding)

Claude Code는 터미널 환경에 에이전틱 기능을 제공합니다. 지속적으로 코드를 복사해서 붙여 넣어야 하는 브라우저 기반 도구나, 현재 열려 있는 파일만 분석하는 IDE 확장 프로그램과 달리, Claude Code는 프로젝트 디렉터리 내에서 직접 작동하며 코드베이스 전체에 대한 완전한 접근 권한을 갖습니다.

설치 및 실행

터미널에 Claude Code 설치하기:

프로젝트 디렉터리에서 실행하여 코딩 시작하기:

Claude Code의 작동 방식

Claude Code는 요청 시 전체 프로젝트 컨텍스트를 읽어 들입니다. 아키텍처에 대해 질문하거나 변경을 요청하면, 파일 구조를 분석하고 package.json이나 requirements.txt에 선언된 의존성을 파악하며, 모듈 간의 상호작용을 추적하고 코드베이스 전반에 확립된 기존 패턴을 식별합니다.

다중 파일 작업도 간단해집니다. "이 콜백 기반 코드를 async/await 방식으로 리팩터링해 줘"라고 요청하면, Claude Code는 콜백 패턴을 사용하는 모든 파일을 찾아내 각각을 async/await 구문으로 업데이트하고, try/catch 블록을 활용하도록 오류 처리 방식을 수정하며, 비동기 패턴에 맞게 관련 테스트를 업데이트한 뒤 전체 테스트 스위트가 여전히 통과하는지 확인합니다.

파일 시스템 액세스 및 권한

파일 시스템 액세스를 활용하면, 웹 기반 도구가 처리할 수 없는 워크플로우를 구현할 수 있습니다. Claude Code는 적절한 명명 규칙에 따라 새 파일을 생성하고, 논리적인 디렉터리 구조로 코드를 구성하며, 의존성 추가 시 설정 파일을 업데이트하고, 기존 프로젝트 구성 패턴과의 일관성을 유지합니다.

권한 모델은 사용자가 항상 통제권을 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 기본적으로 Claude Code는 파일을 수정하기 전에 승인을 요청하고, 어떤 변경을 계획하고 있는지를 정확히 보여줍니다. 사용자는 제안된 수정 사항을 검토한 뒤 동의하는 변경만 승인하고, 요구 사항에 맞지 않는 부분에 대해서는 수정을 요청할 수 있습니다.

개발 워크플로우와의 통합

개발 워크플로우에 통합하면 Claude Code는 사용자가 이미 사용 중인 도구들과 연동됩니다. npm 명령을 실행해 의존성을 설치하고, Jest나 pytest 같은 테스트 러너를 실행하며, Git을 사용해 커밋과 브랜칭을 수행하고, 개발 서버를 시작해 실행 중인 애플리케이션에서 변경 사항이 정상 작동하는지를 검증할 수 있습니다.

개발 환경 전반의 추가 도구 및 시스템으로부터 더욱 포괄적인 컨텍스트를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 연결하면, 이러한 기능을 더욱 확장할 수 있습니다.

실제 적용 사례

Rakuten의 7시간 자율 구현 사례

Rakuten의 엔지니어링팀은 Python, C++, CUDA로 구성된 1,250만 줄 규모의 오픈소스 라이브러리인 vLLM에서 특정 활성화 벡터 추출 방식을 구현하는 과제를 통해 Claude Code의 에이전틱 역량을 시험했습니다. Claude Code는 7시간 동안 지속된 자율 작업 끝에 전체 구현을 완료했습니다.

"그 7시간 동안 저는 코드를 전혀 작성하지 않았습니다. 가끔 방향만 잡아주었죠"

- Kenta Naruse, Rakuten 머신러닝 엔지니어

최종 구현 결과는 기준 방식 대비 99.9%의 수치적 정확도를 달성했습니다. 복잡한 다중 언어 코드베이스를 이해하고, 고급 알고리즘의 구현 방식을 계획하며, 프로덕션급 결과를 제공할 수 있는 이 시스템의 능력이 입증된 것입니다.

Rakuten의 혁신 성과 지표:

• 79% 더 빠른 기능 배포(24일 → 5일)
• 7시간의 자율 구현(최소한의 인간 개입)
• 복잡한 알고리즘 리팩터링에서 99.9%의 정확도 달성
• 엔지니어링팀의 병렬 작업 실행 능력 5배 향상

Rakuten의 비즈니스 AI 총괄 매니저인 Yusuke Kaji는 다음과 같이 설명합니다. "5개의 작업을 병렬로 진행할 수 있습니다. 4개의 작업은 Claude Code에 위임하고 나머지 하나에 집중하는 방식으로요."

Claude Code 시작하기

npm으로 Claude Code를 설치한 후, 프로젝트 디렉터리로 이동해 세션을 시작합니다.

여러 가지 작업을 다양하게 실험해 보면서 Claude Code가 코드베이스를 어떻게 이해하는지 확인해 보세요.

프로젝트 아키텍처 파악

Claude Code는 파일을 읽고 아키텍처 개요를 제공해, 신규 팀원을 비롯한 사용자가 프로젝트 구조를 파악하는 데 도움을 줍니다.

코드 품질 분석

Claude Code는 관련 코드를 검토해 노출된 자격 증명이나 불충분한 유효성 검사와 같은 우려 사항을 식별하고, 구체적인 개선 방안을 제시합니다.

오류 디버깅 및 수정

Claude Code는 전체 코드베이스를 분석해 N+1 문제를 유발하는 특정 ORM 패턴을 식별한 뒤 수정 사항을 구현합니다.

천천히 시작하고, 점진적으로 확장하세요

Claude Code와 함께 일하다 보면, 어떤 작업이 자율 실행에 더 적합하고, 어떤 작업이 기존 개발 도구에 더 적합한지에 대한 직관이 생길 것입니다. 즉각적으로 효과를 볼 수 있는 몇 가지 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 테스트되지 않은 코드 경로에 대한 테스트 자동화
• 레거시 시스템에 대한 문서 생성
• 기술 부채 해결을 위한 정기적 리팩터링
• 요구 사항이 명확한 경우, 기능 구현

각 상호작용은 Claude Code가 특정 코드베이스 내에서 문제에 어떻게 접근하는지를 이해할 수 있는 학습 기회를 제공합니다. 지금 바로 Claude Code를 시작하거나, 문서를 통해 더 자세한 내용을 확인해 보세요.