지금까지 AI 코딩 에이전트는 명령 하나를 받아 처리하고 멈추는 방식이었습니다. 개발자가 다음 단계를 지시하고, 결과를 확인하고, 다시 지시하는 루프를 직접 돌려야 했죠. Codex CLI 0.128.0 업데이트는 그 역할을 에이전트에게 넘겼습니다.

OpenAI의 CLI 기반 코딩 에이전트 Codex CLI가 0.128.0 버전에서 /goal 명령어를 공식 도입했습니다. 목표를 설정하면 에이전트가 달성 여부를 스스로 판단하며 루프를 반복하고, 목표가 완료되거나 토큰 예산이 소진될 때 비로소 멈추는 구조입니다.

출처: Codex CLI 0.128.0 Release Notes – GitHub / OpenAI

/goal은 어떻게 작동하는가

기능의 작동 구조는 간단합니다.

1. 사용자가 /goal로 목표를 설정
2. Codex가 작업을 수행하고 턴이 끝날 때마다 목표 달성 여부를 평가
3. 미완이면 다음 루프를 자동 시작
4. 목표 달성 또는 토큰 예산 소진 시 종료

평가 로직은 goals/continuation.md와 goals/budget_limit.md라는 두 개의 프롬프트 템플릿으로 구현돼 있습니다. 매 턴 종료 시 이 프롬프트가 자동으로 주입되고, 에이전트는 그 결과로 계속할지 멈출지를 판단합니다. 일시정지, 재개, 취소 같은 제어 기능도 TUI(터미널 인터페이스)에서 직접 쓸 수 있습니다.

이 기능의 원형, Ralph loop

/goal이 도입된 맥락을 이해하려면 Ralph loop를 알아두면 좋습니다. 개발자 Geoffrey Huntley가 고안한 이 기법은 개념적으로 매우 단순합니다.

while :; do cat PROMPT.md | claude-code; done

배시 루프를 돌리면서 AI에게 프롬프트를 계속 흘려보내는 방식입니다. 에이전트는 매 루프마다 새로운 컨텍스트 윈도우로 시작하고, 무엇을 해야 할지를 프롬프트와 코드베이스 상태를 보고 스스로 판단합니다. Huntley는 이 방식으로 자신의 에이전트가 훈련 데이터에 없는 새로운 프로그래밍 언어 컴파일러를 직접 작성하도록 했습니다.

Ralph loop의 핵심 전제는 두 가지입니다. 루프당 하나의 작업만 맡길 것, 그리고 에이전트가 무엇이 중요한지를 스스로 결정하도록 신뢰할 것. 개발자는 결과를 지켜보다가 잘못된 패턴이 반복되면 프롬프트를 조정합니다. 코드를 짜는 것보다 에이전트를 “튜닝”하는 역할에 더 가까워지는 셈입니다.

/goal은 이 루프를 CLI 레벨에서 공식화한 것입니다. 배시 스크립트로 직접 구현하던 반복 실행 구조를 에이전트 자체에 내장했고, 토큰 예산이라는 형태로 자원 제한을 명시적으로 다룰 수 있게 됐습니다.

에이전트 사용 방식이 바뀐다

이 기능이 흥미로운 이유는 인터페이스의 변화 때문입니다. 기존의 AI 코딩 도구는 개발자가 매 단계를 주도합니다. 에이전트는 요청에 응답하는 역할이었고, 다음 단계로 넘어갈지는 사람이 판단했습니다.

/goal이 있는 에이전트는 반대입니다. 목표를 선언하면 에이전트가 현재 상태를 파악하고, 무엇을 해야 하는지를 결정하고, 달성됐는지를 평가합니다. 개발자는 결과를 검토하고 필요하면 목표를 재설정합니다.

이런 구조는 에이전트를 더 오래 자율적으로 실행할 수 있게 하지만, 동시에 제어 흐름을 이해하는 일이 중요해집니다. 에이전트가 잘못된 방향으로 여러 루프를 돌았다면, 그것을 발견하고 되돌리는 것도 개발자의 몫입니다. 토큰 예산 설정은 그래서 단순한 비용 관리 이상의 의미를 갖습니다. 무한 루프에 대한 안전장치이기도 합니다.

이번 0.128.0 릴리즈에는 /goal 외에도 플러그인 마켓플레이스, MultiAgentV2 개선, 권한 프로파일 시스템 개편 등 다수의 변경사항이 포함돼 있습니다. 세부 내용은 릴리즈 노트에서 확인할 수 있습니다.

참고자료: Ralph Wiggum as a “software engineer” – Geoffrey Huntley / Codex CLI /goal 기능 소개 – Simon Willison