AI 코딩 어시스턴트 하나로는 부족합니다. 마치 한 명의 올라운더가 전체 프로젝트를 맡는 것보다, 백엔드 전문가, 보안 담당자, 테스터로 구성된 팀이 낫듯이 말이죠. 이제 개발자들은 여러 AI 에이전트를 동시에 운영하는 멀티-에이전트 워크플로우를 실험하기 시작했습니다.
전문화된 AI 팀, 어떻게 작동하나?
멀티-에이전트 워크플로우는 SDLC 각 단계마다 전문화된 에이전트를 배치하는 방식입니다. 한 에이전트는 코드를 작성하고, 다른 에이전트는 테스트를 수행하며, 또 다른 에이전트는 보안을 검토하죠.
실무에서는 이렇게 작동합니다. 새 기능을 개발하는 동안 한 에이전트는 사용자 로그를 요약하고, 다른 에이전트는 반복 코드를 처리합니다. 개발자는 각 에이전트의 상태를 확인하고 결과를 검토하며, 필요하면 지시를 내립니다. Warp의 Zach Loyd는 이를 “즉시 소환할 수 있는 협력자 팀”에 비유합니다.
코드 생성 에이전트가 모듈을 제안하면, 리뷰 에이전트가 위반 사항을 찾고, 테스팅 에이전트가 엣지 케이스를 발견합니다. 물론 모든 변경은 개발자의 승인을 거치죠.
장점은 명확하지만
멀티-에이전트 방식의 가장 큰 장점은 시간 절약입니다. Tabnine의 Eran Yahav는 “병렬화된 워크플로우는 수동 작업을 줄이면서도 품질을 유지한다”고 말합니다. 모델별 특화도 활용 가능합니다. DX의 Justin Roeck은 Claude, OpenAI, DeepSeek에 동일 프롬프트를 던져 비교하는 ‘적대적 프롬프팅’을 씁니다.
하지만 현실은 다릅니다. Digital.ai의 Wing To는 “이 영역은 여전히 걸음마 수준”이라고 인정합니다. 가장 큰 문제는 오케스트레이션 부재입니다. 프롬프트를 여러 UI 사이에 복사하고, 에이전트마다 설정을 따로 하다 보면 오히려 생산성이 떨어지죠.
Sonar의 Harry Wang은 더 직설적입니다. “코드 표준에 대한 기본 출처 없이는, 에이전트가 국지적으로는 합리적이지만 전체적으로는 재앙적인 변경을 할 수 있습니다.”
데이터 유출에서 에이전트 유출로
보안 리스크도 진화했습니다. 전통적인 데이터 유출이 정보 무단 접근이었다면, 이제는 에이전트 유출을 걱정해야 합니다. 에이전트가 잘못된 데이터에 접근하거나, 시스템 간 취약한 통신 체인을 만드는 거죠.
문제는 AI가 기계 속도로 작동한다는 점입니다. 금융 서비스 회사의 결제 에이전트를 예로 들면, 공격자가 “긴급 임원 승인”으로 위장해 테스트 거래를 시작하도록 설득한 뒤 더 큰 금액으로 확대할 수 있습니다. 실제로 AI 에이전트가 무단으로 파일과 데이터베이스를 삭제한 사례도 있었습니다.
Wang은 현재 시스템을 “재능 있지만 감독받지 않는 신입 팀”에 비유합니다. “개별 작업에서는 인상적이지만, 견고한 애플리케이션을 만들 응집력이 부족합니다.”
그래서, 시작해야 할까?
멀티-에이전트 코딩을 실험할 도구들은 나오고 있습니다. Claude Code, Roo Code, Warp 같은 플랫폼들이 등장했고, LangChain, AutoGen, CrewAI 같은 프레임워크도 멀티-에이전트 오케스트레이션을 지원합니다.
Yahav는 “AI 에이전트는 시니어 엔지니어의 지혜를 암호화해서 보편적으로 적용한다”고 말합니다. 미래는 분명 개발자가 AI 에이전트 함대를 관리하는 방향으로 가고 있죠. 하지만 초기 테스터들은 많은 시행착오를 각오해야 합니다. Roeck의 조언이 모든 것을 요약합니다. “실패할 준비를 하세요. 이건 아직 덜 익었으니까요.”
참고자료:
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