다단계 에이전트 워크플로우를 위한 오케스트레이션 도구 탐색

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핵심 요약

복잡한 계획, 검토, 구현 및 피드백 반복 워크플로우를 관리하기 위해 Claude Code CLI와 연동 가능한 에이전트 오케스트레이터를 찾고 있다.

배경

사용자가 계획(Plan)부터 구현(Implement) 및 피드백 반복(Iteration)까지 이어지는 정교한 다단계 에이전트 워크플로우를 자동화하고자 한다. 현재 Claude Code의 서브 에이전트 기능을 사용 중이나 컨텍스트 소모 문제와 Anthropic 서비스 약관 준수를 위해 CLI 도구를 직접 제어할 수 있는 외부 오케스트레이션 솔루션이 필요한 상황이다.

의미 / 영향

이 토론은 현재의 에이전트 프레임워크들이 고도로 구조화된 피드백 루프와 특정 서비스 약관에 따른 실행 제약을 완벽히 지원하지 못하고 있음을 보여준다. 개발자들은 단순한 체이닝을 넘어 컨텍스트 효율성과 법적 준수성을 동시에 갖춘 하이 레벨 오케스트레이션 솔루션을 갈구하고 있다.

커뮤니티 반응

사용자가 직접 구축 중인 워크플로우의 구체성에 주목하며, 유사한 문제를 겪고 있는 다른 개발자들의 관심이 예상된다.

주요 논점

01중립다수

기존 도구 중에는 CLI 래핑과 세밀한 피드백 루프를 동시에 지원하는 것이 부족하여 직접 개발이 불가피하다.

실용적 조언

상위 에이전트의 컨텍스트 소모를 줄이기 위해 서브 에이전트의 작업 결과를 핵심만 요약하여 전달하는 중간 레이어를 구현하라.
CLI 호출 제약을 해결하기 위해 Python의 subprocess 또는 Pexpect 라이브러리를 사용하여 Claude Code CLI의 입출력을 자동화하는 래퍼를 작성하라.

섹션별 상세

사용자는 '계획(Plan) - 계획 검토(Review Plan) - 계획 반복(Iterate on Plan) - 구현(Implement) - 검토(Review) - 피드백 반복(Iterate on Feedback)'으로 구성된 고도로 구조화된 루프를 제어할 도구를 필요로 한다. 특히 각 피드백 항목별로 세밀하게 반복 작업을 수행하는 기능이 핵심 요구사항이다.

기존에 Claude Code 내에서 프롬프팅을 통해 서브 에이전트를 활용하는 방식을 시도했으나 기술적 한계에 직면했다. 서브 에이전트가 생성하는 데이터가 상위 에이전트의 컨텍스트 윈도우를 과도하게 점유하여 전체적인 작업 효율과 기억력이 저하되는 문제가 발생했다.

Anthropic의 구독 서비스 약관(TOS)을 준수하기 위해 외부 도구가 API를 직접 호출하는 대신 CLI 기반의 Claude Code를 호출하여 실행해야 하는 특수한 제약이 존재한다. 이는 일반적인 API 중심의 오케스트레이션 프레임워크를 그대로 적용하기 어렵게 만드는 요인이다.

사용자는 현재 이러한 요구사항을 모두 충족하는 기성 도구를 찾지 못해 직접 '하네스(Harness)'를 구축하고 있다. 커뮤니티에 이미 존재하는 유사한 솔루션이 있는지 확인하여 중복 개발을 방지하고 최적의 아키텍처를 설계하고자 한다.

실무 Takeaway

복잡한 에이전트 워크플로우에서는 피드백 루프를 개별 항목 단위로 정밀하게 제어하는 오케스트레이션 기능이 필수적이다.
서브 에이전트 구조를 설계할 때는 상위 에이전트의 컨텍스트 윈도우 소모를 방지하기 위한 별도의 상태 관리 및 요약 전략이 요구된다.
기업용 서비스 약관(TOS) 준수를 위해 API 직접 호출이 아닌 CLI 도구를 래핑하여 실행하는 방식의 특수 오케스트레이터가 필요할 수 있다.

언급된 도구

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