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코딩 에이전트는 LLM의 신비로움과 달리 매우 단순하고 규칙적인 소프트웨어로 구성된다. 저자가 Claude Code에게 자신과 유사한 미니 에이전트를 만들게 한 결과, 약 400줄의 파이썬 코드로 핵심 로직이 구현되었다. 이는 에이전트 기술이 LLM 자체보다 훨씬 단순하며, 본질적으로는 LLM과 외부 도구를 연결하는 피드백 루프임을 보여준다.
에이전트의 핵심 역량은 read_file, write_file, shell이라는 세 가지 기본 도구에서 나온다. 이 도구들을 통해 에이전트는 컴퓨터의 파일을 읽고 수정하며 명령어를 실행할 수 있다. 채팅창을 넘어 실제 시스템에 물리적인 변화를 일으킬 수 있는 이러한 플러그가 에이전트를 단순한 챗봇과 차별화하는 요소이다.
에이전트와 LLM 사이의 통신은 사람이 읽을 수 있는 텍스트가 아닌 구조화된 JSON 형식을 통해 이루어진다. 에이전트가 사용자 프롬프트를 JSON으로 변환해 API로 전송하면, LLM은 수행할 도구 이름과 파라미터가 포함된 JSON 응답을 반환한다. 에이전트는 이 JSON을 파싱하여 지정된 도구를 실행하고, 그 결과를 다시 메시지 히스토리에 추가하여 다음 턴을 진행한다.
json
{
"messages": [
{ "role": "Ben", "content": "Create a file called test.txt with 'hello world'" }
],
"tools": [ "read_file", "write_file", "shell" ]
}에이전트가 사용자 프롬프트와 사용 가능한 도구 목록을 LLM에 전달하는 JSON 요청 예시
json
{
"content": "I'll create a file called test.txt with the content 'hello world'.",
"tool_calls": [
{
"name": "write_file",
"parameters": { "path": "test.txt", "content": "hello world" },
"id": "toolu_01..."
}
]
}LLM이 특정 도구(write_file)를 실행하라고 에이전트에 보내는 JSON 응답 예시
에이전트 시스템은 상태를 저장하지 않는 Stateless REST API 인터페이스를 기반으로 작동한다. 따라서 매 대화 단계마다 이전의 모든 상호작용 기록을 LLM에 다시 전송하여 문맥을 유지한다. 이는 에이전트가 마치 기억을 가진 것처럼 보이게 하지만, 실제로는 긴 로그를 매번 다시 읽어 들이는 방식에 가깝다.
에이전트의 구조는 고전적인 제어 이론의 피드백 루프와 평행 이론을 이룬다. 강력하지만 예측 불가능한 LLM을 정밀하고 논리적인 에이전트 소프트웨어가 감싸줌으로써, 전체 시스템은 개별 구성 요소가 할 수 없는 정확하고 유용한 작업을 수행할 수 있게 된다.
용어 해설
- 코딩 에이전트(Coding Agent)
- — 사용자의 자연어 지시를 받아 코드를 작성, 실행, 디버깅하며 소프트웨어 개발 작업을 자율적으로 수행하는 AI 시스템이다. 단순한 코드 생성을 넘어 파일 시스템 접근이나 셸 명령어 실행 등 실제 환경과 상호작용하며 문제를 해결하는 능력을 갖춘다.
- 피드백 루프(Feedback Loop)
- — 시스템의 출력이 다시 입력으로 돌아가 다음 동작을 결정하는 순환 구조이다. 에이전트 시스템에서는 LLM의 응답에 따른 도구 실행 결과가 다시 LLM의 입력으로 제공되어, 모델이 자신의 행동 결과를 바탕으로 다음 단계를 계획할 수 있게 한다.
- 무상태 인터페이스(Stateless Interface)
- — 서버가 클라이언트의 이전 요청 상태를 저장하지 않는 통신 방식이다. REST API가 대표적이며, 에이전트는 대화의 맥락을 유지하기 위해 매번 전체 대화 히스토리를 포함한 데이터를 LLM에 전송해야 하는 특성을 가진다.
- JSON 스키마(JSON Schema)
- — JSON 데이터의 구조와 형식을 정의하고 검증하기 위한 규격이다. 에이전트와 LLM 사이의 통신에서 어떤 도구가 사용 가능한지, 어떤 파라미터가 필요한지를 명확히 규정하여 비결정론적인 LLM이 구조화된 응답을 내놓도록 유도한다.
- 확률적 앵무새(Stochastic Parrot)
- — LLM이 실제 의미를 이해하는 것이 아니라 학습 데이터의 통계적 확률에 따라 단어를 나열할 뿐이라는 비판적 관점의 용어이다. 에이전트 설계 시 LLM을 완벽한 지능체로 보기보다 예측 불가능한 구성 요소로 간주하고 제어해야 함을 시사한다.
기술
- Claude Code
- Python
- REST API
- JSON
활용 사례
- 자율 코딩 에이전트
- 시스템 자동화 도구
- 대화형 파일 관리 시스템
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 06.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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