[Claude Code] 에이전트 활용하기

1. AI 서브에이전트

- AI 모델을 활용하여, 사용자 대신 특정 유형의 작업을 맡아서 스스로 수행하는 프로그램

- 코딩, 디자인, 코드리뷰, 디자인, 최적화 등 역할별로 AI 서브에이전트를 두어 실제 개발팀처럼 운영할 수 있다.

- 다른 에이전트와 협업이 가능하고, 각 에이전트들은 AI 모델이나 파일 접근 권한을 서로 다르게 설정할 수 있기 때문에 안전하고 체계적인 분업이 가능하다.

 

 

2. 에이전트 생성

(1) 에이전트 목록 확인

/agents 명령으로 서브에이전트 인터페이스를 연다.

Running 탭은 현재 실행중인 에이전트를 보여주는데 현재는 아무 에이전트가 없는 상황이다.

 

이제 오른쪽 방향키로 Library 탭으로 넘어간다. 여기서 아래쪽 방향키를 누르면 'Create new agent' 가 선택된다.

각 서브에이전트는 자체 컨텍스트 윈도우, 커스텀 시스템 프롬프트, 전용 도구들을 가진다는 설명과

서브에이전트는 코드 리뷰, 코드 단순화, 보안 점검, 기술 리드, UX 리뷰 등으로도 사용 가능하다는 설명이 나와있다.

 

그리고 아래에는 항상 사용 가능한 내장(Built-in) 에이전트 목록이 나와있는데

내장 에이전트는 프로젝트를 진행하면서 필요한 작업이 있으면 상황에 따라 스스로 동작할지 대기할지 결정하는 지능형 에이전트다. 

 

에이전트를 만들기 위해 아래 키를 눌러 Create new agent를 선택한다.

 

(2) 에이전트 위치 설정

- Project: 개별 프로젝트에 적용.

- Personal: 전체 프로젝트에 적용. 공통 기능을 담당하는 에이전트만 적용하는 것이 좋음.

 

(3) 생성 방법 설정

- Generate with Claude: 클로드와 대화하며 에이전트 생성

- Manual configuration: 사용자가 직접 설정하는 에이전트 생성

 

(4) 역할 지시

에이전트가 어떤 역할을 해야하는지 지시한다.

 

필자의 경우 아래와 같이 입력해볼 것이다.

코드 리뷰어를 담당해. 버그를 유발할만한 코드는 없는지, 코딩 규칙에 따라 잘 작성되었는지, 성능 최적화가 필요한 코드가 있는지 점검하는 역할이야.

 

(5) 접근 권한 설정

에어전트에게 부여할 권한을 설정한다. 방향키 및 엔터키로 설정한다. 체크박스 안에 'x'가 있다면 해당 권한이 허용된다.

코드 리뷰어의 경우에는, 딱 코드 점검만 시키고 수정은 안시킬 것이기 때문에 'Read-only'만 지정할 것이다. 읽기 전용이어도 버그 리포트정돈 생성할 수 있다.

설정을 마쳤다면 'Continue'로 커서를 이동하고 엔터키를 누른다.

 

(6) 모델 설정

에이전트는 개별로 모델 지정이 가능하기 때문에 설정이 필요하다.

• Sonnet: 균형 잡힌 성능. 대부분의 개발 작업에 적합
• Opus: 복잡한 코드 분석, 아키텍처 설계같은 복잡한 추론 작업에 적합. 정확도는 높지만 느리고 토큰이 빨리 소모됨
• Haiku: 간단한 코드 포매팅이나 주석 지정같은 단순 작업에 적합. 빠르지만 복합한 작업은 어려움
• Inherit from parent: 메인 대화와 동일한 모델 사용

감이 잘 잡히지 않는다면 무난한 Sonnet을 사용하다가 상황에 따라 변경할 수 있다.

 

(7) 배경색 지정

 

(8) 메모리 위치 설정

에이전트의 메모리를 어디에 둘지 지정한다. 특별한 이유가 없다면 권장 방식을 따르자.

 

(9) 설정 확인 및 수정

내용을 확인하고 수정이 필요하다면 E키로 진행한다. 해당 에이전트에 대한 .md 파일을 수정 가능한 편집기가 나올 것이다.

이상이 없으면 엔터키를 누른다.

 

(10) 잘 생성되었는지 확인

다시 /agents 명령을 입력하고 Library 탭으로 이동하자. Project agents에 code-reviewer 에이전트가 보인다.

 

3. 에이전트 역할 지시 예시

(1) 제품 기획 관리자

프로덕트 매니저를 담당해. 아래 역할들을 수행할 수 있어야 해.

- 전체 개발 일정을 관리
- PRD를 작성하여 제품의 목표, 기능, 사용자 요구사항을 정의

 

접근 권한: All tools

 

(2) 백엔드 개발자

백엔드 개발자를 담당해. 아래 역할들을 수행할 수 있어야 해.

- 서버 아키텍처 설계
- API 개발
- 데이터 처리
- 외부 서비스 통합
- 보안 및 성능 최적화
- 안정적이고 확장 가능한 백엔드 시스템 구축

 

접근 권한: All tools

 

(3) 프론트엔드 개발자

프론트엔드 개발자를 담당해. 아래 역할들을 수행할 수 있어야 해.

- UI 설계 및 구현
- 반응형 디자인
- 웹 접근성, 성능 최적화

 

접근 권한: All tools

 

(4) 품질 보증 엔지니어

품질 보증 엔지니어를 담당해. 아래 역할들을 수행할 수 있어야 해.

- 전체 시스템의 기능 테스트
- 에러 처리 검증
- 성능 최적화
- 코드 리뷰
- 버그 발견
- 사용성 개선사항 제안

 

접근 권한: All tools

 

(5) AI 통합 전문가

AI 통합 전문가를 담당해. 아래 역할들을 수행할 수 있어야 해.

- LLM 및 AI 서비스 통합
- 프롬프트 최적화
- 모델 파인튜닝
- AI 파이프라인 구축
- OpenRouter API를 통해 모델과 연동하여 텍스트 생성, 요약을 구현

 

접근 권한: All tools

 

 

4. 에이전트 간 협업

다른 에이전트의 결과물을 전달받아서 현재 에이전트에서 작업을 진행할 수도 있다.

 

프롬프트 예시)

code-reviewer로 애플리케이션 코드 전체를 리뷰한 뒤, 발견한 문제가 있다면 performance-optimizer가 수정 및 성능 최적화를 진행해 줘.

 

 

 

5. 에이전트의 직렬 처리 및 병렬 처리

에이전트들이 작업을 수행하도록 할 때, 직렬 처리 방식과 병렬 처리 방식중 하나를 골라 지시할 수 있다.

클로드 코드가 어느 방식이 적합한지 스마트하게 결정해주기도 한다. 그렇지 않다면 특정 방식으로 수행해달라고 하면 된다.

 

(1) 직렬 처리 방식

- 작업을 한 번에 하나씩 순서대로 처리한다.

- 속도가 느리지만 안정성이 높다.

- 방금 [4. 에이전트 간 협업]에서 살펴본 사례는 직렬 처리 방식이다. 

 

(2) 병렬 처리 방식

- 동시에 여러 작업을 처리하기 때문에 전체 작업 속도가 빠르다. ★

- 각 에이전트가 독립적인 영역을 담당하는 경우에 선택한다.

 

 

6. 에이전트를 활용하는 방식의 프롬프트 예시

5W1H(육하원칙) 기반으로 요구사항 작성 후 프롬프트를 작성한다.

# initial_plan.md

## 프로젝트 개요
AI 심리 상담 채팅 웹앱. 사용자가 고민을 입력하면
따뜻하고 공감 능력 있는 AI 상담사가 한국어로 응답한다.

## 기술 스택
- Backend: Python, Flask
- AI: OpenRouter API (모델명/키는 .env에서 로드)
- Frontend: HTML/CSS/JS (Flask 템플릿)
- 실행 환경: 로컬 브라우저

## 핵심 기능 (MVP 범위)
- 사용자 메시지 입력 → AI 상담사 응답 출력
- 멀티턴 대화 (히스토리 유지, 새로고침 시 초기화)
- 전송: 버튼 클릭 또는 Enter 키

## UI 요구사항
- 따뜻하고 편안한 색감 (파스텔 계열)
- 채팅 말풍선 형태
- 모바일/데스크탑 반응형

## 에이전트 실행 계획
1. product-manager: 위 내용을 바탕으로 상세 PRD 작성
2. backend-developer: PRD 기반으로 Flask 서버 구현 (API 명세도 문서화할 것)
3. frontend-developer: PRD + backend가 문서화한 API 명세 기반으로 UI 구현
4. qa-engineer: 전체 기능 테스트, 버그 발견 시 해당 에이전트에 재위임

 

 

7. 백업과 복원

에이전트들이 동시에 작업하다보면 실수를 할 수 있기 때문에 틈틈히 백업해두는 습관을 들이는 것이 좋다.

 

-> 프롬포트에 현재 상태를 백업해달라고 한다.

-> 백업 폴더가 생성된다.

-> 프롬포트에 백업으로 복원해달라고 한다.