에이전트형 코딩이란 무엇인가요?

에이전트형 코딩은 자율적인 AI 에이전트가 최소한의 인간 개입으로 코드를 계획, 작성, 테스트, 수정하는 소프트웨어 개발 접근방식입니다. 사용자가 코드를 입력하거나 질문을 할 때까지 기다리는 기존 AI 코딩 어시스턴트와 달리 에이전트형 코딩 도구는 상위 수준의 지시를 받아 실행합니다. 이러한 에이전트는 수동적인 컨설턴트보다는 숙련된 계약자와 같은 역할을 합니다. 목표를 이해하고, 이를 단계별로 나누고, 작업을 완료하는 데 필요한 조치를 실행합니다.

표준 AI 도구는 스니펫이나 완전한 단일 함수를 제안할 수 있지만, 에이전트형 코드 솔루션은 복잡한 워크플로를 관리할 수 있습니다. 파일 시스템을 탐색하고, 종속 항목을 관리하고, 터미널 명령어를 실행할 수 있습니다. 에이전트가 오류를 일으키는 코드를 작성한 경우 오류 메시지를 읽고 문제를 추론하며 자동으로 수정사항을 적용할 수 있습니다. 'AI와 채팅'에서 'AI에 작업 할당'으로의 전환은 에이전트가 구현 세부정보를 처리하는 동안 개발자가 아키텍처와 로직에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

38:28

Gemini CLI를 사용한 AI 코딩 - Google의 터미널 에이전트형 코딩 도구

코딩 에이전트란 무엇인가요?

코딩 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 고급 소프트웨어 프로그램으로, 소프트웨어 개발 작업을 자율적으로 수행합니다. 이러한 에이전트는 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 '추론 및 행동' 루프라고 불리는 프로세스를 사용합니다. 목표가 주어지면 에이전트는 요청을 더 작고 관리 가능한 하위 작업으로 나눕니다. 그런 다음 파일 시스템에 액세스하거나, bash 명령어를 실행하거나, 버전 제어 시스템과 상호작용하는 등의 특정 도구를 사용하여 이러한 작업을 수행합니다.

코딩 에이전트의 가장 중요한 특징은 반복적인 피드백 루프입니다. 단순히 코드를 출력하고 멈추는 것이 아닙니다. 대신 자동화된 작업을 수행하여 작업을 확인합니다. 예를 들어 에이전트는 테스트 사례를 작성하고, 코드를 실행하고, 실패를 관찰한 다음, 테스트를 통과하도록 코드를 다시 작성할 수 있습니다. 이러한 자체 수정 기능을 통해 코딩 에이전트는 표준 텍스트 기반 AI 모델을 혼란스럽게 할 수 있는 복잡한 지침을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

에이전트형 코딩과 '바이브 코딩' 비교

'바이브 코딩'은 매우 유연하고 직관적이며 방해 요소가 없는 흐름 상태를 특징으로 하는 코딩 경험을 설명하는 용어입니다. 이는 구문 오류나 상용구 코드에 얽매이지 않고 애플리케이션의 '분위기'인 로직과 창의성에 전적으로 집중하는 코딩 방식을 말합니다.

반면 에이전트형 코딩은 이러한 상태를 가능하게 하는 기술적 방법론입니다. AI가 실행을 처리하는 구조화된 자율 프로세스입니다. 바이브 코딩이 목표 또는 느낌이라면 에이전트 코딩은 엔진입니다. '에이전트형 바이브 코딩'은 이러한 자율 에이전트를 사용하여 힘든 작업을 처리하도록 지원함으로써 중단 없이 창의적인 흐름을 유지할 수 있음을 의미합니다.

안전한 에이전트형 코딩 워크플로를 위한 권장사항

엔터프라이즈 환경에서 에이전트형 코딩을 도입하려면 더 엄격한 보안 조치와 거버넌스가 필요한 경우가 많습니다. 에이전트는 기술적으로 파일을 편집하고 명령어를 실행할 수 있는 자율성을 갖기 때문에 조직은 에이전트를 자체 직원, 고용된 계약자 또는 자동화된 스크립트와 동일한 수준으로 면밀히 검토해야 합니다.

거버넌스 및 범위 제어

범위 및 보호 장치 정의: 관리자는 에이전트가 액세스할 수 있는 항목을 제한하고 데이터베이스를 삭제하거나 변경사항을 라이브 프로덕션 환경에 바로 푸시하는 것과 같은 위험한 명령어를 실행하지 못하도록 해야 합니다.
엄격한 종속 항목 거버넌스 적용: 보안팀은 에이전트가 신뢰할 수 있는 승인된 소스에서만 소프트웨어를 설치할 수 있도록 보장하여 악의적인 종속 항목이나 '타이포스쿼팅' 공격의 도입을 방지해야 합니다.
규정 준수 증명 요구: 조직은 에이전트를 설정하여 에이전트의 작업과 의사 결정 프로세스를 기록하고, 코드 변경이 규정 준수 표준을 충족함을 증명하는 감사 추적을 생성해야 합니다.

감독 및 통합

워크플로에 인적 검토 추가: AI 에이전트가 만든 코드가 메인 프로젝트에 들어가기 전에 팀의 누군가가 표준 pull 요청 프로세스를 사용하여 검토해야 합니다.
엔터프라이즈 가시성 도구 사용: 기업은 중앙 집중식 대시보드를 사용하여 다양한 개발팀의 에이전트 활동, 사용 할당량, 성능 측정항목을 추적할 수 있습니다.
새로운 유형의 취약점 모니터링: 보안팀은 AI 생성 소프트웨어에 고유한 논리 오류를 유발할 수 있는 프롬프트 인젝션 공격 또는 '할루시네이션' 코드 경로를 감시해야 합니다.

테스트 및 보증

제어된 레드팀 훈련 실행: 보안 전문가는 에이전트가 안전하지 않은 코드를 작성하거나 민감한 정보를 공개하도록 속일 수 있는지 확인하기 위해 에이전트형 워크플로에 대한 공격을 시뮬레이션할 수 있습니다.
계층화된 보안 테스트 수행: 개발자는 정적 애플리케이션 보안 테스트(SAST) 및 동적 애플리케이션 보안 테스트(DAST) 도구를 사용하여 에이전트가 생성한 코드를 자동으로 스캔해야 합니다.
지속적으로 제어 개선: 팀은 검사와 테스트를 통해 발견한 내용을 바탕으로 보안 정책과 AI 에이전트에 제공되는 지침(시스템 프롬프트)을 정기적으로 업데이트해야 합니다.

에이전트형 코딩 사용의 이점

효율성과 확장성 향상

에이전트는 반복적인 코딩 작업을 빠르게 처리할 수 있으므로 팀은 인원을 늘리지 않고도 더 큰 시스템을 빌드할 수 있습니다.

복잡한 워크플로를 자율적으로 자동화

에이전트는 여러 파일에서 라이브러리를 업그레이드하는 것과 같은 다단계 프로세스를 지속적인 인간의 입력이나 안내 없이도 관리할 수 있습니다.

개발자가 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 지원

구현 세부정보를 오프로드함으로써 엔지니어는 복잡한 문제 해결과 전략적 아키텍처에 정신적 에너지를 쏟을 수 있습니다.

향상된 코드 품질 및 보안 검토

에이전트는 사람이 가끔 놓칠 수 있는 스타일 가이드와 보안 권장사항을 일관되게 적용할 수 있습니다.

더 빠른 기능 제공 및 자동화된 버그 수정

에이전트는 버그의 근본 원인을 파악하고 몇 분 안에 수정안을 제안하여 개발 수명 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다.

개발자 워크로드 감소 및 설계 개요에 집중

개발자는 에이전트가 기반을 마련하는 동안 구조를 정의하는 설계자처럼 행동하여 번아웃을 줄일 수 있습니다.

Google Cloud를 사용한 에이전트형 코딩

Google Cloud는 개발 환경에 자율성을 부여하도록 설계된 에이전트형 코딩 워크플로를 지원하는 도구를 제공합니다. 이 제품의 핵심은 개발자가 코드베이스와 상호작용하는 방식을 혁신할 수 있는 Gemini CLI, Google Antigravity, Gemini Enterprise입니다.

Gemini CLI가 에이전트형 코딩을 구현하는 방법

Gemini CLI는 도움을 요청하는 것에서 작업을 할당하는 것으로 역학 관계를 바꿉니다. 에이전트형 작업을 관리하는 방법은 다음과 같습니다.

도구 사용: 에이전트는 ls, grep, cat과 같은 명령어를 자율적으로 실행할 수 있으며 파일에 직접 쓸 수도 있습니다. 테스트를 실행하라고 제안하는 대신 npm 테스트를 자체적으로 실행하고 로그를 읽습니다.
메모리 및 컨텍스트: 프로젝트 루트에서 GEMINI.md 파일을 지원합니다. 이 파일은 에이전트가 모든 작업에 대해 따라야 하는 코딩 표준, 아키텍처 규칙 또는 특정 '이 작업은 하지 마세요' 지침을 정의하는 장기 기억 또는 시스템 프롬프트 역할을 합니다.
자체 수정: 에이전트가 빌드에 실패하는 코드를 작성하면 터미널에 오류 메시지가 표시됩니다. 그런 다음 실패가 발생한 이유를 추론하고 자동으로 다른 솔루션을 시도합니다.
확장성(MCP): 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원합니다. 이를 통해 에이전트를 PostgreSQL, GitHub, Slack과 같은 외부 데이터 소스에 연결하여 로컬 파일 시스템 외부에서 컨텍스트를 가져올 수 있습니다.

Gemini CLI 사용 사례

Gemini CLI는 개발 수명 주기의 단계에 맞게 조정되므로 처음부터 빌드하든 기존 코드베이스를 유지관리하든 뚜렷한 이점을 제공합니다.

그린필드 개발(새로운 애플리케이션)

새 프로젝트를 시작할 때 Gemini CLI는 신속한 프로토타입 제작과 아키텍처 설정을 위한 강력한 도구로 작용할 수 있습니다.

스캐폴딩 및 초기화: 구성 파일, 디렉터리 계층 구조, 초기 종속 항목을 포함한 완전한 프로젝트 구조를 설정하도록 에이전트에 지시할 수 있습니다. 예를 들어 단일 프롬프트로 연결된 데이터베이스와 기본 라우팅을 갖춘 Python Flask 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
상용구 감소: 개발자는 에이전트에 데이터 모델, API 엔드포인트, 양식 검증 로직과 같은 반복적인 코드 구조를 생성하도록 할당하여 사람이 고유한 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.
신속한 프로토타입 제작: 팀은 자연어로 기능을 설명하여 아이디어를 빠르게 검증할 수 있습니다. 에이전트는 기능 프로토타입을 빌드하고 실행하며, 피드백을 기반으로 반복 작업을 수행하여 개념과 데모 사이에서 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

브라운필드 현대화(기존 애플리케이션)

기존 애플리케이션의 경우 Gemini CLI를 사용하면 유지보수, 리팩터링, 지식 전송을 간소화할 수 있습니다.

리팩터링 및 최적화: 에이전트에게 오래된 JavaScript 파일을 TypeScript로 변환하거나 지원 중단된 API 호출을 업데이트하는 등 특정 모듈을 현대화하는 작업을 맡길 수 있습니다. 에이전트는 기존 코드를 읽고 요청된 변경사항을 적용하며 논리가 일관되게 유지되는지 확인할 수 있습니다.
테스트 생성 및 범위: 안정성을 개선하기 위해 개발자는 에이전트에게 파일을 분석하고 포괄적인 단위 테스트를 작성해 달라고 요청할 수 있습니다. 테스트 규칙이 포함된 GEMINI.md 파일을 참조하여 에이전트는 새로운 테스트가 팀의 표준에 부합하도록 보장합니다.
문서화 및 온보딩: 새로운 엔지니어가 대규모 코드베이스를 탐색하기 어려울 수 있습니다. 에이전트는 디렉터리를 스캔하여 최신 문서를 생성하고, 복잡한 함수를 설명하거나, 아키텍처 다이어그램을 만들 수 있으므로 팀이 소프트웨어를 더 쉽게 이해하고 유지관리할 수 있습니다.

그린필드 개발(새로운 애플리케이션)

새 프로젝트를 시작할 때 Gemini CLI는 신속한 프로토타입 제작과 아키텍처 설정을 위한 강력한 도구로 작용할 수 있습니다.

스캐폴딩 및 초기화: 구성 파일, 디렉터리 계층 구조, 초기 종속 항목을 포함한 완전한 프로젝트 구조를 설정하도록 에이전트에 지시할 수 있습니다. 예를 들어 단일 프롬프트로 연결된 데이터베이스와 기본 라우팅을 갖춘 Python Flask 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
상용구 감소: 개발자는 에이전트에 데이터 모델, API 엔드포인트, 양식 검증 로직과 같은 반복적인 코드 구조를 생성하도록 할당하여 사람이 고유한 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.
신속한 프로토타입 제작: 팀은 자연어로 기능을 설명하여 아이디어를 빠르게 검증할 수 있습니다. 에이전트는 기능 프로토타입을 빌드하고 실행하며, 피드백을 기반으로 반복 작업을 수행하여 개념과 데모 사이에서 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

브라운필드 현대화(기존 애플리케이션)

기존 애플리케이션의 경우 Gemini CLI를 사용하면 유지보수, 리팩터링, 지식 전송을 간소화할 수 있습니다.

리팩터링 및 최적화: 에이전트에게 오래된 JavaScript 파일을 TypeScript로 변환하거나 지원 중단된 API 호출을 업데이트하는 등 특정 모듈을 현대화하는 작업을 맡길 수 있습니다. 에이전트는 기존 코드를 읽고 요청된 변경사항을 적용하며 논리가 일관되게 유지되는지 확인할 수 있습니다.
테스트 생성 및 범위: 안정성을 개선하기 위해 개발자는 에이전트에게 파일을 분석하고 포괄적인 단위 테스트를 작성해 달라고 요청할 수 있습니다. 테스트 규칙이 포함된 GEMINI.md 파일을 참조하여 에이전트는 새로운 테스트가 팀의 표준에 부합하도록 보장합니다.
문서화 및 온보딩: 새로운 엔지니어가 대규모 코드베이스를 탐색하기 어려울 수 있습니다. 에이전트는 디렉터리를 스캔하여 최신 문서를 생성하고, 복잡한 함수를 설명하거나, 아키텍처 다이어그램을 만들 수 있으므로 팀이 소프트웨어를 더 쉽게 이해하고 유지관리할 수 있습니다.

Google Antigravity: 에이전트 중심 플랫폼

Google Antigravity는 어시스턴트가 있는 IDE에서 전용 에이전트형 개발 플랫폼으로의 전환을 나타냅니다. Gemini 3로 구동되는 이 제품은 AI 에이전트를 단순한 도우미가 아닌 기본 작업자로 취급합니다.

관리자 뷰(미션 컨트롤): 개발자는 중앙 집중식 대시보드를 사용하여 여러 작업공간에서 동시에 작동하는 여러 에이전트를 생성, 조정, 관찰할 수 있습니다. 한 에이전트는 문서를 조사하고 다른 에이전트는 코드베이스를 리팩터링하도록 할당할 수 있습니다.
검증 가능한 아티팩트: Antigravity 에이전트는 불투명한 로그 대신 계획, 코드 변경사항, 테스트 결과의 검증 가능한 기록인 구조화된 '아티팩트'를 생성합니다. 이를 통해 투명성을 제공하여 개발자가 에이전트의 추론과 '작업 증명'을 빠르게 감사할 수 있습니다.
브라우저 및 터미널 자율성: Antigravity 에이전트는 시각적 검증을 위해 브라우저를 제어하고 복잡한 터미널 명령어를 실행할 수 있는 기능을 갖추고 있어 배포 및 테스트를 포함한 엔드 투 엔드 작업 완료가 가능합니다.

Gemini Enterprise: 보안을 갖춘 확장

에이전트를 대규모로 배포하는 조직의 경우 Gemini Enterprise를 사용하면 필요한 거버넌스 및 통합 계층을 제공할 수 있습니다.

중앙 집중식 가드레일: 관리자는 에이전트가 준수해야 하는 코드형 정책을 정의하여 에이전트형 워크플로가 회사 규정 준수 또는 보안 표준을 위반하지 않도록 할 수 있습니다.
비공개 지식 그라운딩: 에이전트는 조직의 비공개 코드베이스와 문서에 그라운딩할 수 있으므로 데이터를 유출하지 않고 내부 라이브러리와 아키텍처 패턴을 존중하는 코드를 작성할 수 있습니다.
보상 및 규정 준수: Gemini Enterprise는 지식 재산권 보상을 제공하며 엄격한 규정 준수 인증을 충족하므로 대기업에서 프로덕션 환경에 에이전트형 코딩을 안전하게 도입할 수 있습니다.

AI 챗봇 및 에이전트형 코딩 에이전트 사용 비교

에이전트형 코딩의 강력한 기능을 이해하려면 표준 AI 채팅 환경과 Gemini CLI 에이전트 워크플로를 비교해 보세요.

표준 AI 채팅 환경:

사용자: "Express 앱에 속도 제한기를 어떻게 추가해?"
AI: "express-rate-limit를 사용하는 코드 스니펫입니다..."
사용자: 코드를 복사하고, 편집기를 열고, 코드를 붙여넣고, 서버를 실행합니다.
사용자: 비정상 종료가 발생합니다. 오류 메시지를 복사합니다.
사용자: 오류를 AI에 다시 붙여넣어 줘...

에이전트형 Gemini CLI:

사용자(터미널에서): Gemini "express-rate-limit를 사용하여 서버에 비율 제한기를 추가하고 테스트를 통과하는지 확인해 줘."

Gemini CLI:

package.json을 읽어 종속 항목을 확인합니다.
npm install express-rate-limit를 실행합니다.
server.js를 편집하여 미들웨어를 가져오고 구성합니다.
npm 테스트를 실행합니다.
(테스트 실패 시) 오류 로그를 읽고 코드를 다시 편집한 다음 테스트를 다시 실행합니다.

최종 출력: "작업이 완료되었습니다. 패키지를 설치하고 server.js를 업데이트했습니다. 테스트를 통과했습니다."

Gemini CLI를 가져오는 방법

Gemini CLI는 표준 Google Cloud SDK와 별개인 오픈소스 도구입니다.

설치: Node.js(버전 18 이상)가 설치되어 있어야 합니다.

로드 중...

인증: 명령어를 한 번 실행하여 Google 계정으로 로그인합니다. 무료 등급에는 API 키가 필요하지 않습니다.