AI 활용: 에이전트 메모리와 하네스를 점검하는 법

요즘 하고 있는 고민은 여러 전문가 에이전트를 구성하고, 워크플로우를 구성해서 일련의 작업을 진행하고 있는데, 과연 그 의도대로 AI가 에이전트에게 위임을 했는지를 점검해보는 것입니다. 또한, 작업 중간중간 이후에도 필요한 맥락은 MEMORY.md에 작성이 되고 있는데, 이게 필요한 내용만 유지가 돼서 다른 대화 세션에 효율적으로 적용이 되는지를 고민하고 있습니다.

대화 로그로 에이전트 위임을 점검하기

Claude Code는 대화 세션에서 주고받은 대화를 로그처럼 프로젝트마다 파일로 저장하게 됩니다. 그래서, 이전 대화 세션에서 다뤘던 내용을 통해서 AI가 에이전트에 위임을 하긴 했는지, 어떤 도구를 썼는지 등을 분석할 수 있습니다. 이와 관련해서 잘 분석할 수 있는 지침의 slash command를 작성하여 생각날 때마다 돌려서 확인하고 있는데, 생각보다 도움이 많이 되고 있습니다.

에이전트 구성이 곧 AI 활용 수준

에이전트마다 어떤 역할을 부여하는지, 너무 복잡한 작업을 요구하는지 점검을 하고, 특정 자연어와 관련이 있어서 AI가 알아서 판단하여 그 에이전트를 찾아 위임하는지 등이 제대로 구성되어야 비로소 AI를 제대로 활용하고 있다고 판단해볼 수 있는 상황임을 근래에 알게 됐습니다.

프로그래밍을 넘어선 AI 활용 설계

이러한 AI 활용법은 단순히 프로그래밍에 필요한 일련의 과정을 생산적으로 자연스럽게 달성하는 것뿐만이 아니라, 어떤 목적이든 달성하기 위해 과정을 세밀하게 나누고, 이를 제한된 컨텍스트 윈도우의 AI 성능을 최대로 활용하면서 정확도 높은 산출물을 만들어내는 모든 것들에 해당돼서 고민해볼 가치가 있다고 생각했습니다. PPT를 만들거나, 이미지를 생성하거나, 영상을 만드는 것. 어떤 것이든 AI가 좀더 신입인 사람처럼 알려주면 그래도 나름 그 의도대로 업무를 해낼 수 있게 하는 설계에 대해서 요즘 배우고 있는 것 같습니다.