최근 Anthropic에서 열린 ‘Code with Claude’ 개발자 컨퍼런스에서 정말 흥미로운 소식들이 많이 나왔습니다. 특히 새로운 Claude 4 모델과 AI 에이전트에 대한 이야기가 많았는데요, 코딩에 관심 있는 분들에게 아주 유용한 내용일 것 같아서 정리해 봤어요.
Claude 4 모델, 뭐가 달라졌을까요?
드디어 Anthropic에서 새로운 Claude4 모델을 출시했어요! 이번에 나온 모델은 Opus와 Sonnet 두 가지라고 해요. Opus는 클로드 모델 중에서 가장 똑똑하고 유능한 모델이에요. 특히 코딩 작업이나 에이전트 작업업에 특화되어 있답니다. 얼마나 똑똑하냐면, 어떤 고객은 Opus가 사람이 6~7시간 걸리는 작업을 혼자서 해냈다고 놀라워했어요. Anthropic의 베테랑 엔지니어들도 Opus 덕분에 생산성이 훨씬 좋아졌다고 하네요.
Sonnet은 이전에도 있었던 모델인데, 이번에 Sonnet 4로 업데이트되었어요. Sonnet은 지능과 효율성의 균형이 잘 잡힌 모델이라고 해요. 일상적인 코딩 작업에 아주 적합하답니다. 이전 Sonnet 3.7 모델에서 과도하게 적극적인 문제가 있었는데, Sonnet 4에서는 이런 문제가 해결되었어요. 같은 비용으로 더 나은 지능을 사용할 수 있게 되었답니다. Opus와 Sonnet 모두 각각의 장점이 있어서 용도에 맞게 골라 쓰기 좋겠죠?
AI 에이전트, 코딩을 어떻게 바꿀까요?
AI 에이전트라는 말, 혹시 들어봤나요? AI 에이전트는 마치 나만의 똑똑한 조수 같아요. Anthropic에서는 이 AI 에이전트가 인간의 창의성을 확장하고, 지금까지 우리의 생산성을 가로막았던 병목 현상을 없애줄 거라고 생각해요. 예를 들어, 스타트업 같은 경우 AI 에이전트 덕분에 여러 실험을 동시에 진행하고 제품을 훨씬 빠르게 만들 수 있게 되었대요. AI 에이전트는 단순히 코딩만 돕는 게 아니라, 전략적인 사고를 할 때도 도움을 줄 수 있답니다.
Anthropic에서는 Claude를 활용해서 아마존의 음성 비서인 Alexa 데모를 개발한 사례도 소개했어요. Alexa 코드를 직접 사용하지 않고도, 3명의 팀이 Claude를 활용해서 단 일주일 만에 핵심 기능 프로토타입을 만들었다고 해요. 정말 대단하죠? AI가 우리의 역할을 완전히 대체하는 것이 아니라, 우리의 능력을 더욱 강화하는 방향으로 발전하고 있다는 것을 보여주는 사례예요. 마치 최고의 동료가 우리의 일을 돕는 것처럼 말이죠.
똑똑한 AI 에이전트의 세 가지 능력은 무엇일까요?
Anthropic에서는 정말 훌륭한 AI 에이전트가 갖춰야 할 세 가지 핵심 능력이 있다고 말해요. 첫 번째는 상황 이해 능력이에요. 에이전트가 단순한 지시를 따르는 것을 넘어, 우리가 속한 조직의 고유한 상황을 이해하고 경험을 통해 학습해야 한다는 거죠. 시간이 지날수록 우리의 업무 방식에 맞춰 점점 더 개인화되고 똑똑해지는 거예요. 마치 신입 직원이 100일째 되는 날 처음보다 훨씬 일을 잘하는 것처럼 말이죠.
두 번째 능력은 장기 실행 능력이에요. AI 에이전트가 한두 시간씩 걸리는 복잡한 작업도 중간에 헤매지 않고 끝까지 해낼 수 있어야 해요. 필요하다면 다른 에이전트나 사람과 협력해서 작업을 진행하기도 한대요. 마지막 세 번째는 진정한 협업 능력이에요. 에이전트와 우리가 의미 있는 대화를 나누고, 우리의 작업 스타일에 맞춰가면서 왜 그렇게 행동했는지 투명하게 설명해 줄 수 있어야 한다는 거죠. 중요한 점은, 에이전트가 완전히 제멋대로 행동하는 것이 아니라 자율성과 통제 사이에서 균형을 잘 잡아야 한다는 거예요. 중요한 결정은 우리가 확인하고, 작은 일들은 에이전트에게 맡기는 거죠.
Claude 코드가 개발자들의 필수템이 된 이유가 궁금해요!
Anthropic 내부에서는 클로드 코드(Claude Code)라는 AI 에이전트 코딩 도구를 사용하고 있어요. 이 도구는 개발자들이 터미널에서 바로 Claude의 도움을 받아 코딩할 수 있게 해줘요. Anthropic 직원들 대부분이 일상적인 코딩부터 대규모 코드 변경까지 Claude 코드를 활용하고 있답니다. 직원들이 클로드 코드를 얼마나 열심히 사용하는지 보고 ‘제품-Anthropic 적합성’이라는 말까지 나왔다고 해요.
Claude 코드를 사용하면서 정말 놀라운 변화가 있었는데요, 새로운 기술을 배우고 업무에 적응하는 기술 온보딩 시간이 2~3주에서 2~3일로 확 줄었어요! 코드베이스를 이해하는 데 엄청난 도움이 된다고 하네요. Claude 코드는 VS Code와 JetBrains IDE에서도 사용할 수 있게 되었어요. 심지어 Claude 코드 SDK를 사용하면 GitHub와 연동해서 풀 리퀘스트나 이슈 처리도 Claude에게 맡길 수 있답니다. Claude 코드는 스스로를 개선하는 자가 개선 능력도 가지고 있어서 점점 더 똑똑해지고 있어요. 정말 개발자들에게 없어서는 안 될 필수템이 될 것 같아요!
AI 에이전트, 안전하게 사용하려면 어떻게 해야 할까요?
AI 에이전트가 점점 똑똑해지고 강력해지면서 안전하게 사용하는 것이 무엇보다 중요해졌어요. 특히 회사의 기밀 정보를 다루거나 중요한 결정을 할 때, 에이전트를 믿고 사용할 수 있어야 하겠죠. Anthropic은 이런 안전성을 위해 여러 노력을 하고 있답니다. 모델이 기밀 정보를 구분하고, 올바른 의사 결정을 내리며, 다른 시스템과 잘 협력할 수 있도록 모델 자체를 개선하고 있어요.
Anthropic은 ‘아키텍처 안전성’이라는 개념을 중요하게 생각하는데요, 에이전트가 주요 결정을 내릴 때 중간에 멈춰서 우리가 확인하거나, 우리가 미리 정해놓은 승인 필요한 작업에 대해서는 반드시 우리의 동의를 받도록 하는 거예요. 또한, 악의적인 공격에도 강하도록 꾸준히 테스트하고 있고요. 에이전트의 작동 방식을 투명하게 보여주고, 왜 그런 결정을 내렸는지 우리가 쉽게 이해할 수 있도록 설계하고 있어요. 더 나아가 해석 가능성’ (Interpretability)’ 연구에도 많은 투자를 하고 있답니다. 모델 내부가 어떻게 작동하는지 정확히 이해해서 잠재적인 문제를 미리 파악하고 안전한 방향으로 이끌기 위해서죠. GoldenGate-Claude라는 연구 사례는 모델 내부의 특정 기능을 활성화/비활성화하는 것을 보여주며, 이를 통해 유해한 행동을 줄이거나 성능을 높일 수 있는 가능성을 시사했어요.
AI 에이전트가 더 똑똑해지기 위한 핵심 기술은?
AI 에이전트가 단순히 몇 분 동안만 작동하는 것이 아니라, 몇 시간씩 자율적으로 일하는 것이 가능해졌어요. 하지만 이것만으로는 충분하지 않아요. 실제 업무에 적용하려면 에이전트가 실시간 정보에 접근하고, 우리가 이미 사용하고 있는 기존 시스템과 연결될 수 있어야 하며, 비용 효율적으로 확장될 수 있어야 하죠. Anthropic은 이러한 목표를 달성하기 위해 네 가지 핵심 기능을 개발하고 있답니다.
첫 번째는 모델 컨텍스트 프로토콜(mcp)이에요. 이건 마치 범용 번역기와 같아서, 에이전트가 복잡한 과정 없이 기존 시스템과 쉽게 연결될 수 있게 해줘요. 이것이 바로 미래의 ‘에이전트 경제’ 기반을 마련하는 것이죠. 두 번째는 웹 검색 기능이에요. Claude가 실시간으로 최신 정보를 얻어서 현재 상황이나 시장 동향 등에 대해 추론할 수 있게 해줘요. 세 번째는 Files api예요. 개발자들이 문서를 쉽게 가져오고 저장할 수 있도록 도와줘서 개발 과정을 간소화해 준답니다.
마지막으로 메모리 기능을 구축하는 방법에 대한 가이드도 제공하고 있어요. Claude가 오랫동안 작업을 하면서도 이전 대화 내용을 기억하고 정보를 유지할 수 있게 해주는 중요한 기능이죠. 또한, 프롬프트 캐싱 기능을 통해 자주 사용하는 프롬프트는 저장해 두었다가 다시 사용해서 비용과 시간을 크게 줄일 수 있게 되었어요. 이 모든 기술들이 합쳐져서 ai 에이전트가 훨씬 더 유용하고 강력해지는 거랍니다.
AI와 함께하는 코딩의 미래는 어떤 모습일까요?
Anthropic은 AI가 인간의 일을 빼앗는 것이 아니라, 인간이 훨씬 뛰어난 능력을 발휘할 수 있도록 돕는 것이라고 말해요. 미래에는 개발자가 마치 AI 에이전트 부대를 지휘하는 사령관처럼 일하게 될지도 몰라요. 개발자는 에이전트에게 큰 그림을 제시하고, 에이전트가 세부적인 코딩 작업을 수행하는 거죠. 이때 인간 개발자는 품질을 관리하고 에이전트가 놓칠 수 있는 중요한 디테일을 확인하는 역할을 할 거예요. 오히려 회의나 서류 작업처럼 비효율적인 일들이 더 귀찮게 느껴질 수 있답니다.
AI 기술은 정말 상대론적인 속도로 발전하고 있어요. 마치 빛의 속도로 움직이는 우주선처럼 말이죠. 사전 학습과 후처리 기술이 계속해서 발전하고, 안전성과 기능이 함께 발전하는 ‘Race to the Top’ 현상이 계속될 거예요. 5~10년 후에는 소프트웨어를 만드는 비용이 크게 줄어들고, 생의학 분야처럼 다른 분야에서도 혁신적인 변화가 일어날 수 있다고 해요. Anthropic은 개발자들에게 “야심을 가지고 만들라”고 조언했어요. 지금은 어렵게 느껴지더라도 곧 나올 새로운 모델 덕분에 가능해질 수 있으니까요. AI와 함께하는 코딩의 미래, 정말 기대되지 않나요?
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