한 번에 여러 AI를 돌리는 개발자들이 늘고 있습니다
여러분은 코딩할 때 몇 개의 AI 에이전트를 동시에 실행하고 계신가요? 최근 소프트웨어 개발 현장에서 흥미로운 변화가 감지되고 있습니다. Claude Code, OpenAI Codex, Cursor 같은 AI 코딩 도구들이 대중화되면서, 한 번에 여러 개의 AI 에이전트를 동시에 실행해 각기 다른 작업을 맡기는 개발자들이 늘어나고 있습니다.
처음 이 이야기를 들었을 때 많은 개발자들은 회의적인 반응을 보였습니다.
AI가 생성한 코드는 어차피 내가 리뷰해야 하는데, 그게 병목인데 왜 여러 개를 동시에 돌려?
합리적인 의문입니다. 하지만 실제로 이 방식을 시도한 엔지니어들의 경험담을 들어보면 생각이 달라질 수 있습니다.
병렬 AI 에이전트 워크플로우의 실체
AI 엔지니어링 전문가로 평가받는 Simon Willison은 자신의 블로그에서 “병렬 코딩 에이전트 라이프스타일을 받아들이게 되었다”고 고백했습니다. 그는 한동안 여러 코딩 에이전트를 동시에 실행하는 엔지니어들의 이야기를 들어왔지만 처음에는 회의적이었다고 합니다. 하나의 LLM도 따라잡기 힘든데 여러 개를 동시에 돌리면 오히려 더 뒤처지지 않을까 하는 우려 때문이었습니다.
하지만 그의 생각은 바뀌었습니다.
한 번에 하나의 중요한 변경사항만 집중해서 검토하고 반영할 수 있습니다. 하지만 주요 작업에 큰 인지 부하를 주지 않으면서 병렬로 처리할 수 있는 작업들이 점점 늘어나고 있습니다.
핵심은 모든 작업이 동일한 수준의 집중을 요구하는 것은 아니라는 점입니다. 리서치, 유지보수 작업, 방향성이 명확한 루틴 작업 등은 병렬로 처리하기에 적합합니다.
Anthropic의 엔지니어 Sid Bidasaria 역시 대화 중에 자신이 여러 에이전트를 동시에 실행해왔으며 이를 통해 업무 생산성을 높였다고 밝혔습니다. 실제로 현장에서 이런 워크플로우가 작동하고 있다는 증거입니다.
수십 년간의 소프트웨어 개발 관행이 뒤집힐까?
이 현상은 흥미로운 질문을 던집니다. AI 이전 시대의 생산적인 엔지니어들에게 가장 중요했던 것은 몰입(flow) 상태를 유지하는 것이었습니다. 문제의 움직이는 부분들을 이해하고, 솔루션을 구축하고 검증하고 반복하며, 만족스러운 결과가 나오면 코드 리뷰를 제출하거나 병합하는 과정. 이 흐름이 중단되면 몰입 상태가 깨지고 다시 돌아오는 데 시간이 걸립니다. 그래서 소프트웨어 엔지니어들은 코딩 작업에서 진전을 이루기 위해 집중 시간을 우선시해왔습니다.
하지만 모든 생산적인 엔지니어가 이런 싱글 스레드 방식으로 일하는 것은 아닙니다. 테크 리드 역할을 하는 시니어 엔지니어들의 평범한 하루를 살펴보면 전혀 다른 모습이 보입니다. 전날 밤의 코드 리뷰를 확인하고, 자신의 코딩 작업을 진행하고, 스탠드업 미팅에 참여하고, 다시 코딩하려는데 끊임없는 인터럽션이 이어집니다. 코드 리뷰 요청, 도움 요청, 매니저의 어깨 터치. 이들은 집중이 계속 깨지는 환경에서도 높은 생산성을 유지하는 방법을 터득한 사람들입니다.
시니어 엔지니어가 병렬 AI 에이전트에 유리한 이유
흥미롭게도 지금까지 병렬 에이전트를 성공적으로 사용하는 사람들은 대부분 시니어 이상의 엔지니어들입니다. 왜 그럴까요? 이들이 이미 가지고 있는 스킬셋이 병렬 AI 에이전트 워크플로우와 놀랍도록 잘 맞아떨어지기 때문입니다.
- 첫째, 이들은 머릿속에 여러 작업 흐름을 동시에 유지하는 데 익숙합니다. 팀원들이 각각 어떤 일을 하고 있는지, 어디서 막혀 있는지를 실시간으로 파악하고 있습니다.
- 둘째, 2~5개의 작업 흐름에 걸친 모든 코드 변경사항을 리뷰할 수 있습니다. 직접 작업하지 않아도 코드가 올바른지 판단할 수 있는 능력입니다.
- 셋째, 인터럽션을 처리하는 능력이 뛰어납니다. 집중이 깨지는 상황에서도 어떻게 진전을 이루는지 배웠습니다.
- 넷째, 동료를 지도하는 능력이 있습니다. 정기적으로 인터럽션을 받기 때문에 팀원들에게 작업을 위임하고 긴급한 작업을 명확하게 설명하는 방법을 익혔습니다.
- 다섯째, 작문 능력이 뛰어납니다. 많은 코드 리뷰를 작성하고, RFC 같은 문서를 작성하고, 프로젝트를 세분화하는 티켓을 만들고, 동료들의 작업을 비평합니다. 이 모든 것이 효과적인 서면 소통을 필요로 합니다.
AI 에이전트는 좋은 테크 리드를 만드는 이런 자질들을 더 많은 엔지니어들이 활용할 수 있게 만들어줍니다. 병렬 AI 에이전트 워크플로우는 사실상 “시니어 엔지니어의 작업 방식을 민주화”하는 도구가 될 수 있습니다.
모두가 받아들인 것은 아닙니다
하지만 이 워크플로우가 모든 사람에게 정착한 것은 아닙니다. Flask의 창시자 Armin Ronacher는 “저는 때때로 병렬 에이전트를 시작하지만, 예전만큼 자주 하지는 않습니다. 문제는 제가 검토할 수 있는 양에는 한계가 있다는 것입니다”라고 말했습니다.
이것이 핵심적인 질문으로 이어집니다. 병렬 AI 에이전트가 엔지니어들을 실제로 더 생산적으로 만들까요, 아니면 그저 사람들이 더 생산적이라고 ‘느끼게’만 하는 걸까요? 어쩌면 한 번에 한 가지 일에만 집중하는 엔지니어들이 시간이 지나면서 더 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만든다는 것이 증명될지도 모릅니다. 또는 병렬 에이전트와 함께 작업하는 것이 더 많은 문제를 놓치게 하고 더 많은 반복 작업을 초래하여 모든 이득을 파괴할 수도 있습니다.
시간이 지나면 알게 될 것입니다. 하지만 분명한 것은 더 많은 개발자가 병렬 에이전트를 계속 실험해 볼 것이라는 점입니다.
AI 시대에 엔지니어링 기본이 더 중요한 이유
역설적이게도 AI 에이전트와 작업할 때 소프트웨어 엔지니어링의 기본이 더 중요해집니다. 실제로 병렬 AI 에이전트를 성공적으로 활용하는 엔지니어들이 공통적으로 강조하는 몇 가지 원칙이 있습니다.
- 첫째, 테스트입니다. 모든 프로젝트에 단위 테스트를 작성해야 합니다. 검증 없이는 AI가 생성한 코드는 물론이고 자신의 작업도 신뢰할 수 없기 때문입니다.
- 둘째, 작고 구체적으로 설명된 작업입니다. 범위가 충분히 작은 작업을 주고, 명확히 설명하며, 예제를 제공합니다.
- 셋째, 정기적인 리팩터링입니다. 세 번째나 네 번째 작업마다 에이전트가 작성한 코드를 리팩터링하도록 합니다. 메서드로 추출하거나 새 클래스로 이동하는 식입니다.
- 넷째, 지속적인 리뷰입니다. 에이전트가 무엇을 하는지 추적하고 검토합니다.
- 다섯째, 직접 손으로 하는 작업을 병행합니다. IDE를 열어두고 몇 줄 정도 변경하면 되는 것은 손으로 직접 하여 코드베이스를 계속 파악하고 있습니다.
많은 엔지니어들이 같은 이야기를 합니다. 에이전트가 계속하기 전에 모든 테스트를 통과하도록 하는 것과 같은 엔지니어링 관행을 “의무화”하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. AI 에이전트는 비결정적이고 어느 정도 신뢰할 수 없습니다. 기본적인 엔지니어링 관행들이 그것들을 훨씬 더 신뢰할 수 있고 사용 가능하게 만듭니다.
새로운 시대의 개발자 경쟁력
병렬 AI 에이전트를 활용한 개발이 확산된다면, 이는 소프트웨어 엔지니어링의 경쟁 구도를 바꿀 수 있습니다. 여러 에이전트를 동시에 시작하는 소프트웨어 엔지니어들이 한 번에 한 가지 문제를 다루는 동료들보다 실제로 더 생산적이게 된다고 가정해봅시다. 그렇다면 충분히 많은 소프트웨어 엔지니어들이 더 생산적이 되기를 원하거나, 이전보다 더 많은 일을 하는 일부 동료들에게 뒤처지고 싶지 않다면, 이 관행은 자연스럽게 확산될 것입니다.
우리는 새로운 영역에 들어섰습니다. 이제 어떤 개발자든 코딩 에이전트를 이용해 병렬 코딩을 시작할 수 있게 되었습니다. 이것이 단순한 유행일까요, 아니면 소프트웨어 개발의 새로운 표준이 될까요? 확실한 것은 실험을 두려워하지 말아야 한다는 점입니다. 병렬 AI 에이전트 워크플로우는 이미 시작되었고, 시간이 지나면서 그 효과가 더 명확히 드러날 것입니다.
병렬 AI 에이전트를 활용한 개발은 멀티태스킹에 능한 시니어 엔지니어의 작업 방식을 민주화하는 도구이며, 성공의 열쇠는 테스트, 명확한 작업 정의, 지속적인 리뷰 같은 엔지니어링 기본 원칙에 있습니다.
참고 자료: Pragmatic Engineer, “New trend: programming by kicking off parallel AI agents”