AI 에이전트에 대해 들어보셨나요?
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대부분의 사람들은 "AI 에이전트"라는 말을 들으면 엔지니어 팀이 터미널에 앉아 수천 줄의 코드를 작성하는 모습을 상상합니다.
1년 전만 해도 그랬습니다.
하지만 더 이상은 아닙니다.
Anthropic이 방금 Claude Managed Agents라는 것을 출시했습니다. 서버를 관리하거나, 에이전트 루프를 작성하거나, 샌드박스를 직접 구성할 필요 없이 클라우드에서 완전 자율적인 AI 에이전트를 구축, 배포, 실행할 수 있는 인프라 레이어입니다.
에이전트가 수행할 작업을 설명하기만 하면 됩니다. Claude가 나머지를 처리합니다.
그리고 현재 진입 장벽이 너무 낮아서 기술적 배경이 전혀 없는 사람들도 24시간 내내 실행되고, 실제 작업을 처리하며, 실제 결과물을 만들어내는 에이전트를 출시하고 있습니다.
이 기회의 창은 활짝 열려 있습니다. 하지만 영원히 열려 있지는 않을 것입니다.
코드를 한 줄도 작성해 본 적이 없더라도, 처음부터 첫 번째 AI 에이전트를 구축하는 방법을 단계별로 정확히 알려드리겠습니다.
AI 에이전트란 무엇이며 왜 신경 써야 할까요?
AI 에이전트는 챗봇이 아닙니다.
챗봇은 당신이 질문을 하기를 기다렸다가 답변을 주고 멈춥니다. 당신이 일을 해야 합니다. 답변을 복사하고, 어딘가에 붙여넣고, 다음 작업으로 넘어갑니다.
에이전트는 다릅니다. 에이전트는 목표를 받아서 단계로 나누고, 각 단계를 완료하기 위해 도구를 사용하며, 자신의 작업을 확인하고, 완성된 결과물을 제공합니다. 자율적으로 작동합니다. 스스로 결정을 내립니다. 당신이 모든 움직임을 하나하나 지도하지 않아도 복잡성을 처리합니다.
파티에서 누군가에게 질문하는 것과 프로젝트를 처음부터 끝까지 처리할 사람을 고용하는 것의 차이와 같다고 생각하세요.
챗봇은 파티에 있는 사람입니다. 에이전트는 일을 끝내는 직원입니다.
그리고 현재 Claude Managed Agents가 하나를 구축하는 가장 빠른 방법입니다.
Claude Managed Agents가 모든 것을 바꾸는 이유
Managed Agents 이전에는 AI 에이전트를 구축한다는 것은 엄청난 양의 인프라 작업을 처리해야 함을 의미했습니다.
샌드박스 환경을 설정해야 했습니다. 세션 간 상태 관리를 처리해야 했습니다. 도구 실행 레이어를 구축해야 했습니다. 보안, 권한, 자격 증명 관리 및 오류 복구를 처리해야 했습니다.
대부분의 사람들은 흥미로운 부분에 도달하기도 전에 포기했습니다.
Managed Agents는 이 모든 것을 제거합니다. Anthropic이 인프라를 처리합니다. 당신은 에이전트가 무엇을 하는지에 집중하면 됩니다. 어떻게 실행되는지는 신경 쓸 필요가 없습니다.
기본적으로 제공되는 기능은 다음과 같습니다:
- 에이전트를 안전하게 실행하는 클라우드 호스팅 컨테이너
- bash 명령, 파일 작업, 웹 브라우징 및 코드 실행을 위한 사전 구축된 도구
- 세션 간에 수행한 작업을 기억하는 영구 파일 시스템
- 시간이 지남에 따라 에이전트가 개선되도록 하는 내장 메모리
- 단일 작업에서 함께 작업하는 여러 에이전트를 실행할 수 있는 다중 에이전트 오케스트레이션
마지막 기능은 완전히 새로운 것입니다. Anthropic은 2026년 5월 6일 Code with Claude 이벤트에서 다중 에이전트 오케스트레이션을 발표했습니다. 이제 단일 문제에 대해 최대 20개의 특수 에이전트를 병렬로 실행할 수 있습니다.
이 기능이 곧 출시되는 것이 아닙니다. 지금 바로 사용할 수 있습니다.
1단계: 에이전트가 수행할 작업 이해하기
기술적인 부분을 건드리기 전에 한 가지 질문에 답하세요:
에이전트가 처리하길 원하는 하나의 작업은 무엇인가요?
대부분의 사람들은 모든 것을 처리하는 에이전트를 구축하려고 하기 때문에 여기서 실패합니다. 직원을 고용하고 "일 좀 해"라고 말하는 것과 같습니다. 현실에서는 절대 그렇게 하지 않을 것이며 AI 에이전트에게도 그래서는 안 됩니다.
하나의 특정하고 반복 가능한 작업을 선택하세요. 정기적으로 수행하는 시간이 많이 걸리지만 독특한 창의적 판단이 필요하지 않은 작업입니다.
좋은 예시:
- 매일 아침 새로운 지원 티켓을 분류하고 우선순위별로 정리
- 매주 경쟁사 웹사이트를 스캔하고 변경된 사항 요약
- 세 가지 소스에서 데이터를 가져와 결합하고 형식화된 보고서 작성
- GitHub 저장소를 모니터링하고 특정 기준과 일치하는 이슈 플래그 지정
- 수신 문서를 처리하고 핵심 정보를 스프레드시트로 추출
작업이 구체적일수록 에이전트의 성능이 더 좋아집니다.
2단계: 직원을 고용하듯 역할 정의하기
대부분의 초보자가 건너뛰는 단계입니다. 그리고 이 단계가 잘 작동하는 에이전트와 쓰레기를 생성하는 에이전트를 구분짓습니다.
모든 훌륭한 에이전트는 명확한 시스템 프롬프트로 시작합니다. 이것을 신입 사원에게 첫날 주는 직무 설명서라고 생각하세요.
시스템 프롬프트에는 다음이 포함되어야 합니다:
에이전트가 누구인지. 역할을 부여하세요. "당신은 경쟁 정보를 전문으로 하는 리서치 애널리스트입니다"가 "당신은 유용한 어시스턴트입니다"보다 훨씬 좋습니다.
성공이 어떻게 생겼는지. 결과물을 정의하세요. "성공은 특정 데이터 포인트, 카테고리별로 나열된 경쟁사 변경 사항, 그리고 추천 섹션이 포함된 2페이지 분량의 요약입니다"는 에이전트가 달성해야 할 목표를 제시합니다.
절대 해서는 안 되는 일. 경계가 중요합니다. "데이터를 절대 지어내지 마세요. 확인할 수 없는 정보는 절대 포함하지 마세요. 특정 사항에 대해 확신이 서지 않으면 추측하지 말고 불확실하다고 표시하세요."
엣지 케이스를 처리하는 방법. "경쟁사 웹사이트가 다운되면 기록하고 넘어가세요. 두 번 이상 재시도하지 마세요. 최종 보고서에 해당 경쟁사의 데이터가 불완전할 수 있다는 메모를 포함하세요."
모호한 프롬프트는 모호한 에이전트를 만듭니다. 정확한 프롬프트는 신뢰할 수 있는 에이전트를 만듭니다.
3단계: 에이전트 설정하기 (비기술자 버전)
Claude의 소비자 인터페이스인 Claude.ai를 사용하는 경우 코드를 전혀 작성하지 않고도 Cowork를 통해 에이전트 구축을 시작할 수 있습니다.
Claude Desktop 앱을 엽니다. Cowork 탭으로 이동합니다. 관련 파일이 있는 폴더를 Claude에 지정합니다. 그런 다음 2단계의 시스템 프롬프트 프레임워크를 사용하여 작업을 제공합니다.
예를 들어:
"당신은 주간 보고서 생성기입니다. 이 작업을 실행할 때마다 /Reports 폴더에 있는 세 개의 CSV 파일을 열고, 데이터를 결합하고, 상위 5가지 트렌드를 식별하고, /Output에 요약 문서를 만드세요. 각 트렌드에 대한 헤더로 요약을 형식화하고, 특정 숫자를 포함하고, 한 문단 분량의 추천으로 끝내세요."
Claude는 계획을 생성하고, 당신에게 보여주고, 승인하면 실행합니다.
이것이 당신의 첫 번째 에이전트입니다. 5분이면 충분했습니다.
더 많은 기능(예약 실행, API 트리거, 다중 에이전트 설정)을 원한다면 Claude API를 사용해야 합니다. 하지만 그것조차 생각보다 훨씬 접근하기 쉽습니다.
4단계: 에이전트에 도구 제공하기
도구가 없는 에이전트는 생각하고 글을 쓰는 것만 가능합니다. 유용하지만 제한적입니다.
강력한 에이전트는 행동을 취할 수 있습니다. 웹을 검색할 수 있습니다. 파일을 읽을 수 있습니다. 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. API 및 MCP 서버를 통해 외부 서비스에 연결할 수 있습니다.
Claude Managed Agents를 사용하면 기본적으로 완전한 도구 키트를 얻을 수 있습니다:
Bash 실행 — 에이전트가 안전한 컨테이너에서 명령을 실행할 수 있습니다. 즉, 데이터를 처리하고, 스크립트를 실행하고, 패키지를 설치하고, 시스템 작업을 자동화할 수 있습니다.
파일 작업 — 파일을 읽고, 쓰고, 생성하고, 구성합니다. 에이전트는 문서를 처리하고, 보고서를 생성하고, 파일 시스템을 관리할 수 있습니다.
웹 액세스 — 에이전트는 인터넷을 검색하고, 웹 페이지를 가져오고, 실시간 소스에서 정보를 추출할 수 있습니다.
MCP 커넥터 — 여기서부터 강력해집니다. MCP(Model Context Protocol)를 사용하면 에이전트가 Google Drive, Slack, Gmail, Linear, GitHub 등에 직접 연결할 수 있습니다. 에이전트는 실제 도구에서 데이터를 가져오고 결과를 다시 푸시할 수 있습니다.
에이전트를 Slack에 연결하면 매일 요약을 채널에 직접 게시할 수 있습니다. Google Drive에 연결하면 공유 문서를 읽고 스프레드시트를 업데이트할 수 있습니다. GitHub에 연결하면 저장소를 모니터링하고, 이슈를 제기하고, 풀 리퀘스트를 열 수도 있습니다.
더 많은 도구를 제공할수록 에이전트는 더 자율적으로 변합니다.
5단계: 테스트하고, 깨뜨리고, 수정하기
첫 번째 버전은 완벽하지 않을 것입니다. 정상입니다.
에이전트를 다섯 번 실행하세요. 무엇을 하는지 지켜보세요. 실패하는 패턴을 찾으세요.
일반적인 실패 모드:
에이전트가 너무 많이 합니다. 지시를 과도하게 해석하고 요청하지 않은 단계를 추가합니다. 프롬프트에 명시적인 제약 조건을 추가하여 수정하세요. "위에 나열된 단계만 수행하세요. 특별히 요청하지 않는 한 추가 분석을 추가하지 마세요."
에이전트가 너무 적게 합니다. 너무 일찍 중단하거나 피상적인 결과물을 생성합니다. "완료"가 어떻게 보이는지 더 구체적으로 지정하여 수정하세요. 좋은 결과물의 예를 추가하여 참조할 수 있도록 하세요.
에이전트가 환각을 냅니다. 데이터를 지어내거나 존재하지 않는 출처를 인용합니다. 확인 단계를 추가하여 수정하세요. "데이터 포인트를 포함하기 전에 원본 자료와 대조하여 확인하세요. 확인할 수 없으면 제외하고 누락된 사항을 기록하세요."
에이전트가 엣지 케이스에 혼란을 느낍니다. 예상치 못한 일이 발생하여 충돌하거나 의미 없는 결과를 생성합니다. 명시적인 오류 처리 지침을 추가하여 수정하세요. "[특정 시나리오]가 발생하면 [특정 조치]를 취하세요."
모든 실패는 프롬프트를 더 똑똑하게 만들 수 있는 기회입니다. 훌륭한 에이전트를 구축하는 사람들은 첫 번째 시도에 성공하는 사람들이 아닙니다. 가장 빠르게 반복하는 사람들입니다.
6단계: 예약하고 떠나기
에이전트가 안정적으로 작동하면 다음 단계는 자동화입니다.
Cowork를 사용하는 경우 /schedule 명령을 사용하여 예약된 작업을 설정할 수 있습니다. 에이전트가 매일 오전 7시에 실행되도록 설정하거나, 매주 금요일에 실행되도록 설정하거나, 작업에 적합한 주기로 설정하세요.
Claude Code를 사용하는 경우, 새로운 Routines 기능을 통해 Anthropic의 클라우드 인프라에서 실행되는 자동화를 구성할 수 있습니다. 노트북이 켜져 있을 필요가 없습니다. 프롬프트, 일정 및 커넥터를 한 번만 설정하면 자체적으로 실행됩니다.
현재 사람들이 실제로 실행하고 있는 예시:
야간 버그 분류 — 에이전트가 Linear에서 새 이슈를 가져와 분류하고, 우선순위를 할당하고, 팀이 출근하기 전에 Slack에 요약을 게시합니다.
주간 경쟁 분석 — 에이전트가 5개의 경쟁사 웹사이트를 스캔하고, 변경된 사항을 식별하고, 보고서를 작성하고, Google Drive에 저장합니다.
일일 콘텐츠 리서치 — 에이전트가 특정 틈새 시장에서 X의 트렌드 주제를 모니터링하고, 최고 성과 게시물을 식별하고, 후크와 구조를 추출하고, 브리핑 문서를 만듭니다.
이것이 에이전트가 24시간 365일 일하는 직원이 되었을 때의 모습입니다.
7단계: 효과적인 것 확장하기
주 2시간을 절약해주는 에이전트 하나는 구축할 가치가 있습니다.
주 10시간을 절약해주는 에이전트 세 개는 그 주변에 시스템을 구축할 가치가 있습니다.
첫 번째 에이전트가 안정적이면 다른 작업을 위해 두 번째 에이전트를 구축하세요. 그 다음 세 번째를 구축하세요. 각각은 동일한 프로세스를 따릅니다 — 역할 정의, 프롬프트 설정, 도구 연결, 테스트, 반복, 자동화.
현재 AI에서 가장 큰 레버리지를 얻고 있는 사람들은 가장 많은 도구를 사용하는 사람들이 아닙니다. 하나의 플랫폼에 깊이 빠져서 그 주변에 에이전트 시스템을 구축한 사람들입니다.
다중 에이전트 오케스트레이션이 이제 출시되었으므로 함께 작업하는 에이전트를 구축할 수도 있습니다. 리서치 에이전트가 분석 에이전트에 데이터를 공급하고, 분석 에이전트가 인사이트를 리포팅 에이전트에 전달하며, 리포팅 에이전트가 매일 아침 완성된 문서를 받은 편지함으로 전달합니다.
이것은 공상과학 소설이 아닙니다. 이것이 2026년 5월의 Claude Managed Agents입니다.
솔직한 진실
첫 번째 에이전트를 구축하는 데는 1시간 미만이 걸립니다.
훌륭한 에이전트를 구축하는 데는 반복이 필요합니다. 테스트가 필요합니다. 결과물이 지속적으로 우수해질 때까지 몇 주에 걸쳐 프롬프트를 개선해야 합니다.
하지만 AI를 챗봇으로 사용하는 사람들과 AI를 자율적인 인력으로 사용하는 사람들 사이의 격차는 곧 기술 분야에서 가장 큰 경쟁 우위가 될 것입니다.
지금으로부터 6개월 후, 오늘 에이전트 구축을 시작한 사람들은 그들이 잠자는 동안에도 실제 결과물을 생성하는 시스템을 가동하게 될 것입니다.
다른 모든 사람들은 여전히 채팅 창에서 복사하여 붙여넣기를 하고 있을 것입니다.
도구는 무료입니다. 인프라는 준비되었습니다. 빠진 것은 당신의 첫 번째 빌드뿐입니다.
초보자가 저지르는 세 가지 가장 큰 실수
실수 1: 너무 많은 일을 하는 에이전트를 구축하는 것. 첫 번째 에이전트는 정확히 하나의 작업만 처리해야 합니다. 하나입니다. 다섯 개가 아닙니다. "그때그때 생기는 일"이 아닙니다. 하나의 잘 정의된 작업입니다. 그것을 완벽하게 작동시키세요. 그런 다음 다음 작업을 위해 두 번째 에이전트를 구축하세요. 첫 번째 프로젝트로 범용 에이전트를 구축하려고 하는 것은 좌절감을 느끼고 포기하는 가장 빠른 길입니다.
실수 2: 충분한 컨텍스트를 제공하지 않는 것. 유용한 결과물을 생성하는 에이전트와 일반적인 쓰레기를 생성하는 에이전트의 가장 큰 차이점은 컨텍스트입니다. 에이전트는 당신이 누구인지, 어떤 업종에 종사하는지, 당신의 기준이 무엇인지, 결과물이 어떻게 보여야 하는지 알아야 합니다. 두 문단짜리 시스템 프롬프트는 항상 두 페이지짜리 시스템 프롬프트보다 나쁜 결과를 생성합니다. 시간을 내어 철저한 브리프를 작성하세요.
실수 3: 반복하지 않는 것. 첫 번째 버전은 완벽하지 않을 것입니다. 두 번째 버전도 완벽하지 않을 것입니다. 훌륭한 에이전트를 구축하는 사람들은 모든 실행을 피드백으로 취급합니다. 결과물을 보고, 무엇이 잘못되었는지 식별하고, 프롬프트를 업데이트하고, 다시 실행합니다. 5~10회 반복 내에 에이전트는 "대략적으로 유용한" 수준에서 "안정적으로 우수한" 수준으로 발전합니다. 한 번 시도하고, 평범한 결과를 얻고, "에이전트는 작동하지 않는다"고 결론 내리는 사람들이 전체 기회를 놓치는 사람들입니다.
에이전트 생태계가 지금 폭발적으로 성장하고 있습니다
Anthropic이 유일한 플레이어는 아닙니다. 하지만 그들은 현재 에이전트 인프라 측면에서 가장 좋은 위치에 있습니다.
Claude Managed Agents는 2026년 4월 8일에 출시되었습니다. 다중 에이전트 오케스트레이션은 5월 6일에 출시되었습니다. 에이전트가 세션 간에 자체 개선하는 Dreaming은 같은 날 출시되었습니다. 자율적인 예약 워크플로우인 Routines는 리서치 프리뷰 단계에 있습니다. 그리고 Anthropic은 Pro, Max 및 Enterprise 고객을 위한 Claude Code 속도 제한을 두 배로 늘렸습니다.
생태계는 너무 빠르게 움직여서 오늘날 "고급"인 것이 3개월 후에는 표준 관행이 될 것입니다. 지금 구축을 시작하는 사람들은 다른 모든 사람들이 따라잡을 때쯤이면 몇 달 간의 누적된 경험과 개선을 갖게 될 것입니다.
그것이 진정한 이점입니다. 기술이 아닙니다. 그것을 사용한 경험입니다.
오늘 시작하세요. 이번 주에 실제로 첫 번째 에이전트를 구축하는 사람들은 나머지 세상이 1년 후에야 알게 될 무언가를 이해하게 될 것입니다.
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