AI 코딩 작업에서 에이전트 역할을 나누는 기준

AI 코딩 도구를 쓰다 보면 “에이전트를 여러 개로 나누면 더 잘하지 않을까?”라는 생각이 듭니다. 실제로 큰 작업에서는 역할을 나누는 것이 도움이 됩니다. 하지만 역할을 제대로 정하지 않으면 에이전트만 많아지고 결과는 더 헷갈립니다.

중요한 것은 “몇 개로 나눌까”가 아니라 “각 역할이 무엇을 책임질까”입니다. 이 글에서는 AI 코딩 작업에서 가장 현실적으로 쓸 수 있는 역할 분담 기준을 정리합니다.

기본은 조사, 구현, 검토다

가장 무난한 분담은 세 가지입니다.

1. 조사 담당: 현재 코드 구조, 관련 파일, 기존 패턴을 읽는다
2. 구현 담당: 실제 변경을 만든다
3. 검토 담당: 요구사항 누락, 위험한 변경, 빌드 오류 가능성을 본다

이 구조는 코딩뿐 아니라 블로그 글 이전, 설정 변경, 문서 정리에도 잘 맞습니다. 특히 기존 프로젝트에 무언가를 추가할 때는 조사 없이 바로 구현으로 들어가면 맥락을 놓치기 쉽습니다.

조사 담당은 답을 내는 사람이 아니다

조사 역할은 구현 아이디어를 내는 역할이 아닙니다. 먼저 현재 상태를 있는 그대로 확인하는 역할입니다.

예를 들어 Astro 블로그에서 새 글을 추가한다면 조사 담당은 이런 것을 봅니다.

• 콘텐츠 스키마가 어떤 frontmatter를 요구하는가
• 기존 글의 제목과 말투는 어떤가
• 이미지 경로는 어디를 쓰는가
• 카테고리 slug는 무엇인가
• 빌드는 어떤 명령으로 검증하는가

조사 결과가 좋아야 구현 담당이 헛다리를 짚지 않습니다.

구현 담당은 범위를 좁혀야 한다

구현 담당에게는 가능한 한 좁은 범위를 줘야 합니다. “블로그를 개선해줘”처럼 넓은 요청은 결과가 산만해집니다.

좋은 요청은 이런 식입니다.

• src/content/posts/새-slug.md 파일 하나를 만든다
• 기존 글 1개를 티발자랩 톤으로 리라이팅한다
• frontmatter는 현재 스키마에 맞춘다
• 이미지는 /images/...png 경로를 사용한다
• 관련 글은 2~3개만 연결한다

작업 범위가 좁으면 검토도 쉬워집니다. AI가 만든 변경이 마음에 들지 않아도 되돌릴 범위가 작습니다.

검토 담당은 다른 관점으로 본다

검토 역할은 단순한 맞춤법 검사가 아닙니다. 구현 담당이 놓치기 쉬운 것을 다른 관점에서 보는 역할입니다.

AI 코딩 작업에서는 특히 아래를 봐야 합니다.

• 요구사항을 빠뜨리지 않았는가
• 기존 파일을 불필요하게 많이 건드리지 않았는가
• 삭제나 덮어쓰기처럼 위험한 변경이 있는가
• 빌드나 테스트를 실제로 돌렸는가
• 글이라면 사이트 톤과 카테고리에 맞는가
• 이미지라면 브랜드 텍스트와 해상도가 맞는가

AI가 만든 결과를 또 다른 AI에게 검토시키는 것은 꽤 유용합니다. 다만 최종 판단은 사람이 해야 합니다. 검토 에이전트도 틀릴 수 있기 때문입니다.

역할 이름보다 입력과 출력을 정한다

역할 이름을 멋지게 붙이는 것보다 중요한 것은 입력과 출력입니다.

예를 들어 “검토 담당”이라는 이름만 있으면 모호합니다. 대신 이렇게 정해야 합니다.

• 입력: 구현 diff, 요구사항, 빌드 결과
• 출력: 통과 여부, 문제 목록, 수정 제안
• 하지 않을 일: 직접 수정하지 않기

이렇게 해야 역할이 겹치지 않습니다. 역할이 겹치면 여러 에이전트가 같은 말을 반복하거나 서로 다른 방향으로 수정하려고 합니다.

처음부터 많이 나누지 않는다

처음부터 5개, 6개 역할을 만들 필요는 없습니다. 오히려 관리가 어려워집니다.

입문 단계에서는 이렇게 시작해도 충분합니다.

• 작은 작업: 하나의 에이전트
• 중간 작업: 구현 + 검토
• 큰 작업: 조사 + 구현 + 검토

나중에 정말 필요해지면 문서 담당, 테스트 담당, 보안 검토 담당처럼 더 나눌 수 있습니다. 하지만 시작은 작게 하는 편이 좋습니다.

정리

AI 코딩 작업에서 역할을 나누는 이유는 에이전트를 많이 쓰기 위해서가 아닙니다. 조사, 구현, 검토가 한꺼번에 섞여 결과가 흐려지는 것을 막기 위해서입니다.

작은 작업은 하나의 에이전트로 충분합니다. 하지만 기존 프로젝트를 읽고, 변경하고, 검토해야 하는 작업이라면 역할을 나누는 편이 안전합니다. 특히 검토 역할은 AI 결과를 실제 프로젝트에 넣기 전 마지막 안전장치로 생각하는 것이 좋습니다.