2024년이 모두가 AI 챗봇에 열광한 해였다면, 지금은 AI 에이전트의 시대입니다. 특히 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 실제로 여러분의 일 부담을 덜어주는 유형의 AI 에이전트가 주목받고 있습니다.
🦾 LangChain의 'AI 에이전트 현황' 설문조사(2025년) 응답자의 51%가 자사에서 이미 AI 에이전트를 운영 중이라고 답했습니다.
하지만 단점도 있습니다. 많은 개발자들이 에이전트를 단순히 채팅봇에 API 호출을 추가한 것처럼 만듭니다. 그 결과 데모에서는 인상적이지만 실제 작업을 처리하라고 하면 바로 무너지는 에이전트가 탄생하죠.
진정한 Claude AI 에이전트는 다르게 구축됩니다. 인간 팀원처럼 독립적으로 행동할 수 있어, 모든 단계를 세세히 관리할 필요가 없습니다.
이 가이드에서는 실제 운영 환경에서도 견딜 수 있는 에이전트를 구축하는 데 필요한 아키텍처, tools 활용, 통합 패턴을 상세히 설명합니다.
AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 지속적인 인간 개입 없이도 환경을 인지하고, 결정을 내리며, 특정 목표 달성을 위해 행동을 취하는 자율적 소프트웨어입니다.
AI 에이전트는 AI 챗봇과 어떻게 다른가요?
AI 에이전트는 종종 챗봇으로 오해받지만, 훨씬 더 진보된 기능을 제공합니다.
챗봇은 단일 질문에 답한 후 대기하지만, 에이전트는 목표를 받아 단계별로 분해한 후 작업이 완료될 때까지 지속적으로 수행합니다.
차이점은 다음과 같은 특성에서 비롯됩니다:
- 자율성: 초기 지시사항을 제공한 후 독립적으로 작동합니다
- 도구 활용: API 호출, 웹 검색, 코드 실행 또는 워크플로우 트리거를 통해 작업을 수행할 수 있습니다
- 메모리: 과거 상호작용의 맥락을 유지하여 향후 더 현명한 결정을 내립니다
- 목표 지향적: 일회성 프롬프트에 반응하는 것이 아니라 정의된 결과를 향해 반복적으로 일합니다.
에이전트와 챗봇의 직접 비교는 다음과 같습니다:
| 디멘션 | AI 챗봇 | AI 에이전트 |
|---|---|---|
| 주요 역할 | 질문에 답하고 정보를 제공합니다 | 작업 실행 및 결과 도출 |
| 워크플로우 스타일 | 한 프롬프트 → 한 응답 | 다단계 플랜 → 실행 → 진행 상황 점검 |
| "다음 단계"의 소유권 | 사용자가 다음에 무엇을 할지 결정합니다 | 에이전트가 다음에 무엇을 할지 결정합니다 |
| 작업 복잡도 | 간단하고 선형적인 요청에 최적화됨 | 복잡하고 복잡하며 여러 부분으로 구성된 일을 처리합니다 |
| tools 사용 | 제한적이거나 수동적인 도구 인수인계 | 작업의 일환으로 tools를 자동으로 사용합니다 |
| 컨텍스트 처리 | 주로 현재 대화 내용 | 여러 출처(앱, 파일, 메모리)에서 컨텍스트를 가져옵니다 |
| 시간에 따른 연속성 | 짧은 세션 | 단계/세션 간 지속적 일 (설계 시) |
| 오류 처리 | 멈추거나 사과합니다 | 실패 시 재시도, 적응 또는 에스컬레이션 |
| 출력 유형 | 제안, 설명, 초안 | 작업 + 산출물 (티켓, 업데이트, 보고서, 코드 변경 사항) |
| 피드백 루프 | 최소 기능 제품(MVP) — 사용자 입력을 기다립니다 | 결과를 자체 점검하고 완료됨까지 반복합니다 |
| 주요 활용 사례 | FAQ, 브레인스토밍, 재작성, 빠른 도움말 | 트라이아지, 자동화, 워크플로우 실행, 지속적인 운영 |
| 성공 메트릭 | "정답을 맞혔나요?" | "목표를 안정적으로 완료했나요?" |
📮 ClickUp 인사이트: 근로자의 24%는 반복적인 작업이 더 의미 있는 일을 하는 데 방해가 된다고 답했으며, 또 다른 24%는 자신의 역량이 제대로 활용되지 않는다고 느꼈습니다. 이는 근로자의 거의 절반이 창의적으로 막히고 제대로 평가받지 못한다고 느끼는 셈입니다. 💔
ClickUp은 설정하기 쉬운 AI 에이전트를 통해 반복 작업을 트리거 기반으로 자동화하여 고효율 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 작업이 완료로 표시되면 ClickUp의 AI 에이전트가 자동으로 다음 단계를 할당하거나 , 알림을 보내거나, 프로젝트 상태를 업데이트하여 수동 후속 작업을 덜어줍니다.
💫 실제 결과: STANLEY Security는 ClickUp의 맞춤형 보고 도구로 보고서 작성 시간을 50% 이상 단축했습니다. 이를 통해 팀원들은 형식 작업에 덜 신경 쓰고 예측 업무에 더 집중할 수 있게 되었습니다.
왜 Claude로 AI 에이전트를 구축해야 할까요?
에이전트에 적합한 대규모 언어 모델(LLM) 을 선택하는 것은 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 여러 제공자를 오가며 tools를 겹겹이 쌓아도 여전히 일관성 없는 결과만 얻게 됩니다. 왜냐하면 똑똑하게 말하는 데 뛰어난 모델이 항상 지시를 따르거나 tools를 안정적으로 사용하는 데 뛰어난 것은 아니기 때문입니다.
그렇다면 클로드가 이런 에이전트형 작업에 적합한 이유는 무엇일까요? 긴 문맥을 잘 처리하고, 복잡한 지시를 따르는 데 능하며, tools를 안정적으로 활용하기 때문에 에이전트가 중간에 포기하지 않고 다단계 문제를 추론할 수 있습니다.
Anthropic의 에이전트 SDK를 사용하면, 유능한 에이전트 구축이 예전보다 훨씬 더 쉬워졌습니다.
🧠 재미있는 사실: Anthropic은 Claude Code SDK를 Claude Agent SDK로 이름을 변경했습니다. Claude Code의 기반이 되는 동일한 "에이전트 하네스"가 코딩 워크플로우를 훨씬 뛰어넘는 다양한 작업을 가능하게 했기 때문입니다.
클로드가 에이전트 개발에 탁월한 이유는 다음과 같습니다:
- 확장된 컨텍스트: 방대한 문서와 긴 대화 기록에서 정보를 손쉽게 처리하고 회상하여 프로젝트에 대한 깊은 이해를 제공합니다.
- 신뢰할 수 있는 도구 실행: 기능 호출에 필요한 구조화된 형식을 따르며, 도구를 보다 일관적이고 예측 가능하게 사용합니다
- Claude 코드 통합: 터미널에서 직접 에이전트를 구축, 테스트, 개선하여 개발 주기를 단축하세요
- 안전 가드레일: 환각 발생 가능성을 줄이고 자율 워크플로우를 정상 궤도에 유지하기 위해 Anthropic이 설계한 내장형 안전 장치
Claude AI 에이전트의 핵심 구성 요소
바로 구축에 뛰어들어 "클로드가 무엇을 할 수 있는지" 확인하고 싶은 유혹이 들 수 있습니다. 하지만 기본을 건너뛰면 에이전트가 작업을 완료할 맥락을 이해하지 못해 좌절스러운 방식으로 실패할 수 있습니다.
첫 코드 한 줄을 작성하기 전에, 효과적인 모든 Claude 에이전트의 설계도를 반드시 숙지해야 합니다.
아니요, 생각만큼 복잡하지 않습니다. 사실, 대부분의 신뢰할 수 있는 Claude 에이전트는 단지 세 가지 핵심 구성 요소가 함께 일하는 것에 불과합니다: 프롬프트/목적, 메모리, 그리고 tools입니다.
1. 시스템 프롬프트 및 목적 정의 (에이전트의 역할과 임무)
시스템 프롬프트는 에이전트의 '사용 설명서'라고 생각하세요. 여기서 에이전트의 성격, 목표, 행동 규칙, 제약 조건을 정의합니다. "도움이 되는 조력자가 되어라" 같은 모호한 프롬프트는 에이전트를 예측 불가능하게 만듭니다. 데이터 분석이 필요한 순간에 시를 써낼 수도 있죠.
강력한 시스템 프롬프트는 일반적으로 다음을 포함합니다:
- 역할 정의: 이 에이전트는 누구인가요? 예시로, "당신은 Python 전문 소프트웨어 개발자입니다."
- 목표 명확화: 어떤 결과를 이끌어내야 할까요? 예를 들어, "당신의 목표는 모든 단위 테스트를 통과하는 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하는 것입니다."
- 행동 제약 조건: 절대 해서는 안 되는 것은 무엇인가요? 예시로는 "사용 중단된 라이브러리나 기능을 사용하지 마세요."가 있습니다.
- 출력 형식: 응답을 어떻게 구성해야 할까요? "항상 코드를 단일 블록으로 제공한 후, 해당 논리에 대한 간략한 설명을 덧붙이도록" 지시할 수 있습니다.
모든 AI 시스템과 마찬가지로 핵심 원칙은 간단합니다: 지시사항이 구체적일수록 에이전트의 성능이 향상됩니다.
2. 메모리 및 컨텍스트 관리 (매번 처음부터 시작하지 않도록)
기억이 없는 에이전트는 단순한 챗봇에 불과합니다. 매번 상호작용할 때마다 처음부터 다시 시작해야 하죠. 이는 자동화의 본래 목적을 무색하게 만듭니다. 매 메시지마다 프로젝트 맥락을 반복해서 설명해야 하기 때문입니다. 자율적으로 작동하려면 에이전트는 단계 간, 심지어 세션 간에도 맥락을 유지할 수 있는 방법이 필요합니다.
고려해야 할 두 가지 주요 메모리 유형은 다음과 같습니다:
- 단기 기억: 에이전트의 활성 컨텍스트 창에 최근 대화 내용을 유지하는 대화 버퍼 역할을 합니다.
- 장기 기억: 에이전트가 나중에 다시 불러올 수 있는 저장된 지식입니다(주로 벡터 데이터베이스를 활용해 과거 상호작용에서 관련 정보를 검색하는 방식).
💡 프로 팁: ClickUp과 같은 연결된 작업 공간으로 프로젝트 정보(작업, 문서, 피드백, 대화)를 한곳에 모아 에이전트에게 전체 맥락을 제공하면 올바른 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 도구 통합 프레임워크 (말하는 것과 실행하는 것의 차이)
도구가 없는 에이전트는 무엇을 해야 하는지 설명할 수 있습니다. 도구를 가진 에이전트는 실제로 실행할 수 있습니다.
tools란 에이전트가 사용할 수 있도록 허용하는 외부 기능으로, API 호출, 코드 실행, 웹 검색, 워크플로우 트리거 등이 포함됩니다.
Claude는 함수 호출이라는 기능을 활용해 주어진 작업에 적합한 도구를 지능적으로 선택하고 실행합니다. 사용 가능한 도구만 정의하면 Claude가 언제, 어떻게 사용할지 스스로 판단합니다.
일반적인 도구 범주는 다음과 같습니다:
Claude 에이전트 루프 작동 방식
한 단계만 실행하고 멈추거나 무한 주기 안에 빠져 비용이 많이 드는 스크립트를 작성해 본 적이 있다면, 문제는 에이전트 루프 설계에 있습니다.
에이전트 루프는 자율 에이전트를 단순한 챗봇과 차별화하는 핵심 실행 패턴입니다. 간단히 말해, Claude 에이전트는 목표를 달성하거나 사전 정의된 중지 조건을 충족할 때까지 지속적인 "수집-실행-검증" 주기로 작동합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
컨텍스트 수집
에이전트가 어떤 작업을 완료하기 전에, 먼저 자신의 위치를 파악해야 합니다.
이 단계에서는 올바른 결정을 내리기 위해 필요한 컨텍스트를 가져옵니다. 예를 들어, 사용자의 최신 메시지, 방금 실행한 tool의 출력 결과, 관련 메모리, 또는 접근 가능한 파일 및 문서 등이 포함됩니다.
이를 통해 에이전트는 작업 환경을 이해하고 그에 맞게 출력을 조정할 수 있습니다.
🤝 친절한 알림: 정보가 Slack 스레드, 문서, 작업 도구 등에 흩어져 있으면 에이전트가 정보를 찾아다니느라(혹은 더 나쁘게는 추측하느라) 많은 시간을 낭비합니다. 바로 이 때문에 업무 분산은 인간 팀원들(전 세계적으로 연간 25억 달러의 생산성을 앗아감)뿐만 아니라 에이전트에게도 생산성 저하의 원인이 될 수 있습니다!
📮 ClickUp 인사이트: 직장인은 업무 관련 정보 검색에 하루 평균 30분 이상을 소비합니다. 이는 이메일, Slack 스레드, 흩어진 파일을 뒤지느라 연간 120시간 이상을 낭비하는 셈이죠. 작업 공간에 내장된 지능형 AI 어시스턴트가 이를 바꿀 수 있습니다. ClickUp Brain을 소개합니다. 몇 초 만에 필요한 문서, 대화, 작업 세부 정보를 찾아 즉시 통찰력과 답변을 제공하므로 검색을 멈추고 업무에 집중할 수 있습니다. 💫 실제 결과: QubicaAMF 같은 팀은 ClickUp을 활용해 구식 지식 관리 프로세스를 제거함으로써 주당 5시간 이상(1인당 연간 250시간 이상)을 되찾았습니다. 분기마다 추가로 확보된 일주일 분량의 생산성으로 팀이 무엇을 창조할 수 있을지 상상해 보세요!
📮 ClickUp 인사이트: 직장인은 업무 관련 정보 검색에 하루 평균 30분 이상을 소비합니다. 이는 이메일, Slack 스레드, 흩어진 파일을 뒤지느라 연간 120시간 이상을 낭비하는 셈이죠. 작업 공간에 내장된 지능형 AI 어시스턴트가 이를 바꿀 수 있습니다. ClickUp Brain을 소개합니다. 몇 초 만에 필요한 문서, 대화, 작업 세부 정보를 찾아 즉시 통찰력과 답변을 제공하므로 검색을 멈추고 업무에 집중할 수 있습니다. 💫 실제 결과: QubicaAMF 같은 팀은 ClickUp을 활용해 구식 지식 관리 프로세스를 제거함으로써 주당 5시간 이상(1인당 연간 250시간 이상)을 되찾았습니다. 분기마다 추가로 확보된 일주일 분량의 생산성으로 팀이 무엇을 창조할 수 있을지 상상해 보세요!
지금 바로 시작하세요
클로드 에이전트가 적절한 컨텍스트를 확보하면, 실제로 그 정보를 활용해 작업을 수행할 수 있습니다.
여기서 에이전트는 이용 가능한 정보를 추론하여 '생각'하고, 작업에 가장 적합한 tool을 선택한 후, 해당 작업을 실행합니다.
이 작업의 품질은 에이전트가 이전 단계에서 수집한 컨텍스트의 품질에 직접적으로 좌우됩니다. 중요한 정보가 누락되었거나 오래된 데이터를 기반으로 작업할 경우 신뢰할 수 없는 결과를 얻을 수 있습니다.
💡 프로 팁: 에이전트를 실제 일이 이루어지는 곳(예: ClickUp )에 연결하세요. 자동화 + API 엔드포인트를 통해 연결하면 엄청난 차이를 만듭니다. 에이전트에게 단순한 제안이 아닌 실제 실행 경로를 제공할 수 있습니다.
결과 확인
에이전트가 작업을 수행한 후에는 그 작업이 제대로 실행되었는지 확인해야 합니다.
에이전트는 성공적인 API 응답 코드를 확인하거나, 출력이 요구되는 형식과 일치하는지 검증하거나, 방금 생성한 코드에 대한 테스트를 실행할 수 있습니다.
그런 다음 루프가 반복되며, 에이전트는 마지막 행동의 결과에 기반해 새로운 컨텍스트를 수집합니다. 이 주기는 검증 단계에서 목표 달성 여부가 확인되거나 에이전트가 더 이상 진행할 수 없다고 판단할 때까지 계속됩니다.
실제로 어떻게 구현될까요?
에이전트가 ClickUp 작업 공간에 연결되어 있다면, ClickUp 작업이 '완료됨'으로 표시되었는지 쉽게 확인하거나, 피드백을 위한 댓글을 검토하거나, ClickUp 대시보드의 메트릭을 모니터링할 수 있습니다.
Claude에서 AI 에이전트 구축 방법
이제 클로드 에이전트를 구축하는 실제 단계별 과정을 살펴보겠습니다:
1단계: Claude 에이전트 프로젝트 설정하기
개발 환경 설정은 정말 필요 이상으로 고통스럽습니다—솔직히 "이번 주말에 에이전트 만들어 볼게"라는 플랜이 무산되는 주된 이유이기도 하죠.
의존성 관리와 API 키 설정으로 하루를 허비하며 에이전트 구축을 미루지 마세요. 복잡한 설정 과정을 건너뛰고 빠르게 재미있는 작업에 착수할 수 있도록, 간단하고 단계별 설정 가이드를 제공합니다. 🛠️
필요한 것:
- Claude API 접근: Anthropic 콘솔에 가입하여 API 키를 발급받을 수 있습니다
- 개발 환경: 본 가이드는 Python 또는 노드 사용을 전제로 합니다. 따라서 해당 언어와 패키지 관리자(pip 또는 npm)가 설치되어 있는지 확인하세요.
- Claude Code (선택 사항): 더 빠른 반복 작업을 위해 Claude Code를 설치할 수 있습니다. 이는 에이전트의 코드와 프롬프트를 관리하는 데 도움이 되는 터미널 기반 tool입니다.
필수 조건을 준비하셨다면, 다음 설치 단계를 따르세요:
- 선택한 언어용 공식 Claude SDK를 설치하세요 (예: pip install anthropic)
- API 키를 환경 변수로 설정하여 소스 코드에 노출되지 않도록 보안을 유지하며 안전하게 관리하세요
- 프로젝트를 체계적으로 관리하기 위해 간단한 폴더 구조를 생성하세요. 도구, 프롬프트, 에이전트 로직을 위한 별도의 디렉터리를 마련하는 것도 좋은 방법입니다.
2단계: 에이전트의 목적과 시스템 프롬프트 정의하기
이전에 말씀드렸듯이, 다시 강조합니다: 일반적인 시스템 프롬프트는 평범하고 쓸모없는 에이전트를 만듭니다. 에이전트에게 " 프로젝트 관리 "가 되라고 지시하면, 고우선순위 버그와 저우선순위 기능 요청의 차이를 구분하지 못할 것입니다.
이것이 바로 단일하고 집중된 사용 사례로 시작하여 모호함의 여지를 남기지 않는 매우 구체적인 시스템 프롬프트를 작성해야 하는 이유입니다.
훌륭한 프롬프트는 에이전트를 위한 상세한 사용 설명서 역할을 합니다. 다음 프레임워크를 활용해 구조화하세요:
- 정체성 선언: 에이전트의 역할과 전문성을 정의하는 것으로 시작하세요. 예시: "당신은 모바일 애플리케이션의 전문 QA 테스터입니다."
- 기능 목록: 에이전트가 접근 가능한 도구와 정보를 명확히 명시하세요. 예시: "report_bug tool을 사용해 새 티켓을 생성할 수 있습니다."
- 제약 조건: 에이전트가 수행해서는 안 되는 사항에 대해 명확한 경계를 설정하세요. 예시: "일상적인 대화는 하지 마십시오. 오직 버그 식별 및 보고에만 집중하십시오."
- 출력 기대사항: 에이전트 응답의 정확한 형식, 어조, 구조를 명시하세요. 예시: "버그를 보고할 때는 재현 단계, 예상 결과, 실제 결과를 반드시 제공해야 합니다."
3단계: 도구 및 통합 기능 추가
자, 이제 에이전트를 정말 유용하게 만들어 보겠습니다. 이를 위해 에이전트가 현실 세계에서 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여해야 합니다. 먼저 에이전트가 호출할 수 있는 외부 기능인 tools를 정의하고, 이를 에이전트 로직에 통합하세요. 이 과정에는 각 tools의 이름, 수행 기능에 대한 명확한 설명, 허용하는 매개변수, 그리고 해당 로직을 실행하는 코드를 정의하는 작업이 포함됩니다.
에이전트의 일반적인 통합 패턴은 다음과 같습니다:
- 웹 검색: 에이전트가 인터넷에서 최신 정보에 접근할 수 있도록 허용
- 코드 실행: 에이전트가 코드를 작성, 실행, 디버깅할 수 있는 보안 샌드박스 제공
- API 연결: 에이전트를 CRM, 달력, 데이터베이스 같은 외부 서비스에 연결하기
- 워크플로우 플랫폼: 복잡한 다단계 프로세스를 처리할 수 있는 자동화 도구와 에이전트 연결
4단계: 에이전트 루프 구축 및 테스트
테스트되지 않은 에이전트는 위험 요소입니다.
예를 들어, 고객이 버그를 보고하면 ClickUp 작업을 생성하도록 설계된 Slack 트라이아지 에이전트를 배포한다고 상상해 보세요. 무해해 보이지만, 한 메시지를 잘못 해석하는 순간 갑자기:
- 47개의 중복 작업을 생성합니다
- @멘션으로 팀 전체를 반복해서 태그하세요
- 무한 재시도 루프에서 API 크레딧을 소진하고… 배경에서 조용히 실패한 진짜 긴급 버그는 놓쳐버립니다
그래서 에이전트에게 테스트는 선택 사항이 아닙니다.
이러한 문제를 피하려면 수집 → 실행 → 검증 루프를 올바르게 구축한 후 종단 간 테스트를 수행해야 합니다. 그래야 에이전트가 작업을 수행하고, 성공 여부를 확인하며, 완료됨(무한 루프에 빠지지 않도록).
💡 프로 팁: 복잡한 시나리오로 넘어가기 전에 간단한 테스트 케이스로 시작하세요. 테스트 전략에는 다음이 포함되어야 합니다:
- 단위 테스트: 개별 도구 기능이 각각 독립적으로 올바르게 작동하는지 확인합니다
- 통합 테스트: 에이전트가 여러 도구를 성공적으로 연결하여 일련의 작업을 완료할 수 있는지 확인하세요
- 에지 케이스 테스트: tools가 실패하거나 예상치 못한 데이터를 반환하거나 시간 초과될 때 에이전트의 동작을 확인하세요
- 루프 종료: 에이전트가 명확한 중지 조건을 갖추고 무한정 실행되지 않도록 하세요
포괄적인 로깅 구현도 필수입니다. 루프의 각 단계에서 에이전트의 추론 과정, tool 호출, 검증 결과를 기록함으로써 명확한 감사 추적을 생성하여 디버깅을 훨씬 쉽게 만듭니다.
고급 Claude 에이전트 아키텍처
단일 에이전트로 기본 일은 충분히 처리할 수 있지만, 일이 복잡해지면(여러 입력, 이해관계자, 특수 사례) 한계에 부딪히기 시작합니다.
이는 한 사람이 혼자서 조사, 작성, QA, 출하까지 모든 것을 처리하도록 요구하는 것과 같습니다. 에이전트의 역량을 확장할 준비가 되었다면 단일 에이전트 시스템을 넘어 더 진보된 아키텍처를 고려해야 합니다.
다음과 같은 패턴을 살펴보세요:
- 다중 에이전트 시스템: 하나의 에이전트가 모든 것을 수행하는 대신, 협업하는 전문 에이전트 팀을 구성합니다. 예를 들어, "연구자" 에이전트가 정보를 찾고, 이를 "작가" 에이전트에게 전달해 문서를 초안 작성하게 한 후, "검토자" 에이전트에게 넘겨 최종 점검을 수행할 수 있습니다.
- 계층적 에이전트: 이 패턴은 대규모 목표를 작은 하위 작업으로 분할하고 이를 전문화된 하위 에이전트에게 위임하는 "조정자" 에이전트를 포함합니다.
- 스킬 기반 아키텍처: 모든 에이전트가 호출할 수 있는 모듈형 "스킬"을 별도 파일로 정의하여 tools를 재사용 가능하고 관리하기 쉽게 만듭니다
- 인간 개입 방식(Human-in-the-loop): 중요한 워크플로우의 경우, 에이전트가 진행을 중단하고 인간의 승인을 기다려야 하는 체크포인트를 구축할 수 있습니다(이를 인간 개입 방식이라고 합니다).
📚 추천 자료: AI 에이전트의 유형
Claude AI 에이전트 최고의 실행 방식
작동하는 에이전트를 갖게 될 생각에 들떠 있기 전에 기억하세요: 에이전트 구축은 첫 단계에 불과합니다. 적절한 유지 관리, 모니터링, 반복 작업 없이는 가장 잘 설계된 에이전트도 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다. 지난 분기에 구축한 에이전트도 오늘날 데이터나 의존하는 API가 변경되어 오류를 일으키기 시작할 수 있습니다.
Claude 에이전트의 효과성과 신뢰성을 유지하려면 다음 최고의 실행 방식을 따르세요:
- 간단하게 시작하세요: 더 복잡한 기능을 추가하기 전에 항상 에이전트의 명확한 단일 목적부터 정의하세요
- 프롬프트는 구체적으로 작성하세요: 모호한 지시는 예측 불가능한 결과를 초래합니다. 시스템 프롬프트는 가능한 한 상세하게 작성해야 합니다.
- 가드레일 구현: 에이전트가 유해하거나 주제와 무관한, 또는 원치 않는 행동을 하지 못하도록 명시적인 제약 조건을 추가하세요
- 토큰 사용량 모니터링: 긴 대화와 복잡한 루프는 API 크레딧을 빠르게 소모할 수 있으므로 비용을 주의 깊게 관리하세요
- 모든 것을 기록하세요: 에이전트의 추론 과정, tool 호출, 각 단계별 출력을 캡처하여 디버깅을 용이하게 하세요
- 실패에 대비하세요: 도구와 API는 필연적으로 가끔 실패합니다. 이러한 오류를 우아하게 처리할 대체 동작을 구축하세요
- 피드백을 바탕으로 반복 개선하기: 에이전트의 성능을 정기적으로 검토하고, 그 피드백을 활용해 프롬프트와 논리를 개선하세요.
에이전트 출력을 실제 실행 엔진으로 전환하기
AI 에이전트 구축에서 가장 어려운 부분은 좋은 결과를 생성하는 것이 아닙니다. 그 결과가 실제로 일로 전환되도록 하는 것이죠.
왜냐하면 에이전트가 훌륭한 프로젝트 플랜을 생성해도… 누군가가 여전히 그 플랜을 PM 도구에 복사/붙여넣기하고, 소유자를 지정하고, 상태를 업데이트하고, 수동으로 후속 조치를 해야 한다면, 당신은 아무것도 자동화하지 못한 것입니다. 단지 새로운 단계를 추가했을 뿐이죠.
해결책은 간단합니다: ClickUp을 액션 레이어로 활용하세요. 그러면 에이전트가 팀이 이미 작업 중인 동일한 작업 공간 내에서 "아이디어"에서 "실행"으로 자연스럽게 이동할 수 있습니다.
ClickUp Brain을 사용하면 작업, 문서, 사람 간 지식을 연결하도록 설계된 네이티브 AI 레이어를 활용할 수 있습니다. 따라서 에이전트가 정보 없이 작동하지 않습니다.
Claude 에이전트를 ClickUp에 연결하는 방법
직접 참여하고 싶은 정도에 따라 몇 가지 확실한 옵션이 있습니다:
- ClickUp API: 프로그래밍 방식으로 작업 생성 및 업데이트, 댓글 작성, 심지어 사용자 지정 필드 값 설정까지 가능합니다
- ClickUp 자동화: 작업 상태 변경이나 목록에 새 항목 추가 등 작업 공간 내 이벤트를 기반으로 에이전트 워크플로우를 트리거하세요
- ClickUp Brain: ClickUp 내장 AI를 활용해 요약하고, 질문에 답변하며, 에이전트에게 상황 인식형 응답과 요약 정보를 제공하세요
연결이 완료되면 에이전트가 실제 일을 수행할 수 있습니다:
- 대화 결과에 따라 작업을 생성하고 업데이트하세요
- 모든 작업 공간 문서와 작업을 검색하여 질문에 답변합니다
- 작업 할당 및 팀 회원 알림을 자동화하는 트리거 설정
- 대시보드 데이터를 활용하여 진행 보고서를 생성하세요
- 프로젝트 컨텍스트를 기반으로 새 문서 초안 작성
이 설정이 효과적이고 확장 가능한 이유
이 접근 방식은 AI 확산과 컨텍스트 분열을 해소합니다. 작업, 문서화, 커뮤니케이션을 위해 별도의 연결을 관리할 필요 없이, 에이전트가 단일 통합 AI 작업 공간을 통해 통합된 접근 권한을 얻습니다. 팀원들은 더 이상 에이전트 출력을 작업 시스템으로 수동으로 옮길 필요가 없습니다. 에이전트가 이미 그곳에서 작업 중이기 때문입니다.
👀 알고 계셨나요? ClickUp의 'AI 확산' 설문조사에 따르면, 근로자의 46.5%가 작업 완료를 위해 두 개 이상의 AI 도구 사이를 오가야 한다고 답했습니다. 동시에 79.3%의 근로자는 AI 프롬프트 작성에 드는 노력이 산출 가치에 비해 지나치게 높다고 보고했습니다.
ClickUp 슈퍼 에이전트로 몇 분 만에 바로 사용 가능한 AI 에이전트 구축하기
Claude로 AI 에이전트를 구축하는 것이 기술적이고 약간 복잡해 보인다면, 코딩 경험이 없는 사용자에게 세부 사항을 모두 정확히 처리하기가 어려울 수 있기 때문입니다.
바로 이 때문에 ClickUp 슈퍼 에이전트는 마치 치트 코드를 사용하는 듯한 느낌을 줍니다.
이들은 사용자의 일을 이해하고, 강력한 tools를 활용하며, 인간처럼 협업하는 맞춤형 AI 팀원입니다. 모든 작업이 ClickUp 작업 공간 내에서 이루어집니다.
더 좋은 점은 모든 것을 처음부터 직접 만들 필요가 없다는 것입니다. ClickUp을 사용하면 자연어 빌더(일명 Super Agent Studio)를 통해 슈퍼 에이전트를 생성할 수 있어, 원하는 작업을 평범한 영어로 설명하고 진행하면서 개선해 나갈 수 있습니다.
ClickUp에서 슈퍼 에이전트 구축 및 테스트 방법
실제 일을 방해하지 않으면서 ClickUp에서 슈퍼 에이전트를 만드는 방법을 단계별로 안내해 드리겠습니다:
1) 먼저 "샌드박스" 스페이스 생성하기 (안전한 테스트 구역)
🧪 에이전트 샌드박스와 같은 공간을 만들어 보세요. 실제 ClickUp 작업, 문서, 맞춤형 상태를 구현할 수 있습니다. 이는 실제 일이 수행되는 ClickUp 스페이스와 유사합니다. 따라서 에이전트는 실제와 유사한 데이터로 작업할 수 있지만, 실수로 실제 팀원에게 스팸을 보내거나 고객 대응 업무에 접근하지 못하도록 제어됩니다.
2) 자연어로 슈퍼 에이전트 구축하기
ClickUp 슈퍼 에이전트 생성 방법:
- AI hub 사이드바에서 New Super Agent를 클릭하세요
- 프롬프트 필드에 슈퍼 에이전트용 프롬프트 작성을 시작하세요 ClickUp 슈퍼 에이전트 프롬프트 작성 최고의 실행 방식을 알아보세요!
- 빌더가 질문을 통해 슈퍼 에이전트를 생성하도록 도와드립니다
- 빌더 작업이 완료되면 오른쪽 사이드바에 슈퍼 에이전트 프로필이 표시됩니다. 프로필이 만족스러우면 바로 사용 가능합니다! 생성 직후 슈퍼 에이전트가 DM으로 수행 가능/불가능한 작업을 안내해 드립니다. 질문을 입력하거나 설정 조정을 요청하여 슈퍼 에이전트와 상호작용할 수 있습니다.
- 슈퍼 에이전트 프로필이 만족스러우시다면, 이제 준비 완료입니다!
- 슈퍼 에이전트가 생성되는 즉시, 해당 에이전트가 수행 가능한 작업과 불가능한 작업을 요약하여 DM으로 알려드립니다.
- 질문을 입력하거나 설정 조정을 요청하여 슈퍼 에이전트와 상호작용할 수 있습니다
- 슈퍼 에이전트 프로필이 만족스러우시다면, 이제 준비 완료입니다!
- 슈퍼 에이전트가 생성되는 즉시, 해당 에이전트가 수행 가능한 작업과 불가능한 작업을 요약하여 DM으로 알려드립니다.
- 질문을 입력하거나 설정 조정을 요청하여 슈퍼 에이전트와 상호작용할 수 있습니다
📌 예시 프롬프트:
당신은 스프린트 트라이아지 슈퍼 에이전트입니다. 버그 보고가 접수되면 작업을 생성하거나 업데이트하고, 소유자를 지정하며, 누락된 세부 정보를 요청하고, 영향도에 따라 우선순위를 설정하세요.
시각적 학습을 선호하시나요? ClickUp에서 첫 슈퍼 에이전트를 구축하는 단계별 가이드를 담은 이 비디오를 시청하세요:
3) 팀이 실제로 사용할 방식과 동일하게 테스트하세요
ClickUp이 이를 매우 실용적으로 만들어줍니다:
- 에이전트에게 DM 보내기로 동작과 경계 사례를 세밀하게 조정하세요
- ClickUp 내 작업, 문서 또는 채팅에서 @멘션하여 상황에 맞는 응답을 확인해 보세요
- 에이전트에게 작업을 할당하여 업무 항목을 관리하게 하세요
- 준비가 되면 스케줄 또는 자동화를 통해 트리거하세요
가장 큰 장점은 에이전트가 장난감 같은 CLI 환경이 아닌 실제 운영 환경에서 학습한다는 점입니다.
4) 자동화로 트리거하기 (사용자가 계속 지켜보지 않아도 자동으로 작동하도록)
샌드박스에서 정상 작동하면 다음과 같은 이벤트에 연결하세요:
- “상태가 분류 필요로 변경되면 → 슈퍼 에이전트 트리거”
- “버그에서 새 작업이 생성되면 → Super Agent 트리거”
5) 슈퍼 에이전트 감사 로그를 활용해 더 빠르게 디버깅하세요
무슨 일이 있었는지 추측하지 마세요. 슈퍼 에이전트 감사 로그를 활용해 에이전트 활동과 성공/실패 여부를 추적하세요.
이를 통해 별도의 로깅 파이프라인 구축 없이도 내장형 "에이전트 가시성"을 확보할 수 있습니다.
이러한 설정 덕분에 Claude 같은 tools로 직접 에이전트를 구축하는 것보다 슈퍼 에이전트를 사용하는 것이 더 쉽습니다.
결론: 일을 완료하는 에이전트 구축 방법
AI 에이전트는 빠르게 이번 10년의 진정한 생산성 혁신으로 자리 잡고 있습니다. 하지만 일을 완수할 수 있는 에이전트만이 진정한 가치를 발휘할 것입니다.
화려한 프로토타입과 실제로 신뢰할 수 있는 에이전트의 차이는 무엇일까요?
세 가지 핵심: 에이전트가 상황에 충실히 대응하고, tools를 활용해 올바른 조치를 취하며, 결과를 검증하면서도 과도하게 확대되지 않도록 하는 능력입니다.
그러니 작은 것부터 시작하세요. 가치 높은 워크플로우 하나를 선택하세요. 에이전트에게 명확한 지시사항, 실제 도구, 그리고 중단 시점을 아는 루프를 제공하세요. 그런 다음 첫 버전이 안정적이고 예측 가능하며 진정으로 유용해졌을 때만 다중 에이전트 설정으로 확장하세요.
에이전트 실험에서 실제 실행으로 넘어가실 준비가 되셨나요?
에이전트를 ClickUp 작업 공간에 연결하세요. 아니면 ClickUp 슈퍼 에이전트를 구축하세요! 어느 쪽이든, 시작하려면 무료로 ClickUp 계정을 만드세요!
자주 묻는 질문(FAQ)
Claude 에이전트 SDK는 에이전트형 애플리케이션 구축을 위한 Anthropic의 공식 프레임워크로, 도구 사용, 메모리, 루프 관리에 대한 내장 패턴을 제공합니다. 개발을 간소화하지만 필수 사항은 아닙니다. 표준 Claude API와 맞춤형 오케스트레이션 코드를 사용해 강력한 에이전트를 구축할 수도 있습니다. 또는 ClickUp Super Agents와 같은 즉시 사용 가능한 설정을 활용하세요!
챗봇은 단일 프롬프트에 응답한 후 다음 입력을 기다리는 반면, 에이전트는 지속적인 루프에서 자율적으로 작동합니다. 에이전트는 정해진 목표를 달성할 때까지 컨텍스트를 수집하고, tools를 활용해 행동을 취하며, 결과를 검증할 수 있습니다. 이 모든 과정은 지속적인 인간의 지시 없이 이루어집니다.
네, Claude 에이전트는 회의록에서 작업 생성, 프로젝트 상태 업데이트, 팀 업무 관련 질문 답변 등 프로젝트 관리 업무에 특히 적합합니다. 모든 관련 데이터와 맥락이 한 곳에 모여 있는 ClickUp과 같은 통합 작업 공간에 연결하면 그 역량이 더욱 강화됩니다.
Claude Code는 Claude 모델을 활용한 개발 가속화를 위해 특별히 설계된 tool이지만, 여기서 정의하는 아키텍처 패턴과 기술은 다른 환경에도 적용 가능합니다. 프로젝트에 다중 LLM 지원이 필요하다면, 프레임워크에 구애받지 않는 접근 방식이나 모델 전환을 위해 명시적으로 설계된 tool을 사용해야 합니다.