앤트로픽, 여러 AI 하나로 합치는 지침 공개... 한 사례선 실행 시간 절반

앤트로픽이 10월 22일(현지시간) 업무용 AI의 하위 에이전트 일부를 하나로 합치는 설계 지침과 전환 키트를 공개했다. 스스로 일을 처리하는 AI(에이전트)를 여러 개로 나눠 쓰는 기업이 대상이다. 앤트로픽은 필요한 정보를 그때그때 불러오는 에이전트 하나로 업무를 합칠 수 있는지 먼저 평가하라고 제안했다.

하나로 합치면 무엇이 달라지나

새 지침의 중심은 주 에이전트 하나가 작업 흐름을 끝까지 맡는 방식이다. 한 흐름 안에서 계획을 세우고 도구를 쓴 뒤, 결과를 보고 다음 행동을 정한다. 업무 절차는 필요할 때 불러오는 ‘스킬’에 담고, 데이터 조회와 실행은 도구에 맡긴다. 모델이 주고받는 횟수(턴)와 비용 한도, 사람의 승인이 필요한 조건은 AI를 돌리는 프로그램이 관리한다.

앤트로픽은 여러 기업에 적용한 결과 스킬을 쓰는 에이전트 하나가 답변 품질에서 자주 앞섰다고 설명했다. 작업 하나당 비용과 기다리는 시간도 줄어든 경우가 많았다고 밝혔다. 한 고객사의 설계 비교에서는 실행 시간이 약 절반으로 줄었다. 앤트로픽은 고급 모델용 Claude Code의 기본 지시문도 80% 넘게 줄였다고 덧붙였다.

AI를 여러 개로 둬야 할 때는

앤트로픽은 앞서 여러 에이전트가 함께 일하는 방식의 성과도 내놓은 적이 있다. 2025년 자사 연구 시스템은 여러 방향을 동시에 조사하는 내부 평가에서 에이전트 하나보다 90.2% 높은 성적을 냈다고 밝혔다. 이번 지침은 업무마다 구조를 직접 재서 정하라는 권고다. 서로 상관없는 조사를 동시에 진행해야 하는 일은 하위 에이전트를 그대로 둘 조건에 해당한다.

통합 여부를 가르는 또 다른 기준은 정보량, 도구 선택, 지침 충돌이다. 앤트로픽은 세 경우에는 하위 에이전트를 유지하라고 권했다. 한꺼번에 다루는 정보가 길어져 성능이 실제로 떨어질 때, 에이전트가 적절한 도구를 고르기 어려울 때, 기본 지시문 안의 지침끼리 부딪칠 때다. 합치기 전과 후에는 같은 평가 과제를 써야 한다고 강조했다. 공개된 사례 중에는 기다리는 시간은 줄었지만 기존 업무 절차가 깨진 경우도 있었다.

국내 기업은 어떻게 쓰나

깃허브에 공개한 전환 키트는 기업이 기존 에이전트 설계를 평가할 때 참고할 구현 예제다. 실제 모델을 연결하지 않고 돈을 들이지 않은 채 돌려 보는 점검 예제가 있고, 모델을 붙여 평가하면 사용 비용이 들 수 있다. 저장소에는 유지보수와 외부 기여를 받지 않는다고 적혀 있다. 적용을 검토하는 기업은 평가 비용과 함께 이후 관리 방식도 살펴야 한다.

한국에서도 Claude 활용과 개발자 활동이 이뤄지고 있다고 앤트로픽은 공식 발표한 바 있다. Claude 웹과 데스크톱 앱은 화면 표시 언어로 한국어를 쓸 수 있다. 이번 지침과 키트는 이미 쓰고 있는 업무용 AI의 설계를 점검하는 데 초점이 있다. 국내 기업도 여러 AI에 나눠 맡긴 업무 가운데 통합을 시험할 대상을 고르는 데 참고할 수 있다.

앤트로픽의 제안은 업무를 맡기는 AI의 수를 실제 결과에 맞춰 정하자는 것이다. 적용하는 기업이 살필 것은 속도 향상뿐 아니라 답변 품질, 작업 하나당 비용, 기존 절차가 그대로 돌아가는지다. 합치기 전후를 같은 과제로 비교하면 하나로 합쳤을 때 업무가 더 잘 처리되는지 알 수 있다.