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2026년에 주목해야 할 AI 코딩의 주요 토픽과 트렌드

 (beyond.addy.ie)
3P by dntjr0425 4시간전 | ★ favorite | 댓글과 토론

Google Cloud AI Director인 Addy Osmani가 정리한 2026년에 주목해야 할 AI 코딩의 주요 토픽과 트렌드.

Agentic AI를 알아가기 시작한 사람들이 한눈에 개요를 파악하기에 좋은 글이라 생각되어 기고함.

  • Ralph Wiggum Pattern - persistent agent loops

    • 2025년 중반 Geoffrey Huntley에 의해 대중화된 패턴
    • 미리 정의한 특정 조건에 도달할 때까지 AI Agent가 자동으로 loop 안에서 실행되는 패턴
    • 작업의 완료 조건이 명확할 때 유용한 방법
    • 창의적인 작업이나, 지속적인 사람의 개입이 필요한 safety-critical한 작업에는 부적합

  • Agent Skills - AI agent를 위한 전문 지식

    • Agent Skills란 AI agent가 정확하고 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 사용하는 명령(instruction), 스크립트, 그리고 리소스들이 담긴 폴더를 지칭함
    • Skills는 CLI를 통해 간단하게 Opencode, Claude Code, Codex 등에 설치 가능
      • npx skills add <package>를 사용하면 Versel이 제공하는 스킬 설치 가능 (link)
      • Smithery(MCP 오픈 마켓)에서도 Agent Skills를 모아둔 커뮤니티 카탈로그 제공
    • npm 패키지처럼 Skills를 다룰 것
      • 글로벌하게 또는 에이전트별로 사용하도록 Skills를 관리
    • 주기적으로 Skills를 업데이트하고 사용할 기술 스택에 따라서 필요한 Skill만 설치할 것.

  • Orchestration & multi‑agent tools

    • 전통적인 AI 어시스턴스는 사람이 싱글 에이전트에게 스텝-바이-스텝 형식으로 작업을 지시하는 지휘자(Conductor) 모드에서 사용되었음.
    • 이 다음으로 제시된 방법이 병렬로 AI 에이전트를 일하도록 하는 Orchestrator를 활용하는 것.
    • 아래는 대표적인 오케스트레이션 도구들
      • Conductor(Melty Labs)
        • 맥 OS 전용 애플리케이션으로 개발자가 Claude Code와 Codex를 병렬로 돌릴 수 있도록 도와줌.
        • 각 에이전트들은 자신만의 독립된 Git worktree에 동작하여 충돌(Conflict) 방지 및 안전한 실험 가능
        • 사용자는 대시보드에서 각 에이전트의 작업물을 리뷰 및 PR 머지가 가능
      • Vibe Kanban
        • CLI + web UI 환경의 AI 코딩 에이전트 관리 도구
        • 칸반 스타일 보드 위에서 태스크 플랜, 에이전트 병렬 실행, 코드 리뷰, PR 생성이 모두 가능
        • 각 태스크는 독립된 Git worktree에서 작업됨.
        • 칸반 워크 플로우 위에서 작업을 처리할 수 있는 것이 인상적
      • Claude Code Web
        • Claude Code의 웹 버전이며 모바일에서도 사용 가능.
        • 컴퓨터를 사용하지 못할 때 작은 기능 추가나 버그 수정에 적합
      • GitHub Copilot coding agent
        • Github 내에서 바로 사용 가능한 AI 에이전트 오케스트레이션 도구
        • 사용자가 Github 이슈를 코파일럿에 할당하면 에이전트가 Github Actions를 사용해 안전한 환경에서 실행됨.
        • 작업은 백그라운드에서 수행되며, 커밋을 Draft PR에 푸시하고 작업이 완료되며 사용자에게 리뷰 요청함.
        • Draft PR에 코멘트를 남기면 에이전트가 해당 리뷰를 반영함.

  • Beads & Gas Town - 에이전트 협업을 위한 오픈소스

    • 대규모 AI 에이전트를 운영할 때 필연적으로 발생하는 기억 상실(memory loss)과 협업·조율 문제를 해결하기 위해 Steve Yegge가 개발한 오픈소스 도구들.
    • Beads - Git 기반 메모리
      • AI 에이전트에게 지속성 있는 추론 추적(durable reasoning trail) 또는 '장기 기억'을 제공하는 경량 프레임워크
      • 작업 그래프와 계획 데이터를 Git 저장소에 버전 관리되는 JSONL 파일로 직접 저장
      • 단순한 텍스트 기반의 할 일(to-do) 목록 대신, 의존성 링크를 포함한 구조화된 이슈(beads)를 사용
      • 의사결정의 감사 추적(audit trail)을 생성하여 특정 의사결정에 대한 맥락 제공 가능
      • Claude Code는 Beads에서 직접 영감을 받아 기존의 Todos 시스템을 Tasks로 업그레이드
    • Gas Town - 멀티 에이전트 오케스트레이터
      • AI 에이전트를 조직화된 작업 인력으로 취급하며 전체 워크플로우를 관리
        • Mayor : 작업 분배를 담당
        • Deacon : 시스템 상태를 감시
      • 에이전트들이 코드베이스의 복제본인 개별 Git worktree에서 작업
      • 속도와 확장성을 최우선으로 설계(Throughput over perfection)
        • 대규모 마이그레이션이나 리팩터링 작업에서 약간의 중복 작업을 허용하더라도
          전체 산출량을 극대화하는 방식
    • 두 프로젝트 모두 Steve Yegge의 Github에서 확인 가능.

  • Clawdbot(현 OpenClaw) - 로컬 환경 중심 개인 에이전트

    • Peter Steinberger에 의해 만들어진 로컬 컴퓨터에서 실행되는 LLM 기반 에이전트
    • iMessage, Telegram, WhatsApp 등 사용자가 선택한 메시징 앱에서 에이전트와 대화 가능
    • 메시징 앱을 통해 파일 관리, 웹 브라우징, 터미널 명령 실행, 카메라 또는 화면 사용을 명령할 수 있음
    • 자유도가 높은 도구인 만큼 보안에 주의해야 함
      • OS에서 어드민 계정이 아닌 사용자 계정을 생성하여 사용할 것
      • 특정 프로젝트 폴더만 접근 가능하게 권한 관리를 할 것
      • 외부에서 집에 있는 봇에 접속해야 한다면, Gateway는 localhost에 두고 SSH 터널링을 사용할 것
    • 워크 플로우 최적화
      • 불필요한 컨텍스트를 버리기 위해 /compact가 아닌 /clear 명령 사용
      • 먼저 봇과 수동으로 작업을 수행한 뒤, 전체 대화를 바탕으로 Skill 생성 요청
      • iMessage나 WhatsApp 같은 플랫폼은 전용 전화번호와 독립 계정을 만들어 쓰는 것을 추천
    • 메모리 & 성능
      • 프로젝트 루트에 CLAUDE.md 또는 IDENTITY.md 파일을 두고, 지속적으로 유지되어야 할 것들을 저장
      • “Live Canvas” 기능이 느려지면 캐시를 수동으로 지워 시각적 워크스페이스를 초기화

  • Sub-agents - 모듈형 AI 팀

    • 서브 에이전트는 더 큰 워크플로우 안에서 특정 작업을 전담하는 전문화된 AI 인스턴스
    • 주요 오케스트레이터(Primary orchestrator)가 작업을 이들에게 위임하고, 서브 에이전트들은 독립적으로 실행한 뒤 결과를 반환
    • 프로젝트 규모가 커질수록 단일 AI는 컨텍스트 오염(context pollution)으로 인해 쉽게 과부하, 서브 에이전트는 복잡한 문제를 관리 가능한 단위로 분해함으로써 이를 해결
    • Claude Code, Cursor, 그리고 Antigravity에서 서브 에이전트를 지원