16개의 Claude AI 에이전트가 C 컴파일러를 만들다: Agent Teams의 놀라운 가능성 🤖

AI가 코드를 작성하는 시대는 이미 왔지만, 16개의 AI 에이전트가 협력해서 10만 줄짜리 C 컴파일러를 처음부터 만들었다는 소식은 차원이 다른 이야기예요. Anthropic이 최근 공개한 이 실험은 AI 개발의 새로운 시대를 열고 있습니다! 🚀

오늘은 Anthropic의 연구원 Nicholas Carlini가 진행한 이 놀라운 실험에 대해 자세히 알아볼게요.

무슨 일이 일어났나요? 🎯

Anthropic의 연구팀이 Claude Opus 4.6 모델을 사용해서 16개의 AI 에이전트 팀을 구성했어요. 이 에이전트들에게 주어진 미션은 단 하나:

“Rust로 C 컴파일러를 처음부터 만들어라”

결과는 놀라웠습니다:

📊 100,000줄의 Rust 코드로 작성된 C 컴파일러
💰 약 $20,000의 API 비용
⏱️ 약 2주의 작업 시간
🔄 거의 2,000개의 Claude Code 세션
🐧 Linux 6.9 커널을 x86, ARM, RISC-V에서 빌드 가능!

이 컴파일러는 실제로 작동합니다. Linux 커널을 컴파일해서 부팅까지 성공했어요! 🎉

Agent Teams란 무엇인가요? 🤝

Agent Teams는 Anthropic이 개발한 새로운 AI 협업 방식이에요. 여러 개의 Claude 인스턴스가 병렬로 동시에 작업하면서 하나의 코드베이스를 공유합니다.

기존 AI 코딩의 한계 🚧

기존의 AI 코딩 도구들은 몇 가지 한계가 있었어요:

한 번에 하나의 작업만 처리 가능
복잡한 프로젝트에서 병목 현상 발생
사람의 지속적인 개입 필요
장시간 자율 작업 불가능

Agent Teams의 해결책 ✅

병렬 처리: 16개 에이전트가 동시에 다른 문제 해결
전문화: 각 에이전트가 특정 역할에 집중 (문서화, 코드 품질, 버그 수정 등)
자율 작업: 사람 개입 없이 지속적으로 작업
Git 기반 협업: 코드 충돌을 자동으로 해결

어떻게 작동하나요? ⚙️

Agent Teams의 작동 방식은 생각보다 단순하면서도 영리해요:

1. 무한 루프 하네스 🔄

각 Claude 에이전트는 무한 루프 안에서 실행됩니다. 하나의 작업이 끝나면 자동으로 다음 작업을 시작해요.

#!/bin/bash
while true; do
  claude --dangerously-skip-permissions \
    -p "$(cat AGENT_PROMPT.md)" \
    --model claude-opus-4-6
done

2. 작업 잠금 시스템 🔒

두 에이전트가 같은 문제를 동시에 풀지 않도록 파일 기반 잠금 시스템을 사용해요:

에이전트가 작업 시작 시 current_tasks/에 잠금 파일 생성
예: current_tasks/parse_if_statement.txt
Git 동기화로 충돌 방지
작업 완료 후 잠금 해제

3. Docker 컨테이너 격리 🐳

각 에이전트는 독립된 Docker 컨테이너에서 실행됩니다. 공유 Git 저장소를 통해 코드를 동기화하고, 작업이 끝나면 변경사항을 푸시해요.

성공의 핵심 요소 💡

Nicholas Carlini는 이 실험에서 배운 핵심 교훈들을 공유했어요:

1. 고품질 테스트의 중요성 ✅

AI가 자율적으로 작업하려면 테스트가 완벽해야 합니다. 테스트가 불완전하면 AI는 잘못된 방향으로 문제를 풀게 돼요.

2. AI 관점에서 설계하기 🤖

테스트 하네스는 사람이 아닌 AI를 위해 설계해야 합니다:

컨텍스트 오염 방지: 불필요한 출력 최소화
시간 인식 부재 대응: 진행 상황을 주기적으로 출력
자동 요약 통계: AI가 직접 계산하지 않아도 되게

3. 문서화 자동화 📝

각 에이전트가 새로운 컨테이너에서 시작할 때 빠르게 상황을 파악할 수 있도록 README와 진행 파일을 자주 업데이트하도록 했어요.

이것이 의미하는 것 🌟

이 실험은 AI 개발의 미래를 보여줍니다:

1. 복잡한 시스템의 자동 개발 가능 🏗️

C 컴파일러는 소프트웨어 개발에서 가장 복잡한 프로젝트 중 하나예요. 이것이 가능하다면, 다른 복잡한 시스템도 AI 에이전트 팀이 만들 수 있다는 뜻이죠.

2. 비용 효율성 💰

$20,000과 2주로 10만 줄 컴파일러를 만들었어요. 전통적인 방식으로는 수개월에서 수년, 수백만 달러가 들 수 있는 프로젝트입니다.

3. 개발자 역할의 변화 👨‍💻

개발자는 코드를 직접 작성하는 대신 AI 에이전트를 위한 테스트와 환경을 설계하는 역할로 변화할 수 있어요.

직접 사용해보기 🛠️

Claude Code의 Agent Teams 기능은 현재 연구 프리뷰 단계예요. 관심 있는 분들은:

GitHub에서 컴파일러 코드 확인
Anthropic 엔지니어링 블로그에서 상세 내용 읽기
Claude Code로 직접 실험해보기

마무리 🎬

16개의 AI 에이전트가 협력해서 C 컴파일러를 만든 이 실험은 단순한 기술 데모가 아니에요. AI가 복잡한 소프트웨어 시스템을 자율적으로 개발할 수 있다는 것을 증명한 역사적인 순간입니다.

물론 아직 한계도 있어요. 인간의 고품질 테스트 설계가 필수적이고, 모든 프로젝트에 적용 가능한 것은 아니에요. 하지만 이것은 시작일 뿐이에요.

앞으로 AI Agent Teams가 어떤 놀라운 것들을 만들어낼지 정말 기대됩니다! 🚀

참고 자료: