AI 코딩 에이전트에 의해 개발자의 업무 방식이 어떻게 변화할지 조사하면서, 한 가지 확실해진 점이 있습니다. 큰 가능성은 단 하나의 에이전트에게 빠르게 코드를 작성하게 하는 것만이 아닙니다. 개발 프로세스를 제대로 관리하면서 여러 에이전트를 동시에 구동하는 데에 있습니다.
한 에이전트가 신규 기능을 구현하고, 다른 에이전트가 버그를 수정하며, 또 다른 에이전트가 테스트 코드를 작성한다고 상상해 보세요. 이 모든 것이 동시에 진행되는 상황입니다. 매력적으로 들리지만, 변경 사항이 충돌하거나 작업이 중복되거나, 각자가 실제로 어디까지 완료했는지 스스로 확인해야 하는 상황이 생기면 이야기가 달라집니다.
여기서 차이를 만드는 것이 적절한 도구입니다. 병렬로 구동하는 AI 코딩 에이전트를 관리하기 위해서는 단순히 여러 세션을 실행하는 것 이상의 메커니즘이 필요합니다. 작업을 정리하고, 작업을 분리하며, 진행 상황을 파악하고, 코드베이스에 머지(merge)하기 전에 결과를 검토할 수 있어야 합니다.
이에 따라 AI 에이전트의 연동에 특화된 플랫폼부터 백그라운드 실행이나 병렬 세션을 지원하는 코딩 환경까지, 이 워크플로우를 쉽게 처리할 수 있는 도구들을 조사했습니다. 2026년에 병렬로 구동되는 AI 코딩 에이전트를 관리하기 위한 추천 도구들을 각 기능과 적합한 용도와 함께 소개합니다.
도구를 선택하기 전에, 여러 에이전트를 구동할 때 실무적으로 어떤 문제에 대응하고 있는지 확인해 보는 것이 좋습니다.
- 작업 조정: 에이전트별로 개별적인 작업을 할당하고 진행 상황을 추적할 수 있는가?
- 워크스페이스 분리: 서로의 변경 사항을 실수로 덮어쓰지 않고 독립적으로 작업할 수 있는가?
- 에이전트 호환성: 이미 사용하고 있는 코딩 에이전트나 모델에 대응하는가?
- 검토 및 통합: 변경 사항을 확인하고, 차이를 비교하며, 테스트를 실행하여 무엇을 머지할지 판단할 수 있는가?
- 상황 시각화: 실행 중인 에이전트, 작업이 멈춘 에이전트, 완료된 에이전트를 즉시 구분할 수 있는가?
- 확장성: 기기나 개발 워크플로우에 과도한 부담을 주지 않으면서 동시에 구동되는 에이전트를 늘릴 수 있는가?
모든 도구가 이러한 모든 역할을 수행하는 것은 아닙니다. 코딩 에이전트의 실행에 중점을 두는 것도 있고, 더 넓은 개발 프로세스의 조정을 지원하는 것도 있습니다.
병렬로 구동하는 AI 코딩 에이전트를 관리한다고 생각할 때, 제가 원하는 것은 단순히 여러 개의 코딩 세션을 여는 것 그 이상입니다. 작업이 정리되고, 에이전트가 독립적으로 작업하며, 터미널을 자주 전환하지 않아도 상황을 파악할 수 있는 공간이 필요합니다.
Sharkly는 바로 그러한 과제에 대응하기 위해 설계되었습니다.
Sharkly는 제품 개발과 엔지니어링 업무를 공유 워크스페이스에 모아줍니다. 팀은 백로그를 정리하고, 작업을 관리하며, AI 에이전트에게 일을 할당하고, 그 실행에 따른 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 각 에이전트의 세션을 독립적인 활동으로 다루는 것이 아니라, 에이전트의 실행을 팀이 완료하고자 하는 작업과 연결하는 워크플로우입니다.
이 접근 방식에서 유용한 점 중 하나가 바로 워크스페이스 분리입니다. 작업을 별도의 작업 디렉토리나 worktree로 실행하면, 에이전트가 다른 일을 하더라도 같은 작업 파일을 그대로 변경하는 것을 피할 수 있습니다. 이를 통해 검토하기 쉬운 형태로 결과를 정리하면서 작업을 병렬적으로 진행하기 쉽습니다.
Sharkly는 Claude Code, Codex, Gemini CLI 등 여러 코딩 에이전트 및 대응되는 에이전트 환경도 지원합니다. 단일 모델이나 프로바이더에 국한되지 않고, 팀이 이미 사용하고 있는 코딩 에이전트 구성을 활용할 수 있습니다.
또한, 마이그레이션 시 Jira로부터의 임포트와 양방향 동기화(two-way sync)를 지원하는 것도 실무적인 고려 사항입니다. 이미 Jira로 업무를 관리하는 팀에게는 유용할 것입니다.
이 접근 방식에서 좋은 점: 병렬 에이전트 실행을 단순히 코딩 세션을 늘리는 수단이 아니라, 개발 워크플로우의 일부로 다루고 있다는 점입니다.
적합한 용도: 작업 관리, 에이전트 실행, 진행 상황 시각화를 한곳에 모으고 싶은 엔지니어링 팀.
검토 시 주의점: 얼마나 가치가 있는지는 워크플로우에 필요한 조정의 양에 따라 달라집니다. 로컬에서 소수의 에이전트를 분리하여 구동하고 싶을 뿐이라면, 더 경량화된 구성이 적합할 수 있습니다.
공식 웹사이트: Sharkly.ai
여러 개발 작업을 AI 에이전트에게 동시에 처리시키고 싶다면 OpenAI Codex도 고려해 볼 만한 선택지입니다.
Codex 앱은 여러 에이전트나 스레드에서의 작업에 대응할 수 있습니다. 하나의 작업이 끝날 때까지 기다렸다가 다음 작업을 시작하는 것이 아니라, 각각 다른 코딩 작업을 위임할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, worktree 기능 지원은 에이전트가 코드베이스의 서로 다른 부분에 접근하여 작업할 때 변경 사항을 분리해 두는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 한 작업에서는 실패한 테스트 조사를 맡기고, 다른 작업에서는 작은 기능 구현을 맡기며, 또 다른 작업에서는 기존 구현에 대한 리뷰를 맡길 수 있습니다. 이후 각 결과를 확인하고 어떤 변경 사항을 통합할지 판단합니다.
이러한 워크플로우는 작업들이 어느 정도 독립적인 경우에 특히 효과적입니다. 만약 두 에이전트가 같은 핵심 컴포넌트를 수정해야 한다면, 병렬 실행으로 절약되는 노력보다 리뷰 부담이 더 커질 수 있습니다.
Codex의 매력은 개발자 워크플로우에 에이전트 실행과 코드 리뷰를 결합할 수 있다는 점입니다. 다만, 여러 프로젝트를 가로지르는 공유 작업 관리 시스템이 필요한 팀이라면 다른 조정 플랫폼을 원하게 될 수도 있습니다.
적합한 용도: Codex 생태계 내에서 여러 코딩 작업을 위임하고 그 결과를 검토하려는 개발자.
고려 시 주의점: 병렬로 실행하더라도 작업 범위를 정하고, 테스트를 실행하며, 머지(merge) 전에 변경 사항을 리뷰해야 하는 과정이 사라지는 것은 아닙니다.
공식 웹사이트: OpenAI Codex
Cursor는 AI 기반 코드 에디터로 잘 알려져 있지만, 백그라운드 에이전트 기능 또한 병렬 개발에 도움이 됩니다.
백그라운드 에이전트는 원격 환경에서 비동기적으로 작업할 수 있기 때문에, 모든 처리를 눈앞에서 계속 실행하지 않아도 작업을 위임할 수 있습니다. 워크플로우에 따라 에이전트는 코드를 다루고, 브랜치(branch) 상에 변경을 가하며, 리뷰용 결과를 반환할 수 있습니다.
이 접근 방식은 시간이 걸리지만, 지속적으로 상호 작용할 필요가 없는 작업에 특히 효과적이라고 느낍니다. 예를 들어, 에이전트에게 버그 조사나 단독으로 완료되는 개선 구현을 맡기고, 그 사이에 자신은 로컬에서 다른 기능 작업을 계속할 수 있습니다.
또한, 원격으로 실행되기 때문에 백그라운드 작업이 자신의 개발 머신 리소스를 모두 소모할 필요가 없습니다. 여러 작업을 구동하는 데는 편리하지만, 동시 실행 개수, 사용 제한, 비용은 적용되는 플랜이나 제품 설정에 따라 다릅니다.
이미 Cursor 에디터를 사용하고 있으며 비동기 에이전트로 워크플로우를 확장하고 싶은 개발자에게 강력한 선택지입니다.
적합한 용도: 기존 Cursor의 워크플로우에 백그라운드 코딩 작업을 통합하려는 개발자.
고려 시 주의점: 원격 실행이나 브랜치 단위 변경은 편리하지만, 중복되는 작업 조정이나 출력물 검토는 여전히 개발자가 수행해야 합니다.
공식 웹사이트: Cursor
Conductor는 여러 코딩 에이전트를 동시에 구동하면서도 각각의 작업을 별도의 환경에서 정리하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
모든 에이전트를 같은 작업 디렉터리(working directory)에서 돌리는 것이 아니라, 병렬 작업마다 고유한 워크스페이스를 준비합니다. 이를 통해 수동으로 설정한 환경을 자주 전환하지 않고도 여러 세션을 구동하고, 변경 사항을 개별적으로 확인하며, 결과를 관리하기가 쉬워집니다.
Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode 등 여러 코딩 에이전트의 워크플로우를 지원합니다. 모든 것을 하나의 도구로 통일하는 것보다, 작업에 따라 에이전트를 선택하고 싶을 때는 고려해 볼 가치가 있습니다.
예를 들어, 한 에이전트에게 기능 구현을 맡기고, 다른 에이전트에게 별개의 문제 조사를 맡길 수 있습니다. 각각이 전용 환경에서 작업하기 때문에, 한쪽 작업이 다른 쪽의 커밋되지 않은 변경 사항에 직접 간섭할 가능성을 줄일 수 있습니다.
가장 큰 장점은 정리 용이성입니다. 여러 에이전트가 구동되는 동안 각 워크스페이스와 변경 내용을 명확하게 파악할 수 있다면, 개발 프로세스를 관리하기 쉬워집니다.
적합한 용도: 여러 코딩 에이전트를 병렬로 구동하기 위한 전용 환경을 원하는 개발자.
고려 시 주의점: 워크스페이스를 분리하면 파일의 직접적인 충돌은 막기 쉽지만, 최종적으로 변경 사항을 통합할 때는 여전히 충돌 가능성이 남아 있습니다.
공식 웹사이트: Conductor
Claude Code에는 여러 에이전트와 함께 작업할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 코딩 작업을 어떻게 위임할지 더 세밀하게 제어하고 싶은 개발자에게 유용합니다.
서브에이전트(Sub-agent) 기능에서는 주 에이전트가 특정 작업을 전문 에이전트에게 위임할 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트가 문제를 조사하는 동안 다른 에이전트는 관련 코드를 검토하거나 독립적인 분석을 수행할 수 있습니다.
여러 개의 Claude Code 세션과 Git worktree를 사용하여 독립적인 코딩 작업을 분리할 수도 있습니다. 모든 에이전트에게 동일한 파일을 공유하지 않고, 서로 다른 기능의 구현이나 조사를 진행하고 싶을 때 편리합니다.
중요한 점은 여러 Claude Code 세션을 구동하는 것과 팀 전체의 작업을 조정하는 완전한 시스템을 갖추는 것은 별개라는 것입니다. 작업 분배 방식, 브랜치 관리 방법, 완료된 변경 사항 검토 방법 등은 여전히 개발자가 직접 결정해야 합니다.
개발 환경을 스스로 커스터마이징하는 것을 좋아하는 사람에게는 이러한 유연성이 장점이 될 것입니다.
적합한 용도: 에이전트에 의한 코딩 지원, 서브태스크 위임, 유연한 터미널 중심의 워크플로우를 원하는 개발자.
고려 시 주의점: 제어의 자유도가 높은 만큼 설정 및 조정에 드는 노력이 늘어날 수 있습니다. 다수의 독립적인 작업을 관리할 때는 특히 그렇습니다.
공식 웹사이트: Claude Code
Git worktree는 AI 코딩 에이전트 관리 도구는 아닙니다. 그럼에도 불구하고 여기서 다루고 싶은 이유는, 병렬 코딩에서 특히 중요한 문제 중 하나인 작업 공간(workspace) 분리를 해결할 수 있기 때문입니다.
worktree를 사용하면 동일한 Git 리포지토리의 다른 브랜치를 별도의 디렉터리로 체크아웃할 수 있습니다. 하나의 작업 디렉터리에서 여러 번 브랜치를 전환하는 대신, 여러 개의 작업 디렉터리를 동시에 사용할 수 있게 됩니다.
따라서 각기 다른 worktree에 대해 각각의 코딩 에이전트를 구동할 수 있습니다. 한 에이전트가 기능을 구현하는 동안 다른 에이전트는 다른 worktree에서 버그를 수정하는 등의 활용이 가능합니다.
장점은 에이전트들이 동일한 작업 파일을 그대로 편집하는 것을 피할 수 있다는 점입니다. 각 브랜치를 확인하고 테스트를 실행하여 준비가 되면 변경 사항을 통합(merge)할 수 있습니다.
다만, worktree 자체에는 태스크 할당, 에이전트 모니터링, 충돌 자동 해결 등의 기능은 없습니다. 세션을 관리하고 진행 상황을 추적하며, 언제 변경 사항을 병합할지 결정해야 합니다.
적합한 용도: 기존의 Git 워크플로우를 활용하여 가볍게 에이전트를 병렬로 구동하고 싶은 개발자.
고려 시 주의점: worktree 자체에 어느 정도 수동 조정이 필요하며, 브랜치를 분리하더라도 병합 시 충돌(conflict)이 발생할 수 있습니다.
문서: Git Worktree
OpenAI Agents SDK는 지금까지의 개발자용 도구들과는 다른 접근 방식을 취합니다. 코딩 세션을 조정하는 완성된 인터페이스가 아니라, 에이전트를 활용한 애플리케이션이나 워크플로우를 구축하기 위한 구성 요소(building blocks)를 제공합니다.
서로 다른 지시사항이나 툴을 가진 에이전트를 정의하고, 업무를 어떻게 인계할지, 어떻게 위임할지를 설정할 수 있습니다. 적절한 워크플로우라면, 조정 역할을 하는 에이전트가 독립적인 태스크를 다른 에이전트에게 할당하고 결과를 취합하는 것도 가능합니다.
예를 들어, 자체 개발 어시스턴트가 한 에이전트에게 버그 보고서 분석을, 다른 에이전트에게 관련 코드 식별을, 또 다른 에이전트에게 테스트 제안을 요청하는 구성이 상상할 수 있습니다. 조정용 워크플로우가 조사 결과를 모아 검토 단계로 보낼 수 있습니다.
이 접근 방식은 큰 유연성을 가집니다. 특히 자체적인 사내 개발자 플랫폼을 구축하고 싶거나, 전문적인 엔지니어링 프로세스를 자동화하고 싶을 때 유용합니다.
반면, 주변 워크플로우를 구현할 책임도 스스로 져야 합니다. 작업 공간 분리, 태스크 추적, Git 조작, 접근 제어(access control), 코드 리뷰 등에는 추가적인 컴포넌트가 필요할 수 있습니다.
적합한 용도: 자체적인 멀티 에이전트 애플리케이션이나 에이전트를 연계시키는 시스템을 구축하는 개발자/엔지니어링 팀.
고려 시 주의점: 에이전트의 워크플로우를 구축하는 프레임워크이며, 병렬 코딩 태스크를 그대로 관리할 수 있는 완성된 프로젝트 관리 인터페이스는 아닙니다.
문서: OpenAI Agents SDK
이러한 도구들은 서로를 완전히 대체하는 것이 아닙니다. 코딩 작업 실행에 중점을 두는 것, 작업을 분리할 수 있는 수단을 제공하는 것, 더 광범위한 개발 프로세스의 조정을 지원하는 것 등 다양합니다.
이러한 선택지들을 비교해 본 후, 저는 도구가 지원한다고 주장하는 에이전트의 수보다 먼저 해결하고 싶은 주요 과제부터 생각합니다.
작업 관리와 에이전트 실행을 통합하고 싶다면, Sharkly를 고려해 보세요. 에이전트 할당을 더 넓은 엔지니어링 워크플로우에 연결할 수 있기 때문에 여러 사람이 에이전트가 같은 프로젝트에 참여하는 경우에 유용합니다.
주로 코딩 작업을 위임하고 싶다면, 이미 사용 중인 환경에 따라 Codex나 Cursor Background Agents를 고려해 보세요.
작업 공간(Workspace)의 분리가 가장 큰 관심사라면, Conductor나 Git worktree를 살펴보는 가치가 있습니다. 둘 다 병렬 작업을 정리하는 데 도움이 되지만, 수동 설정해야 하는 양은 다릅니다.
에이전트 간의 협업을 더 세밀하게 제어하고 싶다면, Claude Code나 OpenAI Agents SDK가 더 적합할 수 있습니다. 전자는 유연한 코딩 에이전트 워크플로우를 지원하며, 후자는 자체적인 연동 및 제어 메커니즘을 구축하는 데 도움이 됩니다.
에이전트를 동시에 구동하는 비용도 고려해야 합니다. 에이전트가 늘어나면 컴퓨팅 자원이나 모델 사용량, 검토 부담도 증가할 수 있습니다. 처음부터 열 개를 동시에 작동시키려고 하기보다는, 독립적인 두세 개의 작업부터 시작하는 것이 더 도움이 되는 경우가 많습니다.
도구만 선택해서는 충분하지 않습니다. 일을 어떻게 구성하느냐 또한 그만큼 중요합니다.
여러 에이전트에게 “애플리케이션을 개선해라”와 같은 모호한 지시를 주는 것은 피해야 합니다. 대신, 기대하는 결과물, 관련 파일이나 컴포넌트, 제약 조건, 수용 조건을 정의해야 합니다.
예를 들어, 한 에이전트가 입력 검증(input validation)을 업데이트하는 동안, 다른 에이전트는 무관한 서비스의 테스트를 추가하도록 분담할 수 있습니다. 이렇게 하면 실행을 시작하기 전에 작업 중복을 찾기 쉬워집니다.
에이전트들이 같은 작업 디렉터리를 공유하면 변경 사항끼리 간섭(interference)할 수 있습니다. worktree를 분리하거나 실행 환경을 격리함으로써 이 위험을 줄일 수 있습니다.
하지만, 분리한다고 해서 모든 문제가 사라지는 것은 아닙니다. 별도의 브랜치에서 작업하는 두 에이전트가 동일한 API나 공유 컴포넌트에 호환되지 않는 변경 사항을 가할 수 있습니다.
여러 에이전트가 작동하고 있으면 어떤 작업이 완료되었고, 어떤 작업이 입력 대기 중인지 파악하기 어려워집니다.
작업 보드(Task board), 에이전트 대시보드, 기타 추적 시스템을 사용하여 할당, 상태, 작업을 방해하는 문제점, 결과를 기록해야 합니다. 동시 진행되는 작업이 많아질수록 중요합니다.
에이전트를 늘린다고 해서 개발 속도가 자동으로 빨라지는 것은 아닙니다. 열 개의 에이전트가 동시에 작업을 완료하더라도, 그 내용을 검토할 수 없다면 병목 지점이 코딩에서 품질 보증(QA)으로 옮겨갈 뿐일 수 있습니다.
작게 시작하여 각 작업의 검토에 얼마나 많은 노력이 필요한지 측정하고, 워크플로우가 대응할 수 있게 된 후에 동시 실행 수를 늘려야 합니다.
에이전트의 출력물은 정확성이 보장된 것이 아니므로, 변경 제안으로 취급해야 합니다. 병합(merge)하기 전에 차이점(diff)을 확인하고, 관련 테스트를 실행하여 회귀(regression)가 없는지 확인합니다.
중요한 변경 사항일수록 보안, 성능, 의존성 업데이트, 애플리케이션의 다른 부분과의 호환성도 고려해야 합니다.
다른 작업이 끝날 때까지 착수할 수 없는 작업도 있습니다. 예를 들어, 프론트엔드 담당 에이전트가 다른 에이전트가 구현 중인 API 사양에 의존하는 경우입니다.
이러한 의존성(dependency)을 미리 파악해 두어야 합니다. 독립적인 작업은 병렬로 실행하고, 서로 의존하는 작업은 순서를 정해서 진행합니다.
모든 작업을 순차적으로 처리하는 것이 아니라, 여러 AI 에이전트가 각각 다른 코딩 작업을 동시에 진행하는 것입니다. 도구에 따라 별도의 세션, worktree, 원격 환경(remote environment), 또는 연동되는 워크플로우로 작동합니다.
네, 가능합니다. 다만, 동시에 코드를 변경할 경우에는 일반적으로 브랜치나 worktree를 분리하거나 환경을 격리해야 합니다. 변경 사항의 통합과 테스트는 계속 필요합니다.
반드시 필요한 것은 아닙니다. 가끔 두 개의 에이전트를 구동하는 정도라면, 터미널 세션과 Git worktree만으로 충분할 수도 있습니다. 작업 할당(Task assignment), 진행 상황 모니터링(Progress monitoring), 여러 워크스페이스 관리(Multi-workspace management), 결과의 일관된 검토(Consistent review)가 필요해질 정도로 전문적인 조정 플랫폼의 가치가 높아집니다.
모든 개발자에게 최적인 단 하나의 선택지는 없습니다. 작업 조정 및 에이전트 실행에는 Sharkly가, 각각의 코딩 워크플로우에는 Codex나 Cursor가, 에이전트별 워크스페이스 관리에는 Conductor가, 가벼운 수동 구성으로는 Git worktree가 고려해 볼 만합니다.
반드시 그렇지 않습니다. 작업이 독립적이라면, 병렬 실행을 통해 대기 시간을 단축할 수 있습니다. 반면, 모델 사용량(Model usage), 계산 비용(Computational cost), 검토의 어려움, 통합 시 충돌 가능성이 증가할 수도 있습니다. 일반적으로는 작업을 신중하게 분할하고 작업의 독립성을 유지함으로써 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
병렬 AI 코딩 에이전트가 가장 유용하다고 생각하는 순간은, 불필요한 조정 작업을 늘리지 않으면서 개발자가 여러 독립적인 작업을 진행할 수 있게 되었을 때입니다.
이번에 소개된 도구들은 각각 다른 관점에서 이 문제에 접근하고 있습니다. 코딩에 중점을 두는 것, 워크스페이스 분리에 중점을 두는 것, 더 넓은 개발 워크플로우 전체에서 에이전트를 연계하는 것이 있습니다.
가벼운 구성이라면 Git worktree로 충분할 때도 있습니다. 이미 Cursor를 사용하고 있다면, 백그라운드 에이전트는 자연스러운 고려 대상입니다. Codex와 Claude Code에는 코딩 작업을 위임 및 실행하는 각각의 방법이 있으며, OpenAI Agents SDK는 독자적인 멀티 에이전트 워크플로우 구축에 도움이 됩니다.
에이전트 실행을 작업 관리나 진행 상황 추적과 연결하고 싶은 팀이라면, Sharkly도 알아보는 것이 좋을 것입니다.
최종 목표는 가능한 한 많은 에이전트를 구동하는 것이 아닙니다. 코드베이스를 정리하고, 결과를 검토할 수 있는 상태로 유지하며, 소프트웨어에 책임지는 사람이 최종 판단을 내릴 수 있도록 하면서 유용한 개발 작업을 더 많이 진행하는 것입니다.
본 기사는 dev.to에 공개된 원문을 일본어 독자를 위해 번역 및 재구성한 것입니다.
