코딩 에이전트를 처음부터 직접 만들어 내부 작동 원리를 파헤치다
요약
본 글은 코딩 에이전트(coding agents)의 내부 작동 원리를 직접 구현한 'petite' 프로젝트를 소개합니다. Claude Code, Cursor 등 주요 에이전트는 모델과 사용자 기기 간의 반복적인 루프(대화 전송 → 도구 실행 요청 → 결과 피드백 → 답변 완료)를 통해 작동하며, 실제 파일 수정은 사용자의 로컬 환경에서 이루어짐을 설명합니다.
핵심 포인트
- 코딩 에이전트의 핵심 원리는 '모델-도구-결과'의 반복 루프입니다.
- 실제 코드 작업(파일 수정 등)은 모델이 아닌 사용자 기기에서 수행됩니다.
- 'petite'는 이 작동 원리를 Python으로 직접 구현한 튜토리얼 프로젝트입니다.
- 에이전트 개발 시 도구 호출 검증, 에이전트 루프, 서브 에이전트 개념을 학습할 수 있습니다.
저는 매일 코딩 에이전트(coding agents)를 사용하지만, 프롬프트와 파일 편집 사이에 실제로 어떤 일이 일어나는지 오랫동안 설명할 수 없었습니다. 그래서 제가 하나를 만들었습니다.
결과는 예상보다 작았습니다. Claude Code, Cursor, Codex 모두 동일한 루프를 실행합니다: 대화를 모델에 전송하고, 모델이 요청하는 도구(tools)를 실행하며, 그 결과를 다시 보내고, 모델이 단순히 답변할 때까지 반복합니다. 모델은 절대로 사용자의 파일에 손대지 않습니다. 단지 질문만 할 뿐이고, 실제 작업은 사용자 기기에서 수행됩니다.
petite는 바로 이 루프이며, Python으로 565줄로 처음부터 작성되었습니다. 저는 이를 14개의 커밋(commits)을 거쳐 만들었는데, 각 커밋마다 하나의 개념에 초점을 맞췄습니다:
- 모델과 대화하고 도구(Read, Write, Bash)를 제공하기
- 에이전트 루프(agent loop)
- Pydantic으로 도구 호출 검증하기
- 스킬(skills), 슬래시 명령어 및 인자(arguments)
- Skill 도구와 자체 대화를 가진 서브 에이전트(subagents)
모든 단계는 독립적으로 실행되는 태그가 지정된 커밋입니다. 이 사이트는 각 단계마다 과제를 제공하고, 사용자가 원할 때까지 해결책을 접어두며, 작동 여부를 증명하는 명령어를 가지고 있습니다:
just stage 4
cd .stages/04
just run "How many carrots does the rabbit eat per day, according to rabbit.py?"
다이어그램은 모델을 위에, 사용자 기기를 아래에 배치하여 네트워크를 가로지르는 것이 정확히 무엇인지 볼 수 있게 합니다.
만약 이러한 도구들이 어떻게 작동하는지 궁금했다면, 가장 빠른 방법은 직접 하나를 만들어 보는 것입니다. 전체 튜토리얼 비용은 몇 센트의 API 크레딧 정도입니다.
petite — 코딩 에이전트가 어떻게 작동하는지, 처음부터 직접 만들어보기
Claude Code와 같은 코딩 에이전트가 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하려면, 하나를 직접 만들어 보세요. 도구 호출(tool calling), 에이전트 루프(agent loop), 스킬(skills), 서브 에이전트(subagents) 등 모든 개념을 담은 565줄의 Python으로 완성된 에이전트입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기