최근의 AI 에이전트, 정말 엄청나게 말이 많죠?

"간결하게 써라"라고 CLAUDE.md나 AGENTS.md에 적어두어도, 끝도 없이 말을 늘어놓습니다.

전제 조건을 끊임없이 설명한 뒤에, 설계 판단이나 버그 수정 등의 지시를 요구해 옵니다. 사람은 판단할 때마다 의지력을 소비하여 뇌 피로가 발생하는데, 최근 AI로부터 오는 문의는 매우 뇌 피로 = 인지 부하(Cognitive Load)가 발생한다는 것을 뼈저리게 느끼고 있습니다.

그런데, 항상 회의에서 제가 임원분들에게 듣는 입버릇을 흉내 내어 AI 에이전트에게 질문했더니, 저의 인지 부하가 격감했습니다!!

이것은 좋은 방법이라고 생각하기에, AI 에이전트와 대화할 때의 팁(Tips)으로서 적어둡니다.

그 마법의 주문은

1) pros/cons(장단점)를 내놓고

2) 그 방식은 세상에서 일반적인 것인가?

입니다!

• 신규 계약 등의 보고·승인을 구할 때: pros/cons를 내놓고
• 회사의 프로세스 재검토 등의 보고 시: 그것은 세상에서 일반적인 것과 같은가?

둘 다 질문의 범위를 좁혀서, 답의 한 단계 전까지 도달하게 하는 효과가 있습니다.

이렇게 하면 답변하는 쪽은 Yes/No 판단만으로 끝나는 경우가 많습니다.

부하 직원에게 답의 한 단계 전까지 검토하게 만드는 것과 같습니다. 이쪽은 최종 판단에만 집중할 수 있고, 그 전 단계의 여러 검토 사항은 보고자에게 전가할 수 있습니다.

저 자신이 직접 사용해 보며 정말 훌륭한 메커니즘이라고 느끼고 있습니다.

이것은 CLAUDE.md에 규칙으로 기재하고 있습니다.

게다가 최상위 계층의 글로벌하게 적용되는 CLAUDE.md의 기본 규칙 섹션 안에 넣어두었습니다.

# 기본 규칙
- (생략)
- 방식·도구·설계의 선택지가 2개 이상 있을 때, 각 선택지에 pros/cons를 붙여서 제시한다

이것은 주로 Plan mode 사용 시에 사용하고 있습니다.

Claude Code가 계획을 세우기 전, 또는 계획 제출 후의 리뷰 시에

세상에서 일반적으로 어떻게 사용(구현)되고 있는지, 사례나 베스트 프랙티스(Best Practice)를 조사하여 반영해 줘

라고 지시하여 계획서의 리라이트(Rewrite)를 요구합니다.

다만, 위의 지시를 하면 대개 조사를 위해 서브 에이전트(Sub-agent) 기동과 WebFetch가 작동합니다. 결과적으로 시간과 컨텍스트(Context)를 소비하게 되므로, 저는 CLAUDE.md에 써두는 식의 자동화는 하지 않고 적시에 판단하여 작성하고 있습니다.

뭐, 복잡하고 모호한 인간에게도 효과가 있으니, AI에게도 효과가 있다고 할 수 있겠네요 (웃음).

라고 말하면 너무 냉정하니 조금 더 고찰해 보겠습니다.

앞서 언급한 대로, 질문의 범위를 좁힐 수 있습니다.

AI 스스로가 pros/cons 문구를 출력한 뒤에 사용자용 문의 문구를 출력하게 되므로, LLM의 메커니즘상 문의 문구는 앞 단계의 pros/cons 문구의 영향을 받습니다.

결과적으로 문의 문구 부분의 보고 정밀도가 올라갑니다.

AskUserQuestion의 선택지 생성 등에도 효과가 있다고 생각합니다.

기술 부채(Technical Debt)를 줄이는 데도 효과가 있다고 생각합니다.

최근의 AI는 매우 독창적이라고 느낍니다. 알고 있는 컨텍스트 범위 내의 지식으로 해결책을 내놓으려고 무척 노력합니다. 결과적으로 상상도 못 했던 구현 방식까지 만들어내기도 합니다.

독창적이기는 하지만 국소 최적화(Locally Optimized)된 것이며, 전체적으로 보면 중복적입니다. 이것이 쌓이면 어느 순간 기술 부채로 나타납니다.

세상의 베스트 프랙티스는 대체로 문제를 심플하게 해결하려는 욕구가 작동하고 있습니다.

이러한 것들을 가이드로 삼아 LLM이 탐색하게 함으로써, 보다 간결하고 심플한 해법을 내놓게 하여 기술 부채를 줄일 수 있습니다.

AI 에이전트가 인간적인 반응과 거동을 하게 될수록, 업무 속에서 만들어진 대인용 테크닉이 의외로 도움이 됩니다.

테크닉 창출을 위해서는 자신이 부하 직원에게 말하는 것뿐만 아니라, 상사로부터 자신이 듣고 있는 말을 떠올리며 계속해서 시도해 봅시다!