
Codex의 Subagents를 실제 프로젝트에서 시도하며 알게 된 것
요약
Codex의 Subagents 기능을 활용하여 조사, 구현, 리뷰 역할을 분담하는 워크플로우를 실험했습니다. 메인 에이전트가 구현에 집중하고 Subagents가 별도 컨텍스트에서 조사와 리뷰를 수행함으로써, 컨텍스트 매몰 현상을 방지하고 코드 품질을 높일 수 있었습니다.
핵심 포인트
- Subagents를 통한 역할 분담으로 메인 에이전트의 컨텍스트 압박 완화
- 조사 및 리뷰 프로세스 병렬화를 통한 작업 속도 향상
- 별도 컨텍스트의 리뷰를 통해 구현 시 놓칠 수 있는 호환성 문제 발견
- 파일 편집 권한을 메인 에이전트에 집중하여 설계 충돌 방지
서론
Codex에게 구현을 맡길 때, 조사와 리뷰까지 하나의 컨텍스트 (Context)에 모두 집어넣으면 중간 과정이 늘어날수록 판단의 기준이 매몰되어 버립니다.
실제 프로젝트의 기능 개선 건을 하나 맡겨, Codex의 Subagents로 조사와 리뷰를 분담시켰습니다.
메인 에이전트 (Main Agent)는 구현에 집중하고, 세 개의 Subagent가 별도의 컨텍스트에서 지원하는 구성입니다.
결과적으로 조사가 빨라졌을 뿐만 아니라, 메인 에이전트가 놓쳤던 호환성 문제도 구현 후 리뷰를 통해 발견할 수 있었습니다.

Codex의 Subagents란
Subagents는 메인 에이전트가 독립적인 작업을 다른 에이전트에게 위임하고, 그 결과를 받는 메커니즘입니다.
각 Subagent는 고유한 컨텍스트를 가지기 때문에, 조사 로그나 테스트 결과로 인해 메인 스레드가 압박받지 않습니다.
이번 구성에서는 판단과 파일 편집을 메인 에이전트에게 집약했습니다.
Subagents는 코드를 동시에 편집하지 않으며, 조사 결과와 리뷰 결과만을 반환합니다.
세 가지 역할
처음에 두 가지 조사를 병렬로 실행하고, 구현 후에 다른 Subagent에게 최종 리뷰를 맡겼습니다.
| 담당 | 역할 |
|---|---|
| 구현 조사 | 기존 구현, 데이터 모델, 저장 호환성을 조사 |
| ... |
두 가지 조사 결과를 받은 메인 에이전트는 계획을 업데이트하고, 스스로 구현과 테스트를 진행했습니다.
최종 리뷰의 지적 사항도 메인 에이전트가 판단하여, 필요한 수정 사항만을 반영하고 있습니다.
Subagents가 구현에 준 변화
조사 담당은 당초 검토하던 데이터베이스 변경을 피하고, 기존 저장 영역을 확장하는 방법을 제안했습니다.
이 안을 채택함으로써 과거 데이터와의 호환성을 유지하면서 기능을 추가할 수 있었습니다.
구현 후의 최종 리뷰에서는 후보 데이터의 필터링과 오래된 클라이언트로부터의 업데이트 처리에서 누락이 발견되었습니다.
둘 다 일반적인 테스트는 통과하지만, 특정 입력 조건에서는 기대와 다른 결과가 나오는 문제였습니다.
메인 에이전트만으로 완결되었다면 그대로 변경을 확정했을 가능성이 있습니다.
별도의 컨텍스트에서 완성 후의 차이점 (Diff)을 읽는 공정이 구현 중의 선입견을 깨뜨렸습니다.
메인 에이전트에게 편집을 집약한 이유
여러 에이전트가 동일한 파일을 동시에 편집하면 변경 사항의 충돌뿐만 아니라 설계 판단도 분열됩니다.
한쪽은 저장 형식을 바꾸고, 다른 한쪽은 오래된 형식을 전제로 테스트를 작성하는 등의 어긋남이 발생할 수 있습니다.
읽기 중심의 조사는 병렬화하고, 쓰기는 메인 에이전트에게 모으는 것이 다루기 쉬운 구성이었습니다.
Subagents로부터 반환되는 것도 가공되지 않은 로그가 아니라 요약이므로, 메인 에이전트는 근거를 확인하면서 하나의 방침을 선택할 수 있습니다.
실제로 사용한 지시 형태
역할뿐만 아니라 누가 편집할지, 언제 결과를 기다릴지까지 지정하면 안정적이었습니다.
이 태스크를 Subagents로 진행해 주세요.
먼저, 다음 조사를 병렬로 위임해 주세요.
- 기존 구현, 데이터 모델, 저장 호환성 조사
...
"Subagents를 사용해 주세요"라고만 해도 위임은 가능합니다.
하지만 담당 범위와 편집 책임을 명시하는 편이 올바르게 분담할 수 있습니다.
결과적으로 중복 조사나 충돌을 피하기 쉬워집니다.
Subagent마다 모델과 도구 (Tool)를 사용하므로, 병렬화하면 할수록 토큰 (Token) 소비도 배가됩니다.
Claude Code의 Agent Teams와 비교하여 알게 된 것
이번에 시도한 Codex의 Subagents에서는 메인 에이전트가 작업을 나누고 각 Subagent의 결과를 집약했습니다.
Claude Code의 Agent Teams에서는 팀원들이 공유 태스크 리스트를 사용하며, 서로 직접 메시지를 주고받으며 진행합니다.
| 비교 축 | Codex Subagents | Claude Code Agent Teams |
|---|---|---|
| 협업의 중심 | 메인 에이전트 | 리드와 공유 태스크 리스트 |
| ... |
이번 사례처럼 편집 책임을 메인 에이전트에게 모으면서 조사와 리뷰를 분리한다면 Codex Subagents가 적합합니다.
담당자끼리 발견 사항을 공유하고 가설을 부딪치며 진행한다면 Claude Code Agent Teams가 적합합니다.
차이는 병렬 수가 아니라, 협업을 메인 에이전트에게 모으느냐 팀 전체로 넓히느냐에 있었습니다.
참고 자료
Discussion

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