대부분의 사람들은 AI 에이전트(AI agents) = LLM + 프롬프트(prompt)라고 생각합니다.

그렇기 때문에 그들의 에이전트는 첫 번째 실제 작업 이후에 제대로 작동하지 않고 무너집니다.

LLM은 단지 하나의 레이어(layer)일 뿐입니다.

진정한 스택(stack)은 다음과 같습니다:

🧠 Claude → 추론 엔진 (reasoning engine)

📚 기술 (Skills) → 에이전트에게 도메인 지식 (domain knowledge)을 가르침

🔌 MCP → GitHub, Slack, 데이터베이스, API를 연결

🤖 하위 에이전트 (Subagents) → 전문화된 작업을 위임

🪝 후크 (Hooks) → 결정론적 워크플로우 (deterministic workflows)를 자동화

🛠️ 도구 (Tools) → 현실 세계에서 행동을 취함

📄 CLAUDE.md → 지속적인 프로젝트 메모리 (persistent project memory)

단순한 프롬프트는 질문에 답을 합니다.

하지만 에이전트는:

→ 컨텍스트 (context)를 이해하고
→ 도구를 선택하며
→ 작업을 위임하고
→ 행동을 실행하며
→ 결과를 관찰하고
→ 다음 단계를 개선합니다

이것이 바로 지금 일어나고 있는 변화입니다.

우리는 다음과 같이 이동하고 있습니다:

"질문 → 답변 (Ask → Answer)"

에서

"추론 → 행동 → 관찰 → 반복 (Reason → Act → Observe → Iterate)"

으로

AI의 미래는 더 큰 프롬프트가 아닙니다.

더 나은 오케스트레이션 (orchestration)입니다.

Claude Code, MCP, 또는 AI 에이전트로 무언가를 구축하고 있다면 이 글을 저장하세요. 🚀
[IMG:https://pbs.twimg.com/media/HJqsbh0a4AA8WxL.jpg]