1. Multi-Agent System이란?최근 생성형 AI가 단순한 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하며 작업을 수행하는 AI Agent 형태로 발전하면서 Multi-Agent System에 대한 관심도 높아지고 있다. 멀티 에이전트 시스템이란 하나의 AI Agent에게 모든 작업을 맡기는 것에서 벗어나 여러 Agent가 각각의 역할을 나누어 작업하고 서로 협력하도록 만드는 방식이다. 예를 들어 소프트웨어 개발을 AI에게 맡긴다고 생각해보자. 사용자 ↓AI Agent ↓요구사항 분석 ↓코드 작성 ↓테스트 ↓코드 리뷰 ↓완료 단일 Agent가 모든 과정을 수행할 수도 있다.하지만 작업이 복잡해질수록 하나의 Agent가 모든 역할을 담당하는 것보다 역할을 분리하는 것이 유리할 수..

1. 프롬프트 엔지니어링부터 컨텍스트 엔지니어링 그리고 하네스 엔지니어링까지생성형 AI가 개발자의 업무에 본격적으로 활용되기 시작하면서 AI에게 얼마나 좋은 질문을 하느냐가 중요해졌다. 초기에는 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트를 잘 작성하는 것이 핵심이었다. 하지만 AI를 실제 개발 업무에 활용하기 시작하면서 단순히 프롬프트만 잘 작성하는 것으로는 한계가 있다는 것이 드러났다.AI에게 어떤 질문을 하는가를 넘어 어떤 정보를 제공할 것인지, 어떤 도구를 사용할 수 있도록 할 것인지, 작업을 어떤 절차로 수행하게 할 것인지까지 설계해야 원하는 결과를 안정적으로 얻을 수 있기 때문이다. 이러한 흐름에서 등장한 개념이 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이고, 더 나아가 AI가 실제 업무를..

팀 규칙을 정하는 방법(AGENTS.md와 .rules)AGENTS.md: 프로젝트 전체에 적용되는 규칙 문서. Codex가 프로젝트를 열 때 자동으로 읽는다.비유: 팀 위키/사규집Rules (.rules): 특정 셸 명령을 허용·확인·차단하는 규칙 파일. "이 명령은 바로 실행해도 돼, 이 명령은 먼저 물어봐"처럼 실행 정책을 선언한다.비유: 출입 보안 게이트config.toml: 권한 정책·샌드박스 설정을 담은 Codex 설정 파일. 어떤 모델을 쓸지, 승인을 어떻게 받을지 같은 기본 환경을 정한다.비유: 권한 카드 발급 설정prefix_rule: 명령어 앞부분(prefix) 패턴을 기준으로 허용·차단 여부를 결정하는 Rules 함수. "git"으로 시작하는 명령만 허용하거나 "rm -rf"를 막는 ..

Andrej Karpathy의 4원칙이란안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 세계적인 인공지능(AI) 연구자이자 OpenAI의 공동 창립 멤버이며, 테슬라의 전 AI 총괄 디렉터이다. Andrej Karpathy는 AI와 함께 개발하는 방식을 설명하며 Agent를 효과적으로 활용하기 위한 네 가지 원칙을 제시했다.이 네 가지 원칙은 거창한 기술이 아니라 AI와 협업하기 위한 가장 기본적인 원칙이다. 충분한 컨텍스트를 제공하고, 작업을 작게 나누며, 결과를 반드시 검증하고, 반복되는 작업은 자동화하는 것.이 네 가지 습관만으로도 AI Agent의 정확도는 크게 향상되며, 더 적은 비용과 시간으로 안정적인 결과를 얻을 수 있다. Andrej Karpathy의 4가지 원칙Andrej Karpathy..

1. 설치 & 업데이트npm install -g @openai/codexWindows, Mac 모두 npm 통해서 설치 가능하다업데이트도 동일한 명령어로 수행 2. 주요 Codex CLI 설정 변경전체 접근 권한을 부여하면 의도치 않은 작업이 실행될 수 있어 권한을 해제한다.(기본적으로 권한이 부여되어 있다) 3. AGENTS.md(Codex 지침 설정)3.1 지침 우선순위우선순위사용자 전역Codex 홈 디렉터리( ~/.codex설정하지 않으면 기본값은 CODEX_HOME)에서 Codex는 AGENTS.override.md해당 파일이 존재하면 읽습니다. 그렇지 않으면 Codex는 AGENTS.md를 읽음프로젝트하위 폴더동일한 경로에 AGENTS.override.md 지침 파일이 있다면 AGENTS.md ..

자주 거론되는 AI 아키텍처와 기술들을 이해하면 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 왜 이런 기술이 등장했고 언제 사용해야 하는지까지 이해할 수 있다.최근에는 LLM 하나만 사용하는 시대를 넘어 AI Agent, RAG, MCP, Context Engineering, Agentic AI와 같은 다양한 개념이 함께 사용되고 있다. 처음 접하면 모두 비슷해 보이지만 각각 해결하려는 문제가 다르다.이번 글에서는 AI 개발에서 자주 등장하는 핵심 개념들을 역할과 관계 중심으로 정리해본다. 1. AI 시스템의 전체 구조AI 서비스를 하나의 계층으로 생각하면 이해하기 쉽다.사용자↓Prompt / Context Engineering↓LLM (GPT, Claude, Gemini ...)↓AI Agent↓Tool Us..

1. Agent가 덜 추측하는 프롬프트 작성 가이드AI 코딩 Agent(Codex, Claude Code, Gemini CLI 등)는 뛰어난 성능을 가지고 있지만, 모든 것을 알아서 판단해 주는 만능 도구는 아니다.특히 규모가 큰 프로젝트에서는 모호한 요청 하나가 수백 개의 파일을 탐색하게 만들고, 불필요한 수정이나 잘못된 구현으로 이어질 수 있다.좋은 프롬프트의 핵심은 Agent가 추측해야 하는 영역을 줄여주는 것이다.이번 글에서는 Agent가 최소한의 탐색으로 정확한 결과를 만들 수 있도록 프롬프트를 작성하는 방법과 실무에서 사용할 수 있는 작성 방법을 소개한다. 2. 프롬프트를 자세하게 작성해야 하는 이유Agent는 사람처럼 프로젝트를 모두 이해하고 있는 것이 아니다.프롬프트에 정보가 부족하면 부족..

Claude Code와 Codex 비교하기1. MCP 설정Claude Code — .mcp.json 파일{ "mcpServers": { "github": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], "env": { "GITHUB_TOKEN": "..." } } }} CodexCodex CLI — CLI 명령 또는 config.tomlcodex mcp add -- 2. AI에게 규칙을 가르치기(지시사항)CLAUDE.md (Claude Code)계층 구조 (아래로 갈수록 높은 우선순위) 범위위치공유대상조직 정책/Library/Application Support/ClaudeC..

1. 자주 거론되는 아키텍처들을 알아보자백엔드 개발을 공부하다 보면 MSA, 클린 아키텍처, 헥사고날 아키텍처, 레이어드 아키텍처, 이벤트 드리븐 아키텍처(EDA) 같은 용어를 자주 접하게 됩니다.하지만 이 개념들은 서로 경쟁하는 관계가 아닙니다. 어떤 것은 시스템을 어떻게 나눌지에 대한 이야기이고, 어떤 것은 코드 구조를 어떻게 설계할지에 대한 이야기이며, 또 어떤 것은 서비스 간 통신 방식을 설명하는 개념입니다.이번 글에서는 대표적인 아키텍처들의 목적과 특징, 언제 사용하는 것이 좋은지, 그리고 어떤 개념들을 함께 공부하면 시너지가 나는지 정리해보겠습니다. 1.1 아키텍처를 먼저 분류해보자많은 사람들이 모든 아키텍처를 같은 수준의 개념으로 생각하지만, 실제로는 적용 범위가 서로 다릅니다.구분대표 아키..

불변 객체(Immutable Object), 일급 컬렉션(First-Class Collection)현대 백엔드 개발, 특히 자바(Java) 기반의 애플리케이션 개발에서는 "어떻게 해야 사이드 이펙트(Side Effect)가 없고 안전한 코드를 작성할 수 있을까?"에 대한 고민이 끊이지 않습니다.이러한 고민을 해결하기 위한 핵심 키워드가 바로 불변 객체(Immutable Object)와 일급 컬렉션(First-Class Collection), 그리고 자바 14부터 도입되어 표준으로 자리 잡은 record입니다.이 글에서는 이 세 개념의 핵심 연관성뿐만 아니라, 방어적 복사(Defensive Copy), 얕은 불변성(Shallow Immutability), 값 객체(VO, Value Object), DTO ..