Anthropic 첫 공식 시험이 꼽은 에이전트 안티패턴 5가지 — 정답은 전부 덜 주는 쪽이었습니다

한 줄 핵심

Anthropic의 첫 공식 시험은 에이전트를 잘 만드는 핵심이 툴과 컨텍스트를 더하는 것이 아니라, 루프·권한·구조를 통해 오히려 덜 주는 데 있다는 점을 보여준다.

시간별 요약

1. 0:00
   이 시험은 단순한 자격증이 아니라 실제 프로덕션 에이전트의 실패 지점을 정리한 커리큘럼에 가깝다. 핵심 메시지는 툴을 무작정 늘리기보다 아키텍처와 오케스트레이션을 먼저 설계해야 한다는 점이다.
2. 2:01
   에이전트 설계의 출발점은 패턴이 아니라 안티패턴이다. 무엇을 넣을지보다 무엇을 하지 말아야 하는지를 알아야 하며, 특히 한 에이전트에 많은 툴을 붙이는 방식은 품질 저하를 부른다.
3. 5:00
   에이전트는 툴을 직접 실행하는 존재가 아니라, 툴 호출에 필요한 파라미터를 만들고 코드가 실행하게 하는 존재다. 따라서 응답의 stop reason을 확인하며 tool use, end turn, token 부족을 구분하는 루프 설계가 필수다.
4. 10:00
   Claude Code에서는 규칙을 한 파일에 몰아넣지 말고 홈·프로젝트·디렉토리 단위로 계층화해야 충돌을 줄일 수 있다. 서브에이전트는 각자 한 가지 일만 맡기고, 컨텍스트는 무한정 키우지 말고 필요한 정보만 주어 정확도를 높여야 한다.
5. 15:02
   출력이 많은 작업은 별도 컨텍스트로 분리해 요약만 메인에 돌리고, 메인 세션은 15만 토큰을 넘기기 전에 compact하는 식으로 관리한다. 또한 대화형 권한 확인이 필요한 작업은 파이프라인에서 막히지 않도록 비대화식 실행과 batch API를 활용해야 한다.

실무 인사이트

• 에이전트 설계는 툴 추가 경쟁이 아니라 역할 분리와 정보 절제 경쟁으로 보는 편이 실전에서 더 안정적이다.
• 루프 기반 에이전트에서는 모델 응답 내용보다 stop reason, 토큰 한도, 재실행 조건을 먼저 점검해야 장애를 줄일 수 있다.
• 서브에이전트와 컨텍스트 압축을 기본값으로 두면 비용, 정확도, 디버깅 난이도를 동시에 개선할 수 있다.