Django 웹 프레임워크의 공동 제작자이자 기술 전문가인 사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 AI 기반 코딩 에이전트가 소프트웨어 개발을 어떻게 혁신하는지 설명하기 위해 '에이전틱 엔지니어링'이라는 프레임워크를 소개했다. 단순히 코드 조각을 제안하는 기존 AI 어시스턴트와 달리, 이 에이전트들은 연속적인 루프 내에서 작동하는 것이 특징이다. 이들은 코드를 생성하고 특정 환경에서 직접 실행하며, 그 결과값에 따라 코드를 다시 정교하게 다듬는다. 이러한 반복적인 사이클은 AI가 자율적으로 구동 가능한 솔루션에 도달하게 하며, 정적인 코드 제안과 실제 작동하는 소프트웨어 사이의 간극을 효과적으로 메워준다.

특히 전문화된 명령줄 도구의 확산은 개발자의 워크플로우에 유의미한 변화를 불러일으키고 있다. 사이먼 윌리슨은 에이전트를 정의하는 가장 중요한 요소로 도구 실행 능력을 꼽았다. 코드 실행 능력이 결여된 대규모 언어 모델(LLM)은 내부적인 한계에 갇히기 마련이지만, 도구를 직접 다루게 되면 엔지니어링 프로세스에 능동적으로 참여하는 주체가 된다. 다만 이는 인간 개발자의 소멸을 의미하지 않는다. 오히려 엔지니어의 역할은 AI가 성공할 수 있도록 적절한 지침과 도구 환경을 설계하고, 복잡한 요구사항 속에서 최적의 결정을 내리는 고차원적 아키텍트로 진화한다.

무엇보다 코드가 흔해지고 저렴해지는 시대일수록 엔지니어링의 본질은 '해결해야 할 올바른 문제'를 찾는 역량에 집중된다. 개발자는 에이전틱 엔지니어링 패턴을 활용함으로써 더 높은 품질을 유지하면서도 더욱 야심 찬 프로젝트에 도전할 수 있다. 궁극적인 목표는 단순히 코드 양을 늘리는 것이 아니라, AI를 환경에서 학습하고 복잡한 단계를 수행하는 협력자로 활용하여 보다 영향력 있는 시스템을 구축하는 데 있다.

소프트웨어를 만드는 전문가인 사이먼 윌리슨은 '에이전틱 엔지니어링(Agentic Engineering)'이라는 새로운 방법을 소개했어요. 이것은 AI가 단순히 코드를 추천해 주는 것을 넘어, 스스로 프로그램을 만들고 실행하며 결과가 틀리면 다시 고치는 과정을 반복하는 것을 말해요. 마치 요리사가 레시피만 알려주는 게 아니라, 직접 요리를 해보고 맛이 없으면 다시 양념을 조절해 완벽한 음식을 만들어내는 것과 비슷하죠. 이런 반복적인 과정(반복 주기) 덕분에 AI는 스스로 정답에 가까운 프로그램을 완성할 수 있어요.

요즘은 AI가 직접 컴퓨터를 조작하는 특별한 도구들이 많이 나오고 있어요. 윌리슨은 미래의 AI에게 가장 중요한 점은 바로 이런 도구를 직접 사용할 수 있는 능력(도구 실행)이라고 말해요. 예전의 인공지능 모델(거대 언어 모델)은 머릿속으로 생각만 할 수 있어서 한계가 있었지만, 이제는 도구를 써서 실제로 일을 해보는 '행동대장'이 된 거예요. 하지만 그렇다고 해서 사람이 필요 없어지는 것은 아니에요. 대신 사람은 AI에게 어떤 일을 시킬지 결정하고, AI가 일을 잘할 수 있도록 환경을 만들어주는 설계자(아키텍트) 역할을 하게 돼요.

이제 프로그램을 만드는 코드(Code)는 예전보다 훨씬 쉽고 흔해졌어요. 하지만 정말 중요한 것은 '어떤 문제를 해결할 것인가'를 찾아내는 사람의 실력이에요. 이 새로운 방식을 사용하면 우리는 더 크고 어려운 프로젝트도 높은 품질(품질 보증)로 완성할 수 있어요. AI를 단순한 비서가 아니라, 스스로 배우고 복잡한 심부름도 끝까지 해내는 '똑똑한 파트너(협력자)'로 생각하며 함께 일하는 시대가 온 것이죠.