에이전트는 컴파일을 원한다

AI 에이전트가 컴파일을 시작하고 있습니다. 2026년 중반, 스택 전반에서 같은 분리가 모든 방향에서 출시되고 있습니다. 모델이 결정하고, 모델이 아닌 무언가가 실행합니다. 에이전트는 모델 루프 안에서 실시간으로 행동하는 대신 계획, DAG, 워크플로우 스크립트 같은 결정론적 아티팩트를 내놓고, 이를 일반 소프트웨어처럼 재생하고 재개하고 감사하는 런타임에 넘깁니다. 모델은 뒤엉킨 의도를 파싱해 중간 표현으로 바꾸는 컴파일러 프런트엔드가 되어 가고 있습니다. 결정론적 런타임은 백엔드가 되어 가고 있습니다. 실시간 에이전시는 탐색, 처음 보는 실패, 그리고 감각을 위해 아껴 두는 비싼 모드로 다시 가격이 매겨지고 있습니다. {.answer-block}

7월 1일, 하나의 논지 선언처럼 읽히는 제목을 단 Show HN 글이 올라왔습니다. “Coding agent that compiles intent into deterministic DAG before running(실행 전에 의도를 결정론적 DAG로 컴파일하는 코딩 에이전트)”. 프로젝트 이름은 Rigorix입니다. 스스로를 “반복 가능하고 감사 가능한 AI 소프트웨어 엔지니어링을 위한 결정론적 코딩 에이전트 런타임”이라 부르는 Rust 런타임이며, 역할 분담을 한 줄로 못 박습니다. “LLM은 코드를 생성하고, Rigorix는 실행을 통제한다.”³ 포인트 14점에 댓글 하나. 그냥 스크롤해 지나치기 쉬운 글입니다. 제가 멈춘 이유는, 최근 몇 주 사이 같은 형태가 서로 다른 방향에서 출시되는 것을 세 번째로 목격했기 때문입니다. 이야기의 주인공은 어느 한 도구가 아니라 그 형태입니다.

TL;DR

• Anthropic은 2024년 12월에 정식 경계선을 그었습니다. 워크플로우는 “미리 정의된 코드 경로를 통해” 실행되고, 에이전트는 “자신의 프로세스를 동적으로 지휘”합니다.¹ 그 갈림길은 사람이 설계 시점에 고르는 것이었습니다. 이제 그 갈림길이 런타임으로 옮겨 가고 있고, 선택은 모델이 합니다.
• Claude Code의 동적 워크플로우에서는 모델이 JavaScript 오케스트레이션 스크립트를 작성하고, 런타임이 대화 바깥에서 그것을 실행합니다. 캐시된 결과로 재개할 수 있고, 이전 실행과 diff로 비교할 수 있으며, 다시 실행할 수 있는 명령으로 저장할 수 있습니다.²
• 같은 형태가 세 방향에서 더 도착합니다. 자연어 작업을 실행 가능한 DAG로 컴파일하는 인디 도구(Rigorix)³, 컴파일하지 않은 그래프의 실행을 거부하는 프레임워크(LangGraph)⁴, 에이전트 루프를 재생 가능한 워크플로우로 감싸는 내구 실행(durable execution) 인프라(Temporal)⁵.
• 컴파일은 늘 사 주던 것을 사 줍니다. 캐싱, 증분 재빌드, diff 가능한 아티팩트, 실행 전 리뷰. 그리고 늘 치르던 값을 치르게 합니다. 컴파일 시점에 얼어붙은 판단이 그 값입니다.
• 탐색, 처음 보는 오류 상태, 감각에서는 여전히 실시간 에이전시가 이깁니다. 운영 규칙은 이렇습니다. 첫 실행은 리서치이고, 그다음의 모든 실행은 빌드가 되고 싶어 합니다.

갈림길은 설계 시점에 있었습니다. 이제 런타임으로 옮겨 갑니다

이 분야의 선행 문헌은 2024년 12월 19일에 발표된 Anthropic의 “Building Effective Agents”이고, 지금도 이 영역의 표준 분류법입니다. 이 글은 워크플로우를 “LLM과 도구가 미리 정의된 코드 경로를 통해 오케스트레이션되는 시스템”으로, 에이전트를 “LLM이 자신의 프로세스와 도구 사용을 동적으로 지휘하면서 작업을 완수하는 방식에 대한 통제권을 유지하는 시스템”으로 정의합니다. 선택에 대한 조언은 이렇습니다. “잘 정의된 작업에는 워크플로우가 예측 가능성과 일관성을 제공하는 반면, 대규모로 유연성과 모델 주도의 의사결정이 필요할 때는 에이전트가 더 나은 선택이다.”¹

18개월 동안 그 문장은 메뉴판처럼 읽혔습니다. 시스템 설계자인 당신이 코드 한 줄을 쓰기 전에 왼쪽 열이나 오른쪽 열을 골랐습니다. 2026년의 전환은 그 메뉴판이 파이프라인으로 접히고 있다는 것입니다. 에이전트는 유연한 모델 주도 패스를 정확히 한 번, 계획 시점에 수행하고, 그 패스의 산출물이 워크플로우입니다. 이 작업을 위해 즉석에서 생성된, 미리 정의된 코드 경로 말입니다. 같은 시스템에서, 단계를 나누어, 컴파일 시점에는 에이전트의 유연성을, 실행 시점에는 워크플로우의 예측 가능성을 얻습니다.

“워크플로우냐 에이전트냐”라는 질문은 컴파일러가 “유연성이냐 속도냐”에 답했던 방식 그대로 답을 얻고 있습니다. 둘 다, 아티팩트 하나를 사이에 두고.

세 개의 신호, 하나의 방향

먼저 환경이 결정론적이 되었습니다

하니스 레이어가 에이전트보다 먼저 도착했습니다. 훅은 모델이 흥정할 수 없는 종료 코드와 함께 라이프사이클 이벤트에서 발화합니다. 권한 규칙은 도구 호출 이후가 아니라 이전에 평가됩니다. 2026년의 에이전트 아키텍처라는 분과 전체가 확률적 코어를 감싼 결정론적 셸이고, 그 솔직한 고백은 이렇습니다. 매번 반드시 일어나야 하는 일에 대해서는 모델에게 묻기를 그만두고 경계에서 강제하기 시작했다는 것. 결정론은 가장자리에 먼저 도착했습니다.

다음으로 내구성 있는 아티팩트가 대화를 이겼습니다

두 번째 신호는 세션에서 살아남는 것이 무엇이냐입니다. 대화는 증발하지만 체크, 스펙, 테스트는 남고, 에이전트는 거기에 맞춰 너무 강하게 최적화한 나머지 체크가 곧 스펙이 됩니다. 그 밑에 깔린 교훈은 이렇습니다. 대화 기록은 산출물이 아닙니다. 아티팩트가 산출물입니다. 다음 세션, 다음 에이전트, 다음 엔지니어가 손에 쥘 수 있는 유일한 것이기 때문입니다. 검증에 대해 그것을 받아들였다면, 실행 계획에 대해 받아들이는 것은 한 걸음 차이입니다. 내구성 있는 체크가 그것을 만들어 낸 대화보다 오래 산다면, 내구성 있는 계획도 그렇습니다.

이제 계획 자체가 아티팩트입니다

세 번째 신호가 새로운 것이고, 이 에세이의 주제입니다. 에이전트가 실행을 실시간으로 수행하는 대신 일급 아티팩트로 내보내기 시작했습니다.

Claude Code는 이것을 제품 표면으로 출시했습니다. 동적 워크플로우는 “서브에이전트를 대규모로 오케스트레이션하는 JavaScript 스크립트”입니다. 당신이 설명한 작업에 맞춰 Claude가 스크립트를 작성하고, 세션이 응답성을 유지하는 동안 런타임이 백그라운드에서 그것을 실행합니다. 무엇의 주인이 바뀌었는지에 대해 문서는 명시적입니다. “워크플로우는 계획을 코드로 옮긴다.” 자체 비교 표에서 “다음에 무엇을 실행할지 누가 결정하는가”에 대한 답은 Claude가 아닙니다. 스크립트입니다. 실행할 때마다 그 스크립트가 파일로 기록되고, 당신은 그것을 열어 보고, 이전 실행의 스크립트와 diff로 비교하고, 수정하고, 다시 띄울 수 있습니다. 실행을 중단했다가 재개하면 “이미 완료된 에이전트는 캐시된 결과를 반환하고, 나머지는 실시간으로 실행됩니다.”²

Rigorix는 인디 방향에서 같은 형태를 쌓아 올리는데, 그 아키텍처는 컴파일러 교과서처럼 읽힙니다. 계획은 의도 분류, 파라미터 추출, DAG 생성 순으로 진행되고, 템플릿 기반 엔진이 리스크 게이트, 예산, 권한 아래에서 그래프를 실행하며, 추적을 위해 HMAC 서명이 붙은 감사 봉투를 남깁니다. 이득에 대한 정의도 정밀합니다. “반복 가능하다는 것은 같은 템플릿과 정책 아래에서 같은 의도가 같은 실행 구조를 만들어 낸다는 뜻이다.”³

프레임워크는 이미 그 자리에 있었습니다. 같은 아이디어를 API 동사 하나에 숨겨 둔 채로 말입니다. LangGraph는 에이전트 로직을 엣지로 연결된 노드(“에이전트의 로직을 인코딩하는 함수”)로 모델링하고, 문서는 요구 사항을 굵은 글씨로 못 박습니다. “그래프는 사용하기 전에 반드시 컴파일해야 합니다(You MUST compile your graph before you can use it).” 체크포인터와 함께 컴파일하면 “LangGraph는 슈퍼스텝 경계마다 체크포인트를 저장”하고, 절반쯤 끝난 실행을 재개 가능하게 만드는 것이 바로 이것입니다.⁴

그리고 인프라 레이어가 아래에서 도착했습니다. 내구 실행 플랫폼인 Temporal은 에이전트의 추론 루프를, 진행 상황이 어떤 프로세스 바깥에서도 유지되는 워크플로우로 감쌉니다. “Temporal은 애플리케이션의 진행 상황을 추적하고 모든 Activity 결과를 저장”하므로, 죽은 에이전트는 처음부터 다시 추론하는 대신 “멈춘 지점에서 이어서” 갑니다. 2025년 7월 30일에 발표된 OpenAI Agents SDK와의 통합은 그 감싸기를 손수 굴리는 패턴이 아니라 공식 지원 경로로 만들었습니다.⁵

인디 도구, 제품 표면, 프레임워크, 인프라. 네 방향, 하나의 형태. 모델이 결정하고, 아티팩트가 실행합니다.

컴파일러 비유를 문자 그대로 받아들이세요

AI 글쓰기에서 비유는 대개 장식입니다. 이 비유는 하중을 받치는 비유입니다. 예측이 그 비유에서 저절로 떨어져 나오기 때문입니다.

컴파일러 프런트엔드는 소스를 파싱하고, 의미를 검사하고, 중간 표현을 내보냅니다. 이 시스템들이 돌리는 계획 단계가 정확히 그것입니다. Rigorix의 의도 분류가 파싱이고, 파라미터 추출이 의미 분석이며, DAG 생성이 코드 생성입니다. 워크플로우 스크립트가 IR입니다. 그다음 백엔드는 백엔드가 하는 일을 합니다. 병렬성을 스케줄링하고, 자원 한도를 강제하고(Claude Code는 한 번의 실행을 동시 에이전트 16개, 총 1,000개로 제한합니다²), 메모이제이션을 합니다. 네 가지 귀결이 따라 나옵니다.

계획이 빌드 캐시를 얻습니다. 재개 시맨틱은 증분 컴파일입니다. Claude Code는 재개 시 캐시된 에이전트 결과를 반환하고, Temporal이 에이전트 개발자에게 내세우는 것은 실패 지점부터의 복구가 잃어버린 작업을 다시 만들려고 모델을 재실행하는 대신 토큰을 보존한다는 점입니다.⁵ 다음 단계는 콘텐츠 주소 기반 계획 스테이지입니다. 초반 스테이지가 바뀌지 않은 워크플로우를 다시 실행하면, make가 바뀌지 않은 오브젝트를 건너뛰듯 그 스테이지들을 건너뛰게 될 것입니다.

계획이 diff의 대상이 됩니다. 워크플로우 문서는 실행의 스크립트를 이전 실행의 스크립트와 diff로 비교해 보라고 권합니다.² 계획이 텍스트가 되는 순간, 계획 드리프트는 코드 드리프트처럼 눈에 보이게 되고, “이 마이그레이션의 오케스트레이션이 지난 분기 이후 달라졌다”는 것은 대화 기록을 뒤지는 고고학 프로젝트가 아니라 풀 리퀘스트에서 리뷰 가능한 이벤트가 됩니다.

계획이 리뷰 표면이 됩니다. 워크플로우가 실행되기 전에 Claude Code는 계획된 단계를 보여 주고 동의에 앞서 “View raw script(원본 스크립트 보기)”를 제안합니다.² 이것이 리뷰의 향방과 연결되는 조각입니다. 저는 에이전트가 대체한 것은 리뷰가 아니라 리뷰어라고 주장했습니다. 인간의 일은 diff를 검사하는 데서 의도를 소유하는 데로 이사했습니다. 컴파일된 계획이 바로 그 이사한 리뷰가 일어나는 아티팩트입니다. 실행이 무언가를 소비하기 전에 의도가 읽히는 유일한 자리이기 때문입니다. 실시간 결정 1만 개는 리뷰할 수 없습니다. 40줄짜리 스크립트는 리뷰할 수 있습니다. 대규모 에이전트 작업에 대한 승인은 사후에 diff를 승인하는 데서 사전에 계획을 승인하는 쪽으로 옮겨 갈 것입니다.

드리프트는 패치가 아니라 재컴파일을 트리거합니다. 세상이 바뀌어서, 그러니까 API 이름이 바뀌거나 의존성 버전이 올라가서 컴파일된 계획이 실패할 때, 잘못된 수는 DAG를 손으로 고치는 것입니다. 그것은 오브젝트 코드를 패치하는 일입니다. 올바른 루프는 프런트엔드를 다시 돌립니다. 같은 의도, 새로운 환경, 새로 뽑은 계획. 내구 런타임은 이미 일시적 실패를 재시도로 아티팩트 안에서 흡수합니다. 환경 드리프트는 컴파일러로 탈출하는 실패 클래스입니다. 하니스에는 빌드 시스템이 캐시를 무효화하듯 계획을 무효화하는 드리프트 감지기가 자라날 것이고, “드리프트 시 재컴파일”은 수동 구조 작업이 아니라 상시 루프가 됩니다.

각 모드가 이기는 자리

이 표는 순위표가 아니라 경계선입니다. 경계선 아래의 모든 것은 곧 훨씬 저렴해지고 훨씬 신뢰할 만해집니다. 경계선 위의 모든 것은 비싸게 남습니다. 마땅히 그래야 하기 때문입니다.

컴파일이 사 주지 않는 것

세 가지는 실시간으로 남습니다. 아닌 척하는 것이 이 패턴이 과대 판매될 방식입니다.

탐색. 낯선 코드베이스나 진짜로 새로운 문제에서는 계획 자체가 발견입니다. 결정하는 것이 곧 일이기 때문에 아직 컴파일할 것이 없습니다. 이해하기 전에 컴파일하면 당신의 무지를 담은 자신만만한 아티팩트가 나오고, 런타임은 그것을 흠잡을 데 없이 실행할 것입니다.

처음 보는 오류 상태. 컴파일된 계획은 작성자가 예상한 실패를 처리합니다. 재시도 정책은 예상된 문제에 대한 결정론적 답입니다. 문제가 예상 밖일 때 결정론적 재시도는 해결이 아니라 루프이고, 올바른 수는 프런트엔드로 다시 에스컬레이션하는 것입니다. 거기서는 모델이 실제 오류를 들여다보고 생각할 수 있습니다.

감각. 워크플로우는 컴파일 시점에 동결된 판단이고, 동결된 판단은 낡아 갑니다. 어설프게 실행된 신선한 판단이 흠잡을 데 없이 실행된 낡은 판단을 이깁니다. 낡은 쪽은 자신만만하게 실패하기 때문입니다. 제품이 어떤 느낌이어야 하는지에 대한 결정은 누구도 컴파일해서는 안 됩니다.

검증 쪽에서 가져와야 할 경고도 하나 있습니다. DAG는 체크 표면이고, 계획이 빠뜨린 모든 것은 소리 없이 업무에서 빠집니다. 눈에 보이는 테스트가 사실상의 스펙이 되게 만드는 것과 같은 역학입니다. 컴파일은 작업에 대한 모델의 판단 전부를 하나의 아티팩트에 응축하고, 그만큼 인간의 일은 그 아티팩트를 소유하는 일로 응축됩니다. 계획이 컴파일된다고 리뷰가 사라지지 않습니다. 리뷰는 계획 시점으로 이동하고, 손에 쥐는 것은 지렛대 효과가 큰 한 페이지입니다.

나의 입장

지금 제가 따르는 규칙은 단순합니다. 어떤 작업이든 첫 번째 실행은 리서치이고 실시간 에이전트를 받을 자격이 있습니다. 두 번째 실행은 빌드이고 아티팩트를 받을 자격이 있습니다. Claude Code는 그 규칙을 UX로 출시합니다. Claude에게 워크플로우를 한 번 쓰게 하고, 실행의 스크립트를 명령으로 저장하고, 영원히 재실행하는 것입니다.² Rigorix는 그것을 거버넌스로 출시합니다. Temporal은 인프라로 출시합니다. LangGraph는 몇 년 앞서 그것을 출시했습니다. 아무도 선언문으로 읽지 않은 API 동사 하나로 말입니다.

에이전트가 컴파일을 원하는 이유는 프로그래머가 그랬던 이유와 같습니다. 결정은 비싸고 귀합니다. 실행은 지루하고, 검사 가능하고, 반복해도 공짜여야 합니다. 업계는 2024년과 2025년을 모델이 결정할 수 있다는 것을 증명하는 데 썼습니다. 2026년의 일은 모델이 단 한 번만 결정하면 되도록 만드는 것입니다.

핵심 정리

• 첫 실행은 리서치, 두 번째 실행은 빌드입니다. 처음 해 보는 작업은 실시간 에이전트로 실행하세요. 반복되는 순간 아티팩트로 동결하고, 이미 풀린 문제에 새 판단 비용을 지불하는 일을 멈추세요.
• 지루한 80%를 먼저 컴파일하세요. 릴리스 잡무, 마이그레이션 일괄 작업, 번역 배치, 감사 패스처럼 반복은 많고 검증은 저렴한 것들이 먼저입니다. 탐색, 디버깅, 감각은 실시간으로 남겨 두세요.
• 드리프트 시 재컴파일 루프를 도입하세요. 세상이 바뀌어 컴파일된 워크플로우가 깨지면 아티팩트를 손으로 패치하지 마세요. 모델을 돌려보내 새 현실에 맞는 계획을 다시 생성하게 하고, diff를 리뷰하고, 다시 동결하세요.
• 대화 기록이 아니라 계획을 리뷰하세요. 실행이 결정론적이 되는 순간, 계획은 시스템에서 지렛대 효과가 가장 큰 한 페이지입니다. 마이그레이션 스크립트를 읽듯 읽으세요. 실제로 그것이 마이그레이션 스크립트이기 때문입니다.

FAQ

AI 에이전트가 계획을 컴파일한다는 것은 무슨 뜻인가요?

에이전트의 산출물이 실시간 행동의 연속이 아니라 워크플로우 스크립트나 DAG 같은 결정론적이고 검사 가능한 아티팩트라는 뜻입니다. 모델은 계획 시점에 추론을 수행해 아티팩트를 내보내고, 모델이 아닌 런타임이 재생·재개·감사 시맨틱과 함께 그것을 실행합니다. Claude Code의 동적 워크플로우(모델이 작성하고 런타임이 실행하는 JavaScript 스크립트)와 Rigorix(자연어 작업을 실행 가능한 DAG로 컴파일)가 이미 출시된 사례입니다.

AI 워크플로우와 AI 에이전트의 차이는 무엇인가요?

Anthropic의 2024년 정식 정의에 따르면, 워크플로우는 “LLM과 도구가 미리 정의된 코드 경로를 통해 오케스트레이션되는 시스템”이고, 에이전트는 “자신의 프로세스와 도구 사용을 동적으로 지휘”합니다. 2026년의 업데이트는 그 경계가 두 시스템 사이의 선택이 아니라 한 시스템 안의 단계가 되고 있다는 것입니다. 에이전트가 동적 패스를 계획 시점에 딱 한 번 수행하고, 미리 정의된 코드 경로를 스스로 생성합니다.

컴파일된 에이전트 워크플로우가 자율 에이전트보다 나은가요?

반복되고 형태가 잘 잡힌 작업이라면 그렇습니다. 컴파일된 워크플로우는 실행당 비용이 더 낮고, 캐시된 결과로 재개할 수 있으며, 실행 전에 리뷰할 수 있습니다. 탐색, 처음 보는 오류 상태, 판단이 필요한 결정이라면 아닙니다. 컴파일된 계획은 컴파일 시점에 동결된 판단이고, 그런 작업에는 그 순간에 적용되는 판단이 필요합니다. 실용적인 기준은 실행 횟수입니다. 첫 실행은 실시간으로 유지하고, 두 번 실행할 모든 것은 컴파일하세요.

오늘날 에이전트의 의도를 결정론적 아티팩트로 컴파일하는 도구는 무엇인가요?

2026년 7월 기준으로 검증된 사례는 네 가지입니다. Claude Code 동적 워크플로우: 모델이 JavaScript 오케스트레이션 스크립트를 작성하고 런타임이 실행하며, 저장된 스크립트는 재사용 가능한 명령이 됩니다. Rigorix: 자연어 작업을 정책, 예산, 권한 제약 아래에서 실행되는 DAG로 컴파일하는 오픈 소스 Rust 런타임입니다. LangGraph: 그래프는 실행 전에 반드시 컴파일해야 하며, 슈퍼스텝 경계에서 체크포인트를 남깁니다. Temporal: 에이전트의 진행 상황을 영속화하고 실패 지점부터 재개하는 내구 실행 워크플로우입니다.

출처