200줄로 구현하는 AI 코딩 에이전트의 핵심 구조 이해하기

최근 AI 코딩 어시스턴트의 발전은 놀라울 정도입니다. 자연어 명령만으로 파일을 읽고 수정하며, 실제 작동하는 코드를 만들어내는 모습은 마치 마법과 같습니다. 하지만 이 글을 통해 전달하고자 하는 핵심 메시지는 명확합니다. 이러한 코딩 에이전트의 본질은 복잡한 기술이 아닌, 약 200줄 내외의 비교적 단순한 파이썬 코드로 구현 가능하다는 점입니다. 본 글에서는 AI 코딩 에이전트의 동작 원리에 대한 개념적 모델부터 실제 구현에 필요한 도구, 코드 구조, 그리고 이를 통해 무엇을 할 수 있는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AI 코딩 에이전트, 대화와 도구의 결합

AI 코딩 에이전트의 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)과 도구(tool)의 유기적인 결합입니다. 에이전트는 파일 시스템을 직접 조작하는 것이 아니라, LLM을 통해 필요한 작업을 요청하고, 프로그램이 이를 대행하는 구조로 작동합니다. 전체적인 흐름은 다음과 같습니다.

사용자 요청: 사용자가 자연어로 원하는 작업을 에이전트에게 요청합니다.
LLM 해석: LLM은 사용자 요청을 해석하고, 필요한 도구를 호출할 시점을 결정합니다.
도구 실행: 프로그램은 로컬 환경에서 해당 도구를 실행합니다.
결과 전달: 도구 실행 결과는 다시 LLM에게 전달됩니다.
응답 및 추가 요청: LLM은 결과를 반영하여 다음 응답을 생성하거나, 추가적인 요청을 수행합니다.

이러한 반복적인 루프가 바로 AI 코딩 에이전트의 핵심적인 동작 방식이라고 할 수 있습니다.

최소 구성으로 가능한 세 가지 핵심 도구

본 글에서 제시하는 코딩 에이전트는 놀랍게도 단 세 가지 도구만으로도 충분히 기능을 수행할 수 있습니다.

파일 읽기(Read File): LLM이 기존 코드를 이해할 수 있도록 파일 내용을 전달하는 도구입니다. 지정된 파일 경로를 절대 경로로 변환한 후, 파일 전체 내용을 문자열 형태로 반환합니다.
파일 목록 조회(List Files): 프로젝트 구조를 탐색할 수 있도록 특정 디렉터리 내의 파일 및 폴더 목록을 반환합니다. 각 항목은 파일인지 디렉터리인지 구분된 정보와 함께 제공됩니다.
파일 수정(Edit File): 가장 중요한 도구로서, 다음과 같은 두 가지 역할을 수행합니다.
- 기존 파일이 없거나 old_str이 비어 있을 경우: 새로운 파일을 생성합니다.
- 기존 파일이 있을 경우: 특정 문자열(old_str)을 찾아 새로운 문자열(new_str)로 대체합니다.

이처럼 단순한 규칙만으로도 파일 생성 및 코드 수정 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

구현을 위한 기본 구성 및 환경 설정

에이전트 구현은 파이썬을 기반으로 진행되며, LLM 호출을 위해 Anthropic의 Claude API를 활용합니다. API 키는 환경 변수를 통해 안전하게 로드하며, 파일 경로 처리를 위한 유틸리티 함수 또한 포함됩니다. 특히 상대 경로를 절대 경로로 변환하는 함수는 파일 접근 시 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

도구 등록 및 LLM에게 도구 "가르치기"

에이전트가 다양한 도구를 활용할 수 있도록 "도구 레지스트리"를 구성합니다. 이는 도구 이름과 실제 함수 간의 매핑을 정의하는 것으로, LLM이 요청한 도구를 코드 내에서 찾아 실행할 수 있도록 지원합니다.

더욱 중요한 점은 LLM이 도구의 존재와 사용법을 정확히 이해하도록 시스템 프롬프트를 구성하는 것입니다. 시스템 프롬프트에는 각 도구의 이름, 함수 설명(docstring), 함수 시그니처 등의 정보를 포함시켜 전달합니다. LLM은 이 정보를 바탕으로 언제, 어떤 도구를, 어떤 인자와 함께 호출해야 할지를 스스로 판단할 수 있게 됩니다.

도구 호출 형식 및 파싱 구조

LLM은 도구를 호출할 때 다음과 같은 형식을 따릅니다.

tool: tool_name({JSON_ARGS})

프로그램은 이 응답을 문자열 형태로 파싱하여 호출할 도구 이름과 JSON 형태의 인자를 추출합니다. 이후, 해당 파이썬 함수를 실행하고 결과를 대화 맥락에 포함시킵니다. 이 과정은 복잡한 프레임워크 없이도 간단한 문자열 처리만으로 충분히 구현 가능합니다.

에이전트 루프: 모든 것이 연결되는 지점

코딩 에이전트의 핵심은 이중 루프 구조로 이루어져 있습니다.

외부 루프: 사용자 입력을 받아 대화에 추가하는 역할을 담당합니다.
내부 루프: LLM의 응답을 파싱하고, 적절한 도구를 호출하여 실행 결과를 다시 LLM에게 전달하는 역할을 수행합니다.

이 두 루프가 유기적으로 연결되어 AI 코딩 에이전트의 핵심 기능을 구현합니다.

결론

200줄의 코드로 구현 가능한 AI 코딩 에이전트의 핵심 구조는 LLM과 도구의 효율적인 결합에 있습니다. 핵심 도구들을 효과적으로 활용하고, LLM과의 원활한 소통을 구축함으로써 복잡한 코딩 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 글에서 제시된 내용을 바탕으로, 독자 여러분도 자신만의 AI 코딩 에이전트를 구축하여 코딩 생산성을 향상시키는 경험을 해보시기를 바랍니다.