에이전트 코딩 - 자율 AI를 사용하는 관행 자치령 대표 소프트웨어 계획, 작성, 테스트 및 반복 — 2024~2025년에 연구 데모에서 실제 개발자 워크플로로 전환되었습니다. 2025년 10월 출시와 함께 클로드 하이쿠 4.5, Anthropic은 명시적으로 최적화된 모델을 제공했습니다. 대리인의 워크로드: 빠르고 비용 효율적이며, 하위 에이전트 오케스트레이션 및 "컴퓨터 사용" 작업(예: 구동 도구, 편집기, CLI)에 맞춰 조정되었습니다. 이 가이드는 최신 소식, 기능 노트, 실용적인 레시피, 거버넌스 모범 사례를 통합하여 개발자와 엔지니어링 리더가 2025년에 책임감 있고 효과적으로 에이전트 코딩을 도입할 수 있도록 지원합니다.
"에이전트 코딩"(오케스트레이션, 서브에이전트)이란 무엇입니까?
에이전트 코딩 모델이 코드를 작성할 뿐만 아니라 작업을 조정하고, 도구를 호출하고, 중간 결과를 처리하고, 더 큰 워크플로의 일부로서 하위 작업을 자율적으로 관리하는 LLM 사용 패턴을 의미합니다. 실제로 이는 모델이 일련의 단계를 계획하고, 하위 에이전트/도구에 작업을 위임하고, 해당 출력을 사용하여 최종 아티팩트를 생성하는 "프로그래머 에이전트"처럼 작동할 수 있음을 의미합니다. Anthropic을 비롯한 여러 업체는 이러한 스타일을 지원하는 모델과 도구 프레임워크를 명시적으로 구축하고 있습니다.
오케스트레이션 대 서브에이전트
- 오케스트라: 복잡한 작업을 개별적인 하위 작업으로 분해하고, 이를 하위 에이전트에 할당하고, 결과를 연결하는 컨트롤러(인간, Sonnet 4.5와 같은 전담 에이전트 모델 또는 씬 프로그램)입니다. 오케스트레이터는 전역 상태를 유지하고 정책(안전, 예산)을 시행합니다.
- 하위 대리인: 개별 하위 작업(예: 요약, 엔터티 추출, 인코딩, API 호출 또는 출력 검증)을 처리하는 작고 집중적인 작업자(종종 Haiku 4.5와 같은 가벼운 모델 또는 결정론적 코드 모듈)입니다.
클로드 하이쿠 4.5를 하위 에이전트(인코더)로 사용하고, 더 강력한 추론 모델을 오케스트레이터로 사용하는 것은 일반적이고 비용 효율적인 설계입니다. 오케스트레이터가 계획을 세우는 동안 하이쿠는 여러 작고 병렬화 가능한 작업을 빠르고 저렴하게 구현합니다.
지금 왜 중요한가
2025년에 에이전트 코딩이 실용화될 수 있도록 여러 요소가 수렴되었습니다.
- 모델이 조정됨 컴퓨터 사용도구 호출, 테스트 및 오케스트레이션에 대한 안정성이 향상되었습니다.
- 대기 시간과 비용이 개선되어 여러 에이전트 인스턴스를 병렬로 실행할 수 있습니다.
- 에이전트가 통제되고 관찰 가능한 방식으로 작동할 수 있게 해주는 툴링 생태계(API, 샌드박스, CI/CD 통합)
Claude Haiku 4.5는 하위 에이전트 오케스트레이션에 적합한 속도, 비용, 코딩 능숙도의 균형을 제공함으로써 이러한 추세를 활용할 수 있도록 명확하게 자리매김했습니다.
정신 모델(공통 패턴): 플래너 → 작업자 → 평가자. 플래너는 목표를 여러 작업으로 나누고, 작업자 하위 에이전트는 (종종 병렬로) 작업을 실행합니다. 평가자는 이를 검증하고 수정 사항을 수락하거나 요청합니다.
Claude Haiku 4.5 — 개발자를 위한 새로운 기능
Anthropic은 2025년 10월, 코딩, 컴퓨터 활용 및 에이전트 작업에 맞춰 조정된 고처리량, 비용 효율적인 모델인 Claude Haiku 4.5를 출시했습니다. 이 릴리스는 속도와 토큰당 비용을 개선하는 동시에 강력한 코딩 및 다단계 추론 성능을 유지하는 데 중점을 두었습니다. 이는 짧은 도구 호출과 루프가 많은 실용적인 에이전트 워크플로에 필수적인 속성입니다. Haiku 4.5는 Anthropic의 Haiku 제품군에서 가장 경제적인 옵션으로 자리매김하는 동시에 코드 및 에이전트 작업에 필요한 중요한 작업 수준의 성능을 제공합니다. 이 모델은 API를 통해 제공되어 개발자가 CI 시스템, IDE 내 도구 및 서버 측 오케스트레이터에 통합할 수 있도록 지원합니다.
벤치마크 및 실제 성능
주요 지표 중 하나는 Claude Haiku 4.5가 SWE-bench Verified(Anthropic materials에서 약 73.3%로 보고됨)와 같은 코딩 벤치마크에서 높은 점수를 받았으며, 이전 Haiku 릴리스에 비해 "컴퓨터 사용"(도구 기반 작업) 측면에서 눈에 띄는 개선을 보였다는 것입니다. Claude Haiku 4.5는 여러 개발자 작업에서 Sonnet 4와 유사한 성능을 제공하는 동시에, 확장 가능한 에이전트 시스템에 적합한 비용 대비 성능 균형을 제공합니다.
에이전트 코딩을 가능하게 하는 Claude Haiku 4.5의 주요 기능
루프 및 도구 호출에 맞게 조정된 속도 및 비용 프로필: 에이전트 루프는 일반적으로 여러 번의 짧은 모델 호출(계획 → 도구 호출 → 평가 → 재계획)을 포함합니다. Haiku 4.5는 처리량 향상과 낮은 토큰 비용에 중점을 두어 더 많은 반복 작업을 저렴하게 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 오케스트레이터가 테스트, 린팅 또는 실험적 브랜치 구축을 위해 하위 에이전트를 생성할 때 필수적입니다.
더욱 강력한 단축형 코딩 및 "컴퓨터 사용": Haiku 4.5는 코딩 벤치마크 및 컴퓨터 시뮬레이션 작업(셸 명령 실행, 파일 편집, 로그 해석)에서 우수한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 따라서 LLM이 출력을 읽고, 다음 단계를 결정하고, 후속 명령을 내리는 자동화 스크립트의 안정성이 더욱 향상됩니다. 이 기능을 사용하여 분류, 스캐폴딩 및 테스트-수정 주기를 자동화할 수 있습니다.
API 및 생태계 가용성: Haiku 4.5는 API(예:)를 통해 접근 가능합니다. 코멧API ) 및 클라우드 파트너(예: Vertex AI 및 Bedrock 목록)를 통해 기존 CI/CD 파이프라인, 컨테이너화된 오케스트레이터 및 클라우드 서비스와의 통합을 간소화합니다. 안정적인 프로그래밍 인터페이스를 사용하면 취약한 글루 코드(glue code)를 줄이고 일관된 속도 제한, 재시도 및 관찰 가능성을 확보할 수 있습니다.
Haiku 4.5와 잘 작동하는 다중 에이전트 오케스트레이션 패턴
Haiku 4.5를 저렴하고 빠른 도구로 사용하면 검증된 오케스트레이션 패턴이 몇 가지 눈에 띕니다.
1) 계층적 오케스트레이션(마스터/워커)
작동 원리 : 상위 계획자(Sonnet) → 중간 단계 디스패처(Haiku 오케스트레이터) → 워커 풀(Haikus + 결정론적 코드). 상위 기능 오케스트레이터(예: Sonnet 4.5)는 계획을 생성하고 여러 Haiku 4.5 워커에게 단계를 할당합니다. 마스터는 결과를 집계하고 최종 추론 또는 수락 확인을 수행합니다.
사용시기 : 복잡한 작업으로, 가끔씩 경계 추론(설계, 정책 결정)이 필요하지만, 많은 루틴 실행이 필요합니다. Anthropic에서는 이를 생산적인 패턴으로 명시적으로 권장합니다.
2) 태스크 팜 / 워커 풀
작동 원리 : 동일한 Haiku 워커 풀이 큐에서 작업을 가져와 독립적으로 실행합니다. 오케스트레이터는 진행 상황을 모니터링하고 실패한 작업을 재할당합니다.
사용시기 : 일괄 문서 요약, 데이터세트 레이블 지정, 여러 코드 경로에 걸친 단위 테스트 실행과 같은 고처리량 워크로드. 이 패턴은 Haiku의 빠른 속도와 낮은 비용을 활용합니다.
3) 파이프라인(단계적 변환)
작동 원리 : 데이터는 순서대로 단계를 거칩니다. 예를 들어, 수집 → 정규화(하이쿠) → 강화(외부 도구) → 합성(소넷)입니다. 각 단계는 작고 전문화되어 있습니다.
사용시기 : 다양한 모델/도구가 각 단계에 적합한 다단계 ETL 또는 콘텐츠 생성.
4) 맵리듀스 / 맵머지
작동 원리 : 맵: 많은 하이쿠 작업자가 서로 다른 입력 조각을 처리합니다. 리듀스: 오케스트레이터(또는 더 강력한 모델)가 충돌을 병합하고 해결합니다.
사용시기 : 대규모 텍스트 코퍼스 분석, 대규모 QA 또는 다중 문서 합성. 추적성을 위해 로컬 인코딩은 보존하되, 비용이 더 많이 드는 모델에서 가끔씩만 계산되는 글로벌 요약이나 순위가 필요할 때 유용합니다.
5) 평가자 루프(QA + 수정)
작동 원리 : Haiku가 출력을 생성하면 다른 Haiku 작업자나 Sonnet 평가자가 이를 체크리스트와 비교합니다. 출력이 실패하면 루프백합니다.
사용시기 : 프론티어 모델만을 사용하는 것보다 반복적 개선이 저렴한 품질에 민감한 작업입니다.
시스템 아키텍처: 실용적인 프록시 인코딩 Haiku로 설정
컴팩트한 참조 아키텍처(구성 요소):
- API 게이트웨이/에지: 사용자 요청을 수신하고 인증/속도 제한을 수행합니다.
- 전처리기(하이쿠): 정리, 정규화, 구조화된 필드 추출 및 인코딩된 작업 개체(JSON) 반환 - 프록시 인코딩.
- 오케스트레이터(Sonnet/상위 모델 또는 경량 규칙 엔진): 인코딩된 작업을 소비하고 어떤 하위 작업을 생성할지, 아니면 요청을 직접 처리할지 여부를 결정합니다.
- 작업자 풀(Haiku 인스턴스): 병렬 Haiku 에이전트는 할당된 하위 작업(검색, 요약, 코드 생성, 간단한 도구 호출)을 실행합니다.
- 평가자/품질 게이트(소네트 또는 하이쿠): 출력을 검증하고 필요한 경우 세부 사항을 요청합니다.
- 툴링 계층: 데이터베이스, 검색, 코드 실행 샌드박스 또는 외부 API에 대한 커넥터입니다.
Haiku 4.5의 향상된 "서브 에이전트 오케스트레이션" 동작은 이러한 구성에 매우 적합합니다. 응답 속도와 비용 프로파일 덕분에 여러 동시 작업자를 실행하여 다양한 구현을 병렬로 탐색할 수 있습니다. 이 설정은 Haiku를 빠른 프록시 인코더 및 실행 워커Sonnet을 중량 계획/평가에 사용하는 동시에 대기 시간과 비용을 줄였습니다.
툴링 및 컴퓨팅 고려 사항
- 샌드박스 컴퓨터 사용: 에이전트가 제어하는 셸이나 컨테이너화된 환경을 제공하여 테스트를 실행하고 아티팩트를 빌드합니다. 네트워크 액세스를 제한하고 필요한 저장소만 마운트합니다.
- 프로비넌스: 모든 에이전트 작업은 설명 가능성을 유지하고 롤백을 허용하기 위해 서명된 로그와 diff를 생성해야 합니다.
- 병행: 여러 개의 워커를 실행하면 적용 범위(다양한 구현)가 늘어나지만 충돌하는 패치를 조정하기 위한 오케스트레이션이 필요합니다.
- 자원 예산: "내부 루프"(빠른 반복)에는 Haiku 4.5를 사용하고, 필요한 경우 최종 코드 검토나 아키텍처 분석을 위해 더 무거운 모델을 예약합니다.
도구 래퍼 및 기능 어댑터
원시 시스템 API를 모델 프롬프트에 직접 노출하지 마세요. 입력을 검증하고 출력을 정제하는 구체적이고 명확한 어댑터로 도구를 래핑하세요. 어댑터의 역할 예시는 다음과 같습니다.
- 허용된 작업에 대한 명령 검증
- 리소스/시간 제한 시행
- 평가자를 위해 저수준 오류를 구조화된 JSON으로 변환합니다.
최소 작동 예제 — Python(비동기)
아래는 최소한입니다. 실용적인 Python 예제를 보여주는 계층적 패턴: Sonnet을 플래너로, Haiku 작업자를 실행자로 사용합니다. 메시징 통화에는 공식 Anthropic Python SDK를 사용합니다(SDK 문서 참조). ANTHROPIC_API_KEY 환경 변수를 사용하세요. CometAPI의 API를 사용할 수도 있습니다. 클로드 하이쿠 4.5 API 및 클로드 소네 4.5 APICometAPI를 사용하여 API를 호출하는 가격은 공식 가격에서 20% 할인됩니다. CometAPI를 사용하여 API를 호출하는 가격은 공식 가격에서 20% 할인됩니다. 키를 다음 키로 교체하기만 하면 됩니다. 획득하신 CometAPI KEY 전화.
참고: 이 예제는 의도적으로 작은 크기로, 명확성을 위해 동기/비동기 방식을 혼합하여 작성되었습니다. 운영 환경에서는 강력한 오류 처리, 재시도, 시크릿 관리, 작업 대기열(예: Redis/RQ, Celery 또는 AWS SQS)을 추가하게 됩니다.
# minimal_haiku_orchestrator.py
# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")
# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)
PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929" # high-capability planner
WORKER_MODEL = "claude-haiku-4-5" # fast, cheap worker
client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)
async def plan(user_request: str) -> list:
prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=800,
)
text = resp.content.strip()
# naive parse: planner is expected to return JSON
import json
try:
steps = json.loads(text)
except Exception:
# fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text
steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
return steps
async def worker_execute(step):
# Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata
system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
resp = await client.messages.create(
model=WORKER_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": prompt},
],
max_tokens=512,
)
# parse one-line JSON or fallback to raw
import json
txt = resp.content.strip()
try:
data = json.loads(txt)
except Exception:
data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
return data
async def evaluate_and_merge(results):
# Use Sonnet again to do final synthesis/QA
combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=600,
)
return resp.content.strip()
async def orchestrate(user_request: str):
steps = await plan(user_request)
# run workers in parallel (bounded parallelism recommended)
sem = asyncio.Semaphore(8) # at most 8 concurrent Haiku workers
async def guarded(step):
async with sem:
return await worker_execute(step)
results = await asyncio.gather(*)
final = await evaluate_and_merge(results)
return final
if __name__ == "__main__":
import sys
req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
out = asyncio.run(orchestrate(req))
print("FINAL OUTPUT:\n", out)
간단히 말해서, 이 기능은 다음과 같습니다.
Sonnet은 작업(JSON 단계)을 계획합니다. Haiku는 각 단계를 동시에 실행합니다. Sonnet은 결과를 합성하고 검증합니다. 이것이 표준입니다. 기획자→근로자→평가자 루프. 이 코드는 Anthropic Python SDK(anthropic), 그 예와 비동기 클라이언트는 동일한 것을 보여줍니다. messages.create 인터페이스.
Claude Haiku 4.5 API에 액세스하는 방법
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 클로드 하이쿠 4.5 API CometAPI를 통해 최신 모델 버전 공식 웹사이트에서 항상 업데이트됩니다. 시작하려면 모델의 기능을 살펴보세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
출발 준비 되셨나요?→ 지금 CometAPI에 가입하세요 !
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결론
사용 클로드 하이쿠 4.5 빠른 프록시 인코더/워커는 지연 시간이 짧고 비용 효율적인 다중 에이전트 시스템을 구현합니다. 실제 패턴은 더 높은 성능의 모델이 오케스트레이션 및 평가를 수행하는 동안 수천 개의 Haiku 워커가 일상적인 고중량 작업을 병렬로 수행하는 것입니다. 위의 간단한 Python 예제를 통해 시작할 수 있습니다. 프로덕션 대기열, 모니터링 및 툴셋에 맞게 조정하여 강력하고 안전하며 확장 가능한 에이전트 파이프라인을 구축하세요.