CPN 한국어 자습서 · 러닝패스 2 / 4 — Building with the Claude API
에이전트와 워크플로
Agents and workflows
이번 섹션은 한 번의 요청으로 끝나지 않는 작업을 다루는 두 가지 전략 — 워크플로와 에이전트 — 를 살펴봅니다. 첫 장에서는 둘을 가르는 판단 기준을 잡고, 워크플로의 첫 예시(부품 이미지 → 3D 모델)와 evaluator-optimizer 패턴을 봅니다.
Stephen Grider · Anthropic 기술 스태프
이 모듈에서는 워크플로와 에이전트에 집중합니다. 바로 들어가서 이 둘이 무엇인지부터 이해해 봅시다. 워크플로와 에이전트는 Claude가 한 번의 요청으로 끝낼 수 없는 사용자 작업을 처리하기 위해 쓰는 전략입니다.
믿기 어려울 수 있지만, 여러분은 이 코스 내내 이미 워크플로와 에이전트를 만들어 왔습니다. 예를 들어 도구를 배울 때, 우리는 작업을 Claude에 넣고 제공한 도구로 그것을 어떻게 끝낼지 Claude가 스스로 알아내도록 맡겼습니다. 그게 바로 에이전트의 한 예였습니다.
워크플로를 만들지 에이전트를 만들지 정할 때 쓰는 판단 기준은 이렇습니다. 끝내야 할 작업이 무엇인지 아주 정확히 알고, 그것을 완료하는 데 쓰이는 단계의 순서를 정확히 안다면 — 워크플로를 씁니다. 반대로 Claude가 풀어야 할 작업의 세부가 잘 잡히지 않는다면 — 에이전트를 씁니다. 이 영상과 다음 몇 영상에서는 워크플로에 100% 집중합니다.
첫 번째 예를 봅시다. 작은 웹 애플리케이션을 만든다고 상상해 봅니다. 이 앱의 목표는 사용자가 어떤 금속 부품의 이미지를 화면에 끌어다 놓으면, 그 이미지를 받아 3D 모델을 만들어 주는 것입니다. 사용자에게는 step 파일을 돌려줍니다 — step 파일은 3D 모델을 주고받는 업계 표준 형식입니다. 즉 이미지 한 장에서 3D 모델을 만드는 것이죠.
3D 모델링에 익숙하지 않더라도, 약간의 도움과 시간이 있으면 이 앱을 구현할 방법을 찾을 수 있습니다. 이렇게 해 볼 수 있습니다. 먼저 사용자가 올린 이미지를 Claude에 넣고 그 물체를 아주 상세히 묘사하게 합니다. 그다음 그 묘사를 별도로 다시 Claude에 넣고, CAD Query라는 Python 라이브러리로 물체를 모델링하게 합니다. CAD Query는 3D 솔리드 모델링을 할 수 있는 Python 라이브러리이며, 그 과정에서 step 파일을 출력할 수 있습니다.
Claude가 첫 시도에 모델을 완전히 정확하게 만들지는 못할 수 있습니다. 그래서 초기 모델을 만든 뒤 작은 오류 점검 단계를 더합니다. 모델을 평범한 이미지로 렌더링한 다음, 그 이미지를 다시 Claude에 넣어 원본 이미지를 얼마나 잘 표현하는지 묻습니다. 큰 문제가 있다고 Claude가 판단하면, 두 번째 단계로 돌아가 부품을 다시 모델링하게 합니다. 이 과정을 반복하면 결국 원본 부품을 꽤 정확히 표현한 모델에 도달합니다.
여기서 중요한 점은, 이것이 미리 머릿속에 그릴 수 있는 단계의 흐름이라는 것입니다. 앉아서 이 전체 과정을 설계할 수 있고, 그것을 구현하는 코드를 어렵지 않게 적을 수 있습니다. 단계를 미리 전부 명시적으로 나열할 수 있으므로, 이것을 워크플로라고 부릅니다. 워크플로란 아주 구체적인 문제를 풀기 위한, 우리가 단계를 미리 정확히 아는, Claude 호출의 연쇄입니다.
방금 설명한 이 모델링 워크플로는 evaluator-optimizer라고 부르는 것의 한 예입니다. 입력을 producer에 밀어 넣습니다 — 여기서 producer는 CAD Query로 부품을 모델링하고 렌더링을 만드는 Claude입니다. 그 출력(렌더링)을 grader에 넣습니다. grader는 출력이 기준을 충족하는지 봅니다. 충족하면 워크플로가 끝납니다. 아니면 피드백이 producer로 돌아가 출력을 개선할 기회를 얻습니다. 이 순환은 grader가 출력을 받아들일 때까지 반복됩니다.
한 가지 짚어 둘 점이 있습니다. 워크플로를 알아본다는 것 자체가 무언가를 자동으로 해 주지는 않습니다. 실제 구현 코드는 여전히 우리가 직접 적어야 합니다. 우리가 워크플로를 다루는 — 그리고 워크플로가 인기 있는 논의 주제인 — 이유는, 많은 엔지니어가 바로 이 패턴들로 워크플로를 구현해 큰 성공을 거뒀기 때문입니다. 즉 검증된 패턴을 여러분의 프로젝트에 그대로 재사용하라는 것입니다.
이 장에서 배우는 것What you'll learn
약 5분워크플로·에이전트는 한 번의 요청으로 못 끝내는 작업을 다루는 전략
판단 기준 — 단계를 정확히 안다 → 워크플로, 잘 모른다 → 에이전트
이미 만들어 온 것 — 도구를 주고 Claude가 알아서 풀게 한 것이 에이전트
워크플로 예 — 부품 이미지 → 묘사 → CAD Query 모델링 → 렌더 평가 → 반복
evaluator-optimizer 패턴 — producer가 만들고 grader가 채점, 피드백으로 순환
패턴을 알아보는 것 ≠ 코드 자동 생성 — 검증된 패턴을 재사용한다
워크플로와 에이전트는 Claude가 한 번의 요청으로 끝낼 수 없는 작업을 처리하는 전략입니다. 사실 이 코스 내내 우리는 이미 둘을 만들어 왔습니다 — 도구를 주고 Claude가 스스로 작업을 풀게 한 것이 바로 에이전트의 예였습니다.
둘 중 무엇을 만들지는 한 가지 기준으로 갈립니다. 직접 골라 보세요.
새 작업을 받았습니다. 무엇을 만들지 어떻게 정하나요?
한 줄 규칙 — 단계를 안다면 워크플로, 모른다면 에이전트. 이 섹션의 다음 몇 장은 워크플로에 집중합니다.
사용자가 금속 부품 이미지를 끌어다 놓으면 3D 모델(step 파일)을 돌려주는 앱을 상상해 봅니다. 이 과정은 미리 단계를 모두 그릴 수 있습니다 — 그래서 워크플로입니다.
이미지 → 상세 묘사
사용자가 올린 부품 이미지를 Claude에 넣어 물체를 아주 상세히 묘사하게 합니다.
묘사 → 3D 모델
그 묘사를 별도로 Claude에 넣어 CAD Query로 모델링 → step 파일을 출력합니다.
렌더 → 원본과 비교
모델을 이미지로 렌더링해 다시 Claude에 넣고, 원본을 얼마나 잘 표현하는지 평가합니다.
이미지를 묘사하고, 그 묘사로 모델링하고, 렌더를 다시 평가하는 — 이 흐름 전체를 앉아서 설계할 수 있습니다. 단계를 명시적으로 나열할 수 있으니 정해진 연쇄, 즉 워크플로입니다.
방금 본 모델링 워크플로는 evaluator-optimizer 패턴의 한 예입니다. 입력을 producer에 넣어 출력을 만들고, 그 출력을 grader가 기준으로 평가합니다. 통과하면 끝, 아니면 피드백이 producer로 돌아가 순환합니다.
기준 미충족 시 ↺ 피드백이 producer로 돌아가 출력을 개선 — grader가 받아들일 때까지 반복
아래 단계가 순서대로 켜집니다. reduced-motion이면 전체가 한눈에 보입니다.
여기서 producer는 CAD Query로 모델링·렌더링하는 Claude이고, grader는 그 렌더가 원본을 잘 표현하는지 보는 Claude입니다. grader가 받아들일 때까지 사이클이 반복됩니다.
CAD Query 모델링 → 렌더 평가 → 반복 = 설계 가능한 워크플로.Q1작업의 정확한 단계를 미리 안다면 무엇을 만드나요?
단계를 정확히 안다면 워크플로입니다. 세부가 잘 잡히지 않을 때 에이전트를 씁니다.
Q2producer가 출력을 만들고 grader가 평가해 통과할 때까지 반복하는 패턴은?
입력 → producer → 출력 → grader → (통과면 종료, 아니면 피드백으로 순환). 부품 모델링 워크플로가 그 예입니다.
Q3워크플로 패턴을 알아보면 어떤 점이 좋은가요?
패턴 식별 자체가 코드를 짜 주지는 않습니다. 많은 엔지니어가 성공한 패턴을 그대로 재사용하라는 뜻입니다.
다음은 한 작업을 여러 갈래로 동시에 처리하는 워크플로입니다. → 병렬화 워크플로
전 코스는 계속 무료입니다. 등록하면 이 코스의 남은 76개 레슨을 끝까지 읽을 수 있습니다.
이미 등록하셨다면 그때 쓰신 이메일을 넣어 주세요.