AI 코딩 에이전트 '리트라이-나우(retry-now)'가 개발되어 코드 개선 방식에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이 에이전트는 코드베이스를 점진적으로 개선하기 위해 반복 실행되는데, 핵심 아이디어는 '매 이터레이션(iteration)마다 완전히 새로운 컨텍스트(context) 0 세션에서 코드를 다시 보게 하자'는 것입니다. 이는 기존 장기 실행 에이전트들이 겪었던 문제점, 즉 이전 판단을 방어하거나, 이미 시도한 방향에 갇히거나, 긴 컨텍스트 안에서 표류하는 경향을 극복하기 위함입니다.
리트라이-나우는 매번 새로운 헤드리스(headless) 에이전트 세션을 시작하여 현재 코드만 보고 분석, 개선, 검증, 기록을 반복합니다. 구체적인 동작 흐름은 이렇습니다. 먼저 '분석(ANALYZE)' 단계에서 읽기 전용으로 코드베이스를 분석하고, 파일 경로와 줄 번호(file:line)를 근거로 개선 후보를 만듭니다. 다음 '개선(IMPROVE)' 단계에서는 이 후보들을 항목별로 적용하는데, 각 항목은 백업 후 수정되며, 테스트, 린트(lint), 벤치마크(benchmark) 검증에서 실패하면 해당 항목만 되돌립니다. 여러 번 연속으로 '더 개선할 게 없음'이라는 결과가 나오면 수렴했다고 판단하여 작업을 멈춥니다. 현재 오픈코드(opencode), 코덱스 CLI(Codex CLI), 클로드 코드(Claude Code)와 함께 사용할 수 있으며, 번(Bun) 기반 CLI로 실행되어 극한의 성능 최적화와 메모리 사용률을 낮추는 데 중점을 둡니다.
이러한 접근 방식은 AI 에이전트가 코드 개선 과정에서 편향되거나 비효율적인 경로로 빠지는 것을 방지하고, 항상 객관적이고 최적화된 상태에서 작업을 수행하도록 돕습니다. 개발자들은 리트라이-나우를 통해 코드 품질을 지속적으로 향상시키고, 성능을 최적화하며, 잠재적인 오류를 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다. 이는 특히 대규모 코드베이스를 관리하거나, 성능에 민감한 애플리케이션을 개발하는 환경에서 큰 이점을 제공할 것입니다. 궁극적으로는 개발 생산성을 높이고, 더 안정적인 소프트웨어 개발을 가능하게 하는 중요한 도구가 될 수 있습니다.