AI 에이전트에게 반복 작업을 맡길 때 핵심은 에이전트의 자율성을 무작정 높이는 것이 아니라, 작업의 완료 조건과 제약을 명확히 정의하고 어떤 판단은 사람이 계속 맡을지 결정하는 데 있습니다. 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code)는 이러한 접근 방식을 지원하는 두 가지 핵심 기능, 즉 '/goal'과 '/loop'를 제공하여 개발자들이 반복적이고 검증 가능한 작업을 효율적으로 자동화할 수 있도록 돕습니다.
클로드 코드의 '/goal'은 측정 가능한 목표가 충족될 때까지 특정 작업을 반복 실행하며, 예를 들어 웹페이지의 라이트하우스(Lighthouse) 점수를 90점 이상으로 만들거나 특정 버그를 수정하는 등의 목표 기반 작업에 적합합니다. 반면 '/loop'는 정해진 시간이나 주기로 같은 작업을 다시 실행하여 외부 시스템 상태 확인이나 반복적인 업무 처리에 활용됩니다. 예를 들어 매일 슬랙(Slack) 메시지를 요약하거나 PR(Pull Request) 리뷰 상태를 주기적으로 확인하는 식입니다. 이러한 루프(loop)는 테스트 통과 수, 라이트하우스 점수, LCP(Largest Contentful Paint)와 같은 결정론적 기준이 있을 때 가장 효과적이며, 'UI가 좋아질 때까지'와 같이 인간의 취향이나 주관적 평가가 필요한 작업에는 적합하지 않습니다.
중요한 것은 작업을 수행하는 에이전트와 그 결과를 검증하는 에이전트를 분리하는 것입니다. 보안, 인증, 금융과 같이 민감하거나 복잡한 작업은 사람이 직접 코드와 결과를 확인해야 합니다. 에이전트가 '수정했다'고 주장하는 것을 넘어 '검증했다'까지 자동화하려면, 개발 서버 실행, 브라우저 테스트, 성능 추적 등 구체적인 검증 절차를 스킬(skill)로 명문화하여 에이전트 자체의 반복 과정에 포함할 수 있습니다. 궁극적으로 '/loop'와 '/goal', 스킬, 워크플로우(workflow), 오토 모드(auto mode) 등을 조합하면 PR/이슈 분류나 버그 수정과 같은 장기적인 자동화 시스템을 구축할 수 있지만, 작업 자체는 위임하더라도 취향과 판단까지 위임해서는 안 된다는 점을 명심해야 합니다. 에이전트가 생성한 결과물이 사용자의 기준을 충족하는지 최종 판단은 여전히 사람의 몫입니다.