Claude Code 모범 사례 \ Anthropic
요약: 이 블로그 게시물은 2026년 1월 26일부터 더 이상 유지되지 않으며, 최신 Claude Code 모범 사례는 공식 문서에서 확인할 수 있습니다. Claude Code는 Anthropic 엔지니어와 연구원들이 코딩 워크플로우에 Claude를 더 자연스럽게 통합할 수 있도록 개발된 명령줄 도구로, 낮은 수준의 접근성과 높은 유연성을 제공합니다. 이 글에서는 Anthropic 내부 팀과 외부 엔지니어들이 다양한 코드베이스와 언어, 환경에서…
우리가 멀티 에이전트 연구 시스템을 구축한 방법
요약: Anthropic은 Claude의 Research 기능을 통해 복잡한 주제를 더 효과적으로 탐색할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 리드 에이전트가 연구 계획을 세우고 전문화된 서브에이전트들이 병렬로 정보를 검색하여 연구를 수행합니다. 멀티 에이전트 시스템은 연구와 같은 개방형 문제 해결에 특히 효과적이며, 단일 에이전트 시스템보다 90.2% 더 우수한 성능을 보였습니다. 하지만 토큰 사용량이 많고, 에이전트 간…
Claude Desktop Extensions: Claude Desktop를 위한 원클릭 MCP 서버 설치 \ Anthropic
요약: Anthropic은 MCP(Model Context Protocol) 서버 설치를 단추 한 번으로 만드는 새로운 Desktop Extensions(.mcpb) 형식을 도입했습니다. 이전에는 Node.js나 Python 같은 개발 도구가 필요하고 수동으로 JSON 설정 파일을 편집해야 하는 복잡한 설치 과정이 필요했습니다. 새로운 Desktop Extensions는 MCP 서버와 모든 의존성을 단일 설치 가능한 패키지로 번들링하여, 기술적 배경이…
AI 에이전트를 위한 효과적인 도구 작성법 — AI 에이전트 활용하기 \ Anthropic
요약: 이 글은 Model Context Protocol (MCP) 맥락에서 AI 에이전트를 위한 효과적인 도구를 만드는 방법을 다룹니다. 도구 프로토타입 구축 및 테스트, 포괄적 평가 실행, 에이전트와 협력하여 도구 성능 개선하는 기법들을 설명합니다. 또한 올바른 도구 선택, 네임스페이싱, 의미 있는 컨텍스트 반환, 토큰 효율성 최적화, 도구 설명 프롬프트 엔지니어링 등 고품질 도구 작성의 핵심 원칙을 공유합니다. Model…
MCP를 활용한 코드 실행: 더 효율적인 AI 에이전트 구축
요약: Model Context Protocol(MCP)은 AI 에이전트를 외부 시스템에 연결하는 개방형 표준입니다. 하지만 연결된 도구가 많아지면 도구 정의와 중간 결과가 과도한 토큰을 소비하여 에이전트 효율성이 저하될 수 있습니다. 코드 실행 환경에서 MCP 서버를 코드 API로 제공하면 필요한 도구만 로드하고, 데이터를 모델로 전달하기 전에 처리하며, 복잡한 논리를 한 단계로 실행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 토큰 사용량을…
장기 실행 에이전트를 위한 효과적인 하네스 \ Anthropic
요약: AI 에이전트가 수 시간 혹은 며칠 동안 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되면서, 여러 컨텍스트 윈도우에 걸쳐 일관된 진행을 이루는 것이 중요한 과제가 되었습니다. Anthropic은 이 문제를 해결하기 위해 초기화 에이전트와 코딩 에이전트의 두 가지 솔루션을 개발했습니다. 초기화 에이전트는 환경을 설정하고, 코딩 에이전트는 각 세션마다 점진적인 진전을 이루며 다음 세션을 위해 명확한 아티팩트를 남깁니다.…
효과적인 AI 에이전트 구축하기
요약: 이 기사는 Anthropic이 다양한 팀들과 협력하며 얻은 에이전트 구축에 대한 실질적인 가이드를 제공합니다. 가장 성공적인 구현은 복잡한 프레임워크가 아닌 간단하고 조합 가능한 패턴을 사용한다는 것을 강조합니다. 워크플로우와 에이전트의 차이, 다양한 워크플로우 패턴(체이닝, 라우팅, 병렬화, 오케스트레이터-워커, 평가자-최적화자), 그리고 자율 에이전트 사용 시기에 대해 상세히 설명합니다. 에이전트란 무엇인가요?…
최근 세 가지 이슈에 대한 포스트모템
요약: 8월에서 9월 초 사이에 세 가지 인프라 버그로 인해 Claude의 응답 품질이 주기적으로 저하되었습니다. Anthropic은 이러한 문제를 모두 해결했으며, 어떤 경우에도 수요, 시간대, 서버 부하에 따라 모델 품질을 의도적으로 낮추지 않는다는 점을 명확히 했습니다. 이번 포스트모템에서는 문제가 발생한 원인, 탐지 및 해결이 예상보다 오래 걸린 이유, 그리고 재발 방지를 위한 개선 사항을 상세히 설명합니다.…
AI 에이전트를 위한 효과적인 컨텍스트 엔지니어링 \ Anthropic
요약: 컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 엔지니어링의 자연스러운 발전으로, LLM의 제한된 주의 예산 내에서 최적의 결과를 얻기 위해 어떤 정보를 어떻게 제공할지 체계적으로 관리하는 기술입니다. LLM은 컨텍스트 길이가 길어질수록 정보 회수 능력이 저하되는 ‘컨텍스트 로트’ 현상을 겪으므로, 시스템 프롬프트, 도구, 예제, 메시지 기록 등 모든 컨텍스트 구성 요소를 신중하게 설계해야 합니다. 장기 작업을 위해서는 압축, 구조화된 메모…
Claude Agent SDK로 에이전트 구축하기 \ Anthropic
요약: Anthropic은 Claude Code SDK를 Claude Agent SDK로 개명하고 더 넓은 비전을 반영합니다. 이 SDK는 개발자가 다양한 유형의 자율형 에이전트를 구축할 수 있도록 Claude에게 컴퓨터 접근 권한을 부여합니다. 에이전트 루프(컨텍스트 수집 → 작업 수행 → 작업 검증 → 반복)를 따라 개발자는 재무, 개인 비서, 고객 지원, 심층 연구 등 다양한 에이전트를 만들 수 있습니다. 작년에…