서브에이전트 (Subagent)
서브에이전트는 메인 에이전트가 일부 작업을 맡기는 별도의 실행 단위입니다. 자체 Context에서 작업하지만 어떤 이전 맥락과 자료를 받는지는 도구와 설정에 따라 다릅니다. 분리의 가치는 병렬 처리와 맥락 관리에 있으며, 정확성이 자동으로 보장되지는 않습니다.
BOAZ · 최종 업데이트 2026-09-12
별도 맥락이 의미하는 것
자료 조사가 길어지면 메인 대화에 검색 결과와 파일 내용이 쌓입니다. 그 조사를 서브에이전트에 맡기고 결과와 근거를 받으면 메인 대화는 종합과 결정에 집중할 수 있습니다.
다만 실행 맥락이 분리됐다는 것과 이전 정보를 전혀 받지 않았다는 것은 다릅니다. Claude Code 공식 문서는 새 맥락으로 실행하는 서브에이전트뿐 아니라 대화를 이어받는 fork와 실행 중인 작업을 관찰·조정하는 방식도 구분합니다. 실제 정보 경계는 호출 방식과 설정에 달려 있습니다.
Skill과는 역할이 다르다
| 구분 | Skill | 서브에이전트 |
|---|---|---|
| 역할 | 반복해서 참고할 지침·자료·절차 | 위임한 일을 수행하는 실행 단위 |
| 맥락 | 실행 방식에 따라 달라짐 | 자체 Context와 전달받은 정보 |
| 조합 | 서브에이전트에 지침으로 제공 가능 | Skill을 참고해 작업 가능 |
| 설계 질문 | 어떤 기준을 재사용할까? | 어떤 일을 어디서 수행할까? |
Claude Code의 Skill 문서는 별도 맥락 실행과 서브에이전트의 Skill 사전 로드를 지원한다고 설명합니다. ‘맥락을 이어야 하면 Skill, 끊어야 하면 서브에이전트’라는 이분법만으로 선택하기는 어렵습니다.
검증을 맡길 때 전달할 것
설명용으로, 제안서 초안의 예산이 원문과 다른 상황을 생각해봅시다. 검토자에게 초안만 주면 그 금액을 전제로 내용이 자연스러운지만 확인할 수 있습니다. 다음 세 가지가 함께 필요합니다.
- 검토할 결과물.
- 대조할 원문과 그 위치.
- 금액·조건·적용 범위 등 구체적인 통과 기준.
작성 과정의 모든 추론을 복사할 필요는 없지만 검증에 필요한 배경은 빠뜨리지 않아야 합니다. 원문과 AI의 해석을 구분하는 출처 추적이 도움이 됩니다.
분리는 정확성을 보장하지 않는다
검토 에이전트도 같은 모델의 한계와 잘못된 자료의 영향을 받을 수 있습니다. 수치 계산은 코드로, 실제 실행 여부는 산출물과 로그로, 해석과 업무 범위는 사람이 확인하는 식으로 검증 수단을 나눕니다.
BOAZ의 위키 운영에서도 링크·인용 위치 검사와 문장 의미 검토는 따로 다룹니다. ‘다른 에이전트가 승인했다’는 사실만으로 원문의 뜻이 확인됐다고 보지 않습니다.
언제 나누고 언제 함께 처리할까
독립적인 조사, 많은 파일을 읽는 일, 별도 관점의 검토에는 분리가 유용할 수 있습니다. 짧은 수정이나 앞선 논의에 강하게 의존하는 일은 전달과 재설명 비용이 더 클 수 있습니다.
한 파일을 여러 에이전트가 함께 바꾼다면 작업 영역과 병합 책임도 정해야 합니다. 동시 실행 수보다 각 작업의 범위·반환 형식·완료 기준을 먼저 정하는 편이 중요합니다. 필요한 실행 기준은 하네스와 검증 Loop에서 다룹니다.
자주 묻는 질문
서브에이전트는 메인 대화를 전혀 볼 수 없나요?+
항상 그렇지는 않습니다. 새 맥락에 필요한 자료만 전달하는 방식도 있고 이전 대화를 이어받는 방식도 있습니다. 사용 중인 도구와 설정이 어떤 맥락을 전달하는지 확인해야 합니다.
Skill과 서브에이전트 중 하나를 골라야 하나요?+
서로 조합할 수 있습니다. Skill은 재사용할 지침과 자료이고 서브에이전트는 실행 단위입니다. Claude Code에서는 Skill을 별도 맥락에서 실행하거나 서브에이전트에 Skill을 미리 제공할 수 있습니다.
검증 서브에이전트만 있으면 독립 검증인가요?+
아닙니다. 같은 잘못된 원문이나 작성자의 해석을 받으면 같은 오류를 반복할 수 있습니다. 검토 대상·원문·기준을 구분해 제공하고 코드 검사나 사람 판단을 함께 사용해야 합니다.
언제 분리하지 않는 편이 나은가요?+
짧은 수정, 앞선 결정에 강하게 의존하는 작업, 계속 방향을 바꿔야 하는 작업은 전달 비용이 더 클 수 있습니다. 메인 맥락에서 처리하며 확인 절차만 분리하는 방법도 있습니다.
LINE 엔지니어 출신이, 실효성 있는 AX 프로그램을 진행합니다. 대기업 임원 및 실무자 대상 AX 프로그램 진행 경험을 바탕으로, 기업의 실제 업무를 분석하고 작동하는 AI 활용 결과물까지 함께 만듭니다.
관련 용어
휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop)
휴먼 인 더 루프(HITL)는 AI를 학습·평가하거나 업무에 사용하는 과정에 사람의 피드백과 판단을 넣는 방식입니다. 업무에서는 무엇을 검토하고 어떤 근거로 수정·채택·보류할지 정해야 개입이 실제 품질 개선으로 이어집니다.
AI Agent (AI 에이전트)
AI 에이전트는 모델이 목표와 현재 상태를 바탕으로 필요한 도구와 다음 행동을 선택하며 작업을 이어가는 시스템입니다. 계획·실행·확인을 반복할 수 있지만, 자율적으로 동작한다는 사실이 작업의 성공이나 정확성을 보장하지는 않습니다.
Claude Code 플러그인 (Plugin)
Claude Code 플러그인은 Skill·에이전트·훅·외부 도구 연결 등을 묶어 설치하고 관리하는 패키지입니다. 팀의 실행 지침을 배포하는 데 유용하지만, 실제 적용 버전과 갱신 시점은 설치 방식과 설정에 따라 달라집니다.
Context (컨텍스트) 관리
Context는 모델이 이번 응답이나 행동을 만들 때 입력으로 받는 정보입니다. Context 관리는 지시·대화·자료·도구 결과 중 필요한 내용을 선택하고, 작업이 길어져도 중요한 결정과 근거를 이어주는 일입니다.
Loop (검증 Loop·개선 Loop)
검증 Loop는 결과물을 정해진 기준과 대조하고 필요한 부분을 수정해 다시 확인하는 반복입니다. 개선 Loop는 실행에서 얻은 피드백으로 지식·Skill·도구·기준을 고칩니다. 두 과정 모두 통과뿐 아니라 중단·보류 조건이 필요합니다.
Skill (Claude Code Skill)
Skill은 에이전트가 필요할 때 참고하는 지침·자료·스크립트 등을 묶은 재사용 단위입니다. BOAZ는 반복 업무를 Skill로 남길 때 절차와 함께 입력·출력·판단 기준·예외 처리를 정리하는 데 초점을 둡니다.
우리 조직에 맞는 AX가 궁금하다면
조직 상황과 대상(임원·실무자·전사)을 알려주시면, 어떤 프로그램이 맞는지 — 혹은 아직 워크숍이 필요 없는 단계인지 — 솔직하게 답해드립니다.