관리형 에이전트란 무엇인가요?

호스팅된 에이전트 루프

내부적으로 이것은 에이전트 루프입니다: Claude가 추론하고, 도구를 호출하고, 결과를 읽고, 작업이 끝날 때까지 이를 반복합니다. 이전에 에이전트를 구축해 본 적이 있다면, 아마 이런 종류의 루프를 직접 작성해 보셨을 것입니다. 관리형 에이전트는 바로 그 루프를 가져와 Anthropic의 인프라에서 호스팅하므로, 직접 실행할 필요가 없습니다.

Claude Console의 별도 섹션에서 관리형 에이전트를 확인할 수 있습니다.

이것이 무엇을 가능하게 하는지 이해하는 가장 좋은 방법은 몇 가지 예시를 살펴보는 것입니다.

예시 1: 작업을 직접 수행하는 칸반 보드

관리형 에이전트 위에 구축된 칸반 보드를 상상해 보세요. 티켓을 "진행 중" 열로 드래그하면 자동으로 세션이 실행됩니다. 티켓에 "웹사이트 성능 최적화"라고 적혀 있다고 가정해 봅시다. 다음과 같은 일이 일어납니다:

1. 백엔드가 세션을 생성합니다.
2. 세션은 Lighthouse와 Puppeteer가 사전 설치된 환경을 가리킵니다.
3. GitHub 저장소가 컨테이너에 마운트됩니다.

이제 Claude는 코드베이스, 도구, 그리고 완료의 기준을 정의하는 루브릭을 갖추게 됩니다:

• Lighthouse 점수 90점 이상
• 렌더링을 차단하는 리소스 없음
• 모든 이미지 지연 로딩

Claude는 감사를 실행한 다음 이미지 압축, CSS 인라인화, 스크립트 지연 로딩을 시작합니다. 모든 도구 호출은 이벤트 스트림을 통해 실시간으로 보드에 다시 스트리밍되므로, 작업이 진행되는 모습을 지켜볼 수 있습니다.

그런 다음 루브릭이 작동합니다. 별도의 컨텍스트 창에서 실행되는 별도의 채점자(grader)가 기준에 따라 결과물을 평가합니다. Claude는 그 피드백을 읽고, 다시 작업에 들어가 놓친 부분을 수정하고 다시 제출합니다. 데모에서는 이 루프를 통해 Lighthouse 점수가 96점까지 올라갑니다.

한 가지 더: 첫 번째 티켓이 아직 실행 중인 동안 두 번째 티켓을 드래그할 수 있습니다. 두 개의 세션, 두 개의 컨테이너, 두 개의 별도 작업이 병렬로 실행됩니다.

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예시 2: 메모리를 갖춘 반복 실행 리서치 에이전트

여기 다른 형태의 에이전트가 있습니다: 회사가 비용을 지불하는 모든 SaaS 도구의 가격과 요금제 변경 사항을 추적하고, 스탠드업 전에 보고서를 준비해 두는 것이 임무인 에이전트입니다.

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매 실행마다 에이전트는 다음을 수행합니다:

• 현재 가격 페이지를 웹에서 검색하고, 요금제 등급 변경 사항을 확인하며, 계약에 영향을 줄 수 있는 새로운 기능을 표시합니다
• 샌드박스 내부의 Python에서 비용 분석을 실행합니다
• Excel 스프레드시트 Skill을 사용하고 요약 보고서를 작성합니다
• MCP 서버를 통해 Slack에 링크를 게시하고 Asana에 검토 작업을 생성합니다

에이전트는 또한 메모리 저장소에서 읽고 씁니다. 시작하기 전에 지난주에 발견한 내용을 확인합니다. 작업을 마친 후에는 변경된 내용을 저장합니다. 그래서 다음 월요일 보고서는 매번 동일한 정적 가격 데이터를 나열하는 대신 "지난주 이후 컴퓨팅 비용이 15% 감소했습니다"라고 말할 수 있습니다.

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예시 3: 여러 에이전트를 활용한 인시던트 대응

이제 모니터링 스택에서 알림이 발생하는 상황을 상상해 보세요. 백엔드가 알림 페이로드를 수신하고 이를 사용자 메시지로 새 세션에 전달합니다. 에이전트가 모니터링 스택에서 더 많은 정보가 필요하면 커스텀 도구를 호출합니다: 백엔드가 이를 실행하고 결과를 동일한 세션으로 반환합니다. 이 세션은 멀티 에이전트 조정을 사용합니다:

• 조정자 에이전트가 알림을 수신하고 세 명의 전문가에게 위임합니다.
• 각 전문가는 동일한 공유 파일 시스템에서 자체 컨텍스트 창으로 실행됩니다.
• 전문가들이 결과를 보고하면, 조정자가 그들의 발견 사항을 하나의 인시던트 요약으로 종합합니다.

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요약이 Slack으로 전송되기 전에 권한 정책이 작동합니다. 화면에서 초안을 확인하고 승인하면 메시지가 전송됩니다. 민감한 작업은 사람의 승인을 기다립니다.

메모리가 이 모든 것을 하나로 묶어줍니다. 조정자는 메모리 저장소에서 과거 인시던트를 확인하고 패턴을 발견합니다: "이것은 2주 전 잘못 구성된 TTL로 인해 발생했던 DNS 해석 문제와 비슷해 보입니다." 다음에 비슷한 알림이 발생하면, 에이전트는 처음부터 진단하는 대신 그 맥락에서 시작합니다.

구성 요소

이러한 예시들을 통해, 관리형 에이전트는 개발자에게 다음을 기반으로 완전히 관리되는 상태 유지형 에이전트 경험을 제공할 수 있는 도구를 제공합니다:

• 에이전트(Agents) — 특정 도구, 페르소나, 기능을 갖춘 정의
• 세션(Sessions) — 자체 애플리케이션에서 실행하는 개별 실행
• 환경(Environments) — 적절한 패키지와 네트워크 제어가 적용된 샌드박스
• 도구(Tools) — 백엔드의 커스텀 도구 포함
• MCP — Slack, Asana 같은 서비스와의 연결
• 메모리(Memory) — 에이전트가 시작 전에 읽고 완료 후에 쓰는 저장소
• 결과(Outcomes) — 완료의 기준을 정의하고 확인하는 루브릭과 채점자
• 멀티 에이전트 조정(Multi-agent coordination) — 전문가에게 위임하는 조정자

요약

• Claude Managed Agents는 Anthropic의 인프라에서 호스팅되는, 대규모로 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 API 모음입니다.
• 파일 시스템 접근, bash 실행, 웹 검색이 가능한 격리된 컨테이너 내부에서 익숙한 에이전트 루프 — 추론, 도구 호출, 결과 읽기, 반복 — 를 실행합니다.
• 세션은 사용자가 구성한 환경에서 실행되며, 병렬로 작동하고, 도구 호출을 실시간으로 앱에 다시 스트리밍합니다.
• 루브릭과 별도의 채점자를 통해 성공 기준을 정의할 수 있으며, Claude는 기준을 충족할 때까지 반복합니다.
• 메모리, MCP 서버, 커스텀 도구, 권한 정책, 멀티 에이전트 조정이 상태 유지형 에이전트 경험을 완성합니다.
• 완료의 기준은 사용자가 정의합니다. Claude는 그 기준에 도달할 때까지 작업합니다.