구글 클라우드 실습: 클로드 코드 동적 워크플로로 게임 다시 만들기, 서브 에이전트 병렬 실행

핵심 메시지

• 프롬프트를 바로 던지는 대신, 화면 구성과 기능을 담은 설계 문서를 HTML로 먼저 만들어 AI에게 근거로 넘기는 방식을 택했다
• 버텍스 AI 위에서 클로드 코드를 돌리는 설정은 내장 마법사 명령 하나로 대부분 자동 처리됐다
• '동적 워크플로'는 슬래시 명령이 아니라 그냥 그렇게 해 달라고 요청하면 시작되며, 서브 에이전트를 단계별로 조직해 실행한다
• 실행 내용은 자바스크립트 파일로 생성돼 저장·재실행이 가능해, 매번 달라지던 서브 에이전트 사용을 결정론적으로 만든다
• 빌드 단계의 여러 에이전트는 병렬로 돌고 통합·검토·검증 단계는 순차로 이어지며, 에이전트별로 다른 모델을 지정할 수도 있다

쉽게 이해하기

시연은 기존 깃허브 저장소에 있던 간단한 게임을 제대로 된 게임으로 키우는 작업에서 출발한다. 레벨을 늘리고 레벨마다 배경을 바꾸는 변경을 원했지만, 발표자는 바꾸고 싶은 내용을 곧바로 프롬프트로 적는 대신 시각적인 설계도를 먼저 만들어 근거 자료로 넘기는 흐름을 택했다. 설계도는 리서치 프리뷰 단계인 '클로드 디자인'으로 만들었는데, 결과물이 HTML이라 그대로 열어 보고 손으로 고칠 수 있다. 메인 메뉴와 레벨 선택, 게임 플레이 화면, 체력 바와 조준·충전, 진동 피드백, 점수 계산 같은 요소가 화면 단위로 정리됐고, 문구를 직접 고친 뒤 그 파일을 그대로 프롬프트 자료로 내보냈다.

실행 환경은 버텍스 AI다. 별도로 손댈 것 없이 내장된 설정 마법사를 실행하면 자격 증명과 프로젝트, 리전 선택이 이어지고, 가벼운 모델로 연결이 정상인지 확인한 뒤 쓸 수 있는 모델 목록이 나온다. 시연에서는 오퍼스 4.6과 페이블 5를 쓸 수 있었고, 작업 모델의 컨텍스트를 100만 토큰으로 고정한 다음 환경 변수로 자동 모드를 켰다.

핵심은 '동적 워크플로'다. 발표자는 설계 파일을 읽고 동적 워크플로로 게임을 다시 만들어 달라고 요청하는 것만으로 실행을 시작했다. 슬래시 명령이나 별도 문법이 필요 없고, 설계 HTML이 함께 있으니 AI가 무엇을 만들어야 하는지 확인하고 검증할 근거를 갖게 된다는 설명이다.

서브 에이전트 자체는 새로운 개념이 아니다. 클로드 코드는 이미 특정 작업에 집중시키기 위해 별도 컨텍스트를 가진 인스턴스를 띄우지만, 문제는 몇 개를 띄울지 매번 달라진다는 점이었다. 워크플로는 그 비결정성을 없애는 장치로, 수백 개까지 서브 에이전트를 쓰면서도 실행 계획을 자바스크립트 파일로 남긴다. 마음에 들면 저장해 슬래시 명령으로 다시 돌릴 수 있다.

실제로 만들어진 워크플로에는 빌드 단계에 엔진, UI, 오디오, 레벨과 진동 피드백을 각각 맡는 네 개의 에이전트가 있었고, 그다음 통합·검토·검증 단계가 이어졌다. 단계는 순서대로 진행되지만 빌드 담당 에이전트들은 병렬로 돌아 같은 시간 안에 더 많은 일을 처리한다. 생성된 자바스크립트는 평범한 함수 형태라 직접 열어 서브 에이전트별 프롬프트나 사용할 모델을 바꿀 수 있고, 실행 결과 게임에는 설계도대로 레벨과 오디오가 추가됐다.

주요 인사이트

• AI에게 무엇을 만들지 말로 설명하는 대신 검증 가능한 산출물(설계 HTML)로 건네면, 모델이 결과를 스스로 대조할 기준이 생긴다
• 서브 에이전트의 가장 큰 약점은 성능이 아니라 예측 불가능성이었고, 워크플로는 그 실행 계획을 코드로 고정해 재현성을 확보한다
• 실행 계획이 자바스크립트 파일이라는 점은 사람이 개입할 수 있는 지점이 열려 있다는 뜻이다. 단계 구성과 모델 선택을 손으로 조정할 수 있다
• 모든 서브 에이전트에 최상급 모델을 쓸 이유는 없다. 작업 난도에 따라 모델을 나눠 배정하면 비용과 속도를 함께 관리할 수 있다
• 단계는 순차, 단계 내부는 병렬이라는 구조는 긴 작업을 다룰 때 품질 검증 지점을 유지하면서 속도를 얻는 절충안이다

자주 묻는 질문

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