에이전틱코딩

에이전틱 코딩(Agentic Coding)은 개발자가 지시를 내리면 AI 에이전트가 코드 설계, 작성, 테스트, 디버깅 등 소프트웨어 개발의 전체 또는 일부 과정을 자율적으로 수행하는 개발 방식이다.

기존 AI 코드 자동완성과의 차이점

기존 생성형 AI 기반 코딩 보조 도구는 개발자가 코드를 치는 도중 다음 줄을 예측해 주는 수준에 머물렀다. 반면 에이전틱 코딩은 AI에게 목표를 주면 스스로 계획을 세우고 실행한다. "로그인 화면을 만들어줘"라고 입력하면 AI는 프론트엔드 UI 컴포넌트를 생성하고, 백엔드 API를 연결하며, 데이터베이스 스키마 수정까지 여러 파일에 걸친 작업을 한 번에 처리한다. 이 과정에서 발생한 에러도 터미널 로그를 스스로 읽고 원인을 분석해 수정안을 즉각 적용한다. 개발자의 역할은 단순 코드 작성자에서 AI의 작업물을 검수하는 리뷰어이자 의사결정권자로 바뀐다.

대표적인 에이전틱 코딩 툴

현재 현장에서 가장 널리 쓰이는 도구는 Cursor 에디터와 Devin이다. Cursor는 VS Code 기반으로 만들어져 기존 개발 환경과 단축키를 그대로 유지하면서 AI 에이전트 기능을 제공한다. 특히 Claude 3.5 Sonnet 모델과 결합했을 때 압도적인 코드 작성 능력을 보여주며 개인 및 소규모 팀 단위의 표준으로 자리 잡았다. Devin은 완전 자율형 AI 소프트웨어 엔지니어를 표방한다. 브라우저 검색과 터미널 명령어 실행까지 자체 환경에서 수행하며, 깃허브(GitHub) 이슈를 던져주면 스스로 버그를 고치고 Pull Request까지 생성한다. 각 도구의 과금 정책과 모델별 성능 차이는 AI 도구 비교 정리 문서를 참고해 자신에게 맞는 환경을 세팅한다.

실전 적용을 위한 프롬프트 작성법

AI 에이전트의 작업 결과물은 개발자가 제공하는 맥락(Context)의 품질에 정비례한다. "게시판을 만들어"처럼 모호하게 지시하면 구식 코드를 작성하거나 프로젝트 상황에 맞지 않는 라이브러리를 가져온다. 프로젝트의 기술 스택, 폴더 구조, 코딩 컨벤션, 참조할 공식 문서 링크를 명확히 제공해야 한다. Cursor의 경우 @ 기호를 사용해 작업 중인 특정 파일이나 웹상의 공식 API 문서를 에이전트의 컨텍스트로 직접 끌어온다. 지시사항을 명확히 구조화하고 단계별로 업무를 쪼개어 맡기는 논리적 접근법은 AI 프롬프트 작성 요령 문서를 읽어보면 감을 잡기 쉽다. 한 번에 완벽한 결과물을 요구하기보다, AI가 짠 초안에 계속해서 피드백을 주며 코드를 깎아나가는 방식이 유리하다.

AI 시대 개발자 요구 역량

AI가 코드를 대신 짜는 환경에서 타이핑 속도나 단순 문법 암기는 더 이상 경쟁력이 아니다. 이제는 AI가 생성한 코드에 보안 취약점은 없는지, 기존 시스템 아키텍처 구조를 해치지 않는지 검증하는 코드 리뷰 능력이 핵심 역량으로 꼽힌다. 또한 비즈니스 로직을 정확하게 정의하고 AI에게 논리적으로 분할해 지시하는 시스템 설계 능력이 곧 실력이 된다. 코딩을 처음 시작하는 사람도 특정 언어의 문법에 집착하기보다 프로그램의 전체적인 동작 원리와 컴퓨터 공학 지식을 이해하는 데 시간을 투자해야 한다. 개발자 입문 로드맵의 패러다임 역시 코드 생산자 양성에서 벗어나, AI를 도구로 활용해 실제 서비스를 기획하고 배포하는 프로덕트 메이커 육성으로 이동하고 있다.