2장. Agent를 이루는 것들 — Context · Tools · Memory · Environment · Feedback Loop

1장에서 Coding Agent는 다음 행동을 스스로 고른다고 했다.

그런데 LLM은 텍스트를 생성하는 모델이다.

파일을 열 수 없고,
./gradlew test 를 실행할 수 없고,
어제 한 일을 기억하지 못한다.

그런 모델이 어떻게 우리 레포를 고치는가.

LLM과 Agent의 차이

LLM 자체는 함수에 가깝다.

LLM    : 텍스트 → 텍스트
Agent  : 목표 → (관찰 → 판단 → 행동)* → 결과

모델은 상태를 갖지 않는다.
루프도, 손도, 기억도 모델 안에 없다.

모델은 판단만 한다.
나머지는 전부 모델 바깥에 있다.

그 ’바깥’을 이루는 것이 다섯 가지다.

flowchart TB
    E[Environment<br/>레포 · 빌드 · DB · 로그]
    C[Context] --> M((Model))
    T[Tools] --> M
    ME[Memory] --> M
    M -->|도구 호출| E
    E -->|Feedback| C

1️⃣ Context — 지금 보고 있는 것

모델은 매 순간 텍스트 한 덩어리만 본다.

우리 레포 전체가 아니다.
지금까지 읽힌 것뿐이다.

PointRefundService.kt 를 아직 읽지 않았다면
그 클래스는 Agent에게 존재하지 않는다.

여기서 초보자의 오해가 생긴다.

“프로젝트를 다 읽혀두면 똑똑해지겠지”

그렇지 않다.
읽힐 수 있는 양에는 한계가 있고,
쓸데없는 코드가 섞이면 판단이 흐려진다.

3부에서 본격적으로 다룬다.

2️⃣ Tools — 할 수 있는 행동

Agent가 가진 도구 목록이 곧 능력의 범위다.

• 파일 읽기
• 코드 검색
• 파일 수정
• 명령 실행
• Git 조작

도구가 없는 능력은 존재하지 않는다.

테스트를 실행할 도구가 없는 Agent는
“검증했다“고 말할 수 없다.
할 수 있는 것은 추측뿐이다.

7장에서 도구 하나하나를 본다.

3️⃣ Memory — 세션을 넘어 남는 것

대화창을 닫으면 Context는 사라진다.

남는 것은 파일에 쓴 것뿐이다.

• CLAUDE.md 에 적은 규칙
• 테스트 코드
• 커밋 메시지
• 작업 문서

대화 안에만 있는 지식은
없어질 지식이다.

이 원칙은 4부 전체를 관통한다.

4️⃣ Environment — 실제로 손을 대는 세계

Agent가 코드를 고친 다음 무엇을 할 수 있는지는
환경이 결정한다.

환경은 Agent에게 눈이다.

로컬에서 테스트가 아예 돌지 않는 프로젝트라면,
Agent는 눈을 감고 코드를 쓴다.

⚠️ 이 상태에서 Agent에게 자율성을 주면
틀린 방향으로 아주 빠르게 간다.

5️⃣ Feedback Loop — 틀렸다는 사실을 아는 방법

Agent가 스스로 수렴할 수 있는 이유는
반성 능력이 뛰어나서가 아니다.

틀렸다는 신호가 텍스트로 돌아오기 때문이다.

e: PointRefundService.kt:47:9 Type mismatch:
   inferred type is Long? but Long was expected

이 한 줄이 Context에 들어오면
다음 판단이 달라진다.

컴파일 에러, 테스트 실패, 로그, HTTP 응답.
모두 같은 역할을 한다.

24장에서 이 루프를 설계 대상으로 다시 본다.

다섯 요소로 다시 보는 이중 환급 버그

1장의 버그를 이 다섯 가지로 나누어 보자.

하나라도 비어 있으면 결과가 달라진다.

Memory가 없으면 우리 팀의 트랜잭션 규칙을 어기고,
Environment가 없으면 고쳤는지 확인하지 못하고,
Feedback이 없으면 틀린 채로 끝난다.

“스스로 작업한다“는 말의 실제 의미

자율성이라는 말은 종종 과장된다.

Agent의 자율성은 한 가지를 뜻한다.

다음 도구 호출을 스스로 고를 권한

그 이상도, 그 이하도 아니다.

그래서 자율성의 가치는 다섯 요소의 품질에 정비례한다.

읽을 것이 정확하고,
쓸 도구가 갖춰져 있고,
지켜야 할 규칙이 남아 있고,
실행할 환경이 있고,
결과가 신호로 돌아올 때
비로소 위임이 성립한다.

이 다섯 가지를 의도적으로 갖춰주는 일을
4장부터 하네스라고 부른다.

이 장의 핵심

• LLM은 텍스트 함수이고, Agent는 LLM에 루프와 도구를 붙인 구조다
• Agent를 이루는 것은 Context · Tools · Memory · Environment · Feedback Loop다
• Context에 없는 코드는 Agent에게 존재하지 않는다
• 도구 없는 능력은 없다 — 테스트 도구가 없으면 검증은 추측이 된다
• 대화 안에만 있는 지식은 세션이 끝나면 사라진다
• 환경은 Agent의 눈이고, 눈이 없으면 자율성은 위험해진다
• Agent의 자율성은 다음 도구 호출을 고를 권한을 뜻할 뿐이다