TL;DR
- 2026년 5월 6일 Anthropic이 Code w/ Claude 2026 이벤트에서 Managed Agents 3대 신기능 발표
- Dreaming (연구 프리뷰): 에이전트가 이전 세션을 복기해 반복 실수를 줄이고 스스로 개선
- Outcomes (공개 베타): 성공 루브릭을 정의하면 채점 모델이 결과 평가 → 표준 프롬프팅 대비 최대 10포인트 향상
- 멀티 에이전트 오케스트레이션 (공개 베타): 리드 에이전트가 전문 에이전트들에게 작업 분배, 공유 파일시스템에서 병렬 실행
- Claude Code: Auto Mode Team 사용자로 확대, Claude Security 코드 취약점 스캔 공개 베타
- Pro/Max/Enterprise 5시간 레이트 리밋 2배 인상
지난달에 레거시 코드베이스 마이그레이션 작업을 맡았습니다. 수십 개 파일을 넘나들며 의존성을 추적하고, 중간에 발생하는 에러를 수정하면서 테스트까지 돌리는 꽤 복합적인 작업이었습니다.
Claude Code를 투입해봤습니다. 솔직히 잘 했습니다. 근데 에이전트를 계속 지켜보다 보니 이상한 패턴이 눈에 들어왔습니다. 같은 종류의 실수를 — 예를 들면 import 경로를 모듈 구조에 맞게 고치지 않는 것 — 조금씩 다른 파일에서 계속 반복하는 겁니다. "이 에이전트가 자기가 뭘 실수했는지 기억이나 하나?" 생각이 절로 들었습니다.
어제 Anthropic이 Code w/ Claude 2026에서 발표한 내용이 정확히 그 문제를 겨냥하고 있었습니다.
Code w/ Claude 2026: 어제 무슨 일이 있었나
2026년 5월 6일, Anthropic은 샌프란시스코에서 개발자 이벤트 Code w/ Claude 2026을 개최했습니다. 키노트의 핵심은 "Claude Managed Agents"였습니다. Managed Agents는 Anthropic 플랫폼에서 장기 에이전트를 호스팅해주는 서비스인데, 이번에 세 가지 큰 기능이 추가됐습니다.
Dreaming, Outcomes, 그리고 멀티 에이전트 오케스트레이션.
이름들이 좀 추상적으로 들릴 수 있는데, 실제로 뜯어보면 각각 구체적인 실무 문제를 해결하는 기능들입니다.
Dreaming: AI 에이전트가 잠드는 이유
기능 개요
Dreaming은 에이전트가 이전 세션을 복기(回顧)하는 도구입니다. 이름이 "Dreaming"인 이유가 있습니다. 인간의 REM 수면 중 뇌가 낮에 겪은 경험을 재처리하고 기억을 통합하는 것처럼, 에이전트가 "잠드는" 시간 동안 자신의 이전 작업 로그를 돌아보고 패턴을 추출하는 방식으로 설계됐습니다 (Anthropic Engineering Blog, 2026년 5월).
실제로 어떻게 동작하나
Dreaming이 활성화된 에이전트는 다음 사이클로 작동합니다:
- 세션 완료 — 에이전트가 주어진 작업을 마칩니다
- 복기 트리거 — 일정 시간 또는 세션 횟수 기준으로 복기 프로세스 시작
- 패턴 추출 — 이전 세션 로그에서 반복된 실수, 효율적으로 해결된 패턴, 놓쳤던 맥락 등을 분석
- 메모리 큐레이션 — 중요한 패턴은 장기 메모리에 저장, 오래됐거나 중요도 낮은 것은 정리
- 다음 세션 반영 — 이후 실행에서 추출된 패턴을 활용해 반복 실수 방지
Anthropic 발표에 따르면 Dreaming이 특히 유용한 경우는 장기간 반복 실행하는 에이전트입니다. 매일 배포 작업을 수행하는 에이전트, 주기적으로 코드리뷰를 도는 에이전트 같은 케이스에서 시간이 지날수록 퍼포먼스가 개선되는 효과를 기대할 수 있습니다.
현재 연구 프리뷰 상태입니다. 일반 사용자에게 바로 켜고 쓸 수 있는 기능은 아니고, 신청 후 액세스가 부여됩니다. 아직 베타니까 결과가 가끔 들쭉날쭉할 수 있다는 걸 감안해야 합니다.
Outcomes: 성공의 기준을 에이전트에게 알려주다
기존 방식의 한계
이전까지 에이전트에게 "이 코드 리팩토링해줘"라고 시키면, 에이전트는 자기 판단으로 "했다"고 판단하는 시점에 멈춥니다. 그게 내가 원한 결과인지 아닌지는 직접 확인해보기 전엔 모릅니다. 아 그리고 잘못됐을 때 다시 시도하려면 수동으로 개입해야 했고요.
Outcomes가 바꾸는 것
Outcomes는 개발자가 **성공 루브릭(rubric)**을 작성하면, 별도의 채점 모델이 에이전트의 결과물을 평가하고 기준을 충족하지 못하면 수정을 요청하는 방식입니다.
# Outcomes 사용 예시 (Managed Agents SDK)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
outcome_rubric = """
성공 기준:
1. 모든 public 함수에 타입 힌트가 추가되어 있을 것
2. 기존 테스트가 통과할 것 (pytest -v 결과 확인)
3. 함수명이 snake_case를 따를 것
4. 각 함수에 docstring이 있을 것
실패 조건: 타입 에러가 발생하거나 테스트가 실패하는 경우
"""
response = client.managed_agents.run(
agent_id="my-refactor-agent",
task="src/ 디렉토리의 Python 코드를 리팩토링해주세요",
outcomes=outcome_rubric,
max_revision_rounds=3 # 최대 3회 재시도
)
print(f"성공 여부: {response.outcome_passed}")
print(f"시도 횟수: {response.revision_count}")
Anthropic 내부 테스트에서 Outcomes를 적용했을 때 표준 프롬프팅 루프 대비 태스크 성공률이 최대 10포인트 향상됐다고 발표했습니다 (SD Times, 2026년 5월 6일). 10포인트라는 수치가 크게 느껴지지 않을 수도 있는데, 에이전트 작업이 100개라면 10개를 더 성공적으로 완료한다는 뜻입니다.
Outcomes는 현재 공개 베타로 전환됐습니다. API로 바로 써볼 수 있습니다.
멀티 에이전트 오케스트레이션: 혼자보다 여럿이 낫다
아키텍처
멀티 에이전트 오케스트레이션은 리드 에이전트(orchestrator)가 복잡한 작업을 전문 에이전트(workers)에게 나눠 주는 방식입니다. 각 전문 에이전트는 자신만의 모델, 시스템 프롬프트, 도구 세트를 가지고 공유 파일시스템에서 병렬로 실행됩니다.
예를 들어 "신규 결제 모듈 추가"라는 작업이 들어오면:
- 리드 에이전트: 작업 분해 및 조율
- 전문 에이전트 A (백엔드 전문): Stripe API 연동 코드 작성
- 전문 에이전트 B (테스트 전문): 단위 테스트 및 통합 테스트 작성
- 전문 에이전트 C (보안 전문): 입력 검증, SQL 인젝션, 민감 데이터 처리 검토
- 모든 에이전트가 공유 파일시스템에서 병렬 실행 → 결과가 리드 에이전트의 컨텍스트에 통합
Anthropic 엔지니어링 팀이 공개한 구현 세부사항에 따르면, 이 아키텍처는 에이전트의 "두뇌"(Claude와 하네스)를 "손"(샌드박스와 도구)과 "세션 로그"로부터 분리하는 방식으로 설계됐습니다. 이 분리 덕분에 p50 TTFT(최초 토큰까지 시간)가 약 60% 감소, p95는 90% 이상 감소했습니다 (Anthropic Engineering, 2026년 5월).
Claude Console에서 각 에이전트의 실행 상태와 결과를 추적할 수 있어서 어느 에이전트가 어떤 작업을 했는지 투명하게 볼 수 있습니다.
현재 공개 베타 상태입니다.
Claude Code 업데이트: 이번에 같이 나온 것들
Managed Agents 외에도 Claude Code 자체 업데이트가 함께 발표됐습니다.
Auto Mode: Team 사용자로 확대
지난달 Claude Opus 4.7 가이드에서도 다뤘던 Auto Mode가 이번에 Team 플랜 사용자 대상 연구 프리뷰로 확대됐습니다. Enterprise와 API 롤아웃도 예정됐다고 합니다. Sonnet 4.6과 Opus 4.6에서 동작합니다.
Auto Mode는 권한 프롬프트를 분류기(classifier)로 처리해서 안전한 작업은 자동 승인, 위험한 작업은 차단하는 중간 지점입니다. 매번 권한 확인을 해야 하는 것과 --dangerously-skip-permissions를 주는 것 사이의 균형점이라고 보면 됩니다.
Claude Security 공개 베타
Claude Enterprise 고객 대상으로 코드 취약점 스캔 기능이 공개 베타로 출시됐습니다. Opus 4.7 기반으로 코드에서 취약점을 찾고 수정 제안을 제시합니다. 예약 스캔(scheduled scan)과 특정 범위 스캔(targeted scan) 모두 지원하고, 트리아지 추적과 워크플로우 통합도 갖춰졌습니다.
레이트 리밋 2배 인상
Pro, Max, Enterprise 플랜의 5시간 레이트 리밋이 2배로 늘었습니다. 장시간 에이전트 작업을 돌리다가 한도에 걸려 멈추는 경험을 해보신 분들이라면 반가울 소식입니다. 이전에 Claude Code Routines 가이드에서 스케줄 자동화를 다뤘는데, 레이트 리밋이 풀리면 더 긴 루틴도 안정적으로 돌릴 수 있습니다.
PR URL 붙여넣기 세션 찾기
/resume 검색창에 GitHub, GitLab, Bitbucket PR URL을 붙여넣으면 해당 PR을 만든 세션을 자동으로 찾아줍니다. 이게 의외로 유용합니다. 며칠 전에 만들어둔 PR 관련 작업을 다시 이어가야 할 때, 어느 세션이었는지 뒤지는 게 꽤 귀찮은 작업이었거든요.
실전 팁 3가지
1. Outcomes 루브릭은 구체적일수록 좋다
"잘 리팩토링했는지" 같은 모호한 기준보다 "pytest가 0 failed로 통과하는지", "mypy --strict가 에러 없는지" 처럼 자동 검증 가능한 조건을 루브릭에 넣으면 채점 모델의 판단이 훨씬 정확해집니다. 주관적 기준은 채점 모델마다 해석이 달라질 수 있습니다.
2. Dreaming은 반복 작업에 먼저 적용하라
처음부터 모든 에이전트에 Dreaming을 붙이는 것보다, 매일 또는 매주 반복하는 작업(배포 검증, 일일 리포트 생성, 정기 코드리뷰 등)에 먼저 적용하는 게 효과적입니다. 반복 횟수가 쌓여야 패턴이 의미 있게 추출됩니다.
3. 멀티 에이전트 분배는 "도메인 전문성" 기준으로
작업을 단순히 크기로 나누기보다 (파일 100개를 50개씩 나누는 식), 역할의 전문성으로 나누는 게 더 효과적입니다. 코드 작성 에이전트 / 테스트 에이전트 / 코드리뷰 에이전트처럼 각자 다른 시스템 프롬프트와 도구를 가진 구성이 리드 에이전트의 조율 부담을 줄입니다.
총평 — 스코어카드
| 항목 | 점수 | 코멘트 |
|---|---|---|
| Dreaming | 7/10 | 방향은 맞지만 연구 프리뷰 수준. 실제 효과 검증 필요 |
| Outcomes | 9/10 | 10포인트 향상 수치 + 즉시 써볼 수 있는 공개 베타 |
| 멀티 에이전트 오케스트레이션 | 8/10 | p95 TTFT 90% 감소 수치가 인상적. 복잡도 관리가 관건 |
| Claude Security | 6/10 | Enterprise 한정 베타. 일반 사용자는 당장 체감 불가 |
| 레이트 리밋 2배 | 9/10 | 즉각적이고 실질적인 개선 |
| 종합 | 8/10 | Managed Agents 방향성 명확. 개발 부채 줄이는 도구들 |
솔직히 Dreaming은 아직 "신기한 아이디어" 단계입니다. 연구 프리뷰라는 표현이 괜한 게 아닙니다. 실제로 장기 세션을 수십 번 돌렸을 때 체감할 수 있는 개선이 있는지는 더 써봐야 알겠습니다.
반면 Outcomes와 멀티 에이전트 오케스트레이션은 지금 당장 써볼 수 있고, 효과를 측정할 수 있습니다. 특히 에이전트가 같은 작업을 반복하거나 대규모 코드베이스 작업에서 이 두 기능을 결합하면 꽤 의미 있는 차이를 만들 수 있을 것 같습니다.
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참고 자료
- Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands — Anthropic Engineering, 2026년 5월
- New in Claude Managed Agents: dreaming, outcomes, and multiagent orchestration — SD Times, 2026년 5월 6일
- Anthropic is letting Claude agents 'dream' so they don't sleep on the job — SiliconANGLE, 2026년 5월 6일
- Inside Claude Code Auto Mode: Anthropic's Autonomous Coding System with Human Approval Gates — InfoQ, 2026년 5월
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