AI 에이전트2026-06-02

Claude Code /workflows 활용법: 병렬 에이전트로 효율 폭발시키기

안녕하세요 여러분, 류샤오파이입니다.

지난주, Claude Code의 새 버전이 Opus 4.8과 동시에 출시되었고, 새로운 기능 /workflows가 추가되었습니다.

며칠 전, /workflows의 사용 사례에 대해 여러분의 의견을 모집했을 때, 류란(劉潤) 님이 몇 가지 스크린샷을 공유해 주셨습니다.

류란 님이 Claude Code의 /deep-research (실질적으로 /workflows의 일종)를 사용하여 조사 보고서를 작성하는 것을 발견했습니다. 효과는 매우 좋아서 100개 이상의 에이전트를 동시에 실행하고, 역할 분담이 명확하며, 질서 정연했습니다.

이것은 저에게 몇 가지 영감을 주었습니다: 이전에 AI 에이전트가 처리하기 어려웠던 상황에서, /workflows를 사용하면 이론적으로 완성 품질을 향상시킬 수 있는 사례가 존재할까?

만약 그런 상황이 있다면, 다음 조건을 충족해야 합니다:

1M의 컨텍스트 윈도우 (context window)로는 부족하고, /workflows를 사용하여 "실제로 몇 개의 에이전트가 필요한지"를 자동으로 계획하며, "용량 부족" 문제와 "여러 에이전트의 분담을 귀찮아하는" 문제를 모두 해결할 수 있어야 합니다.
작업이 대규모로 분할 가능하고, 병렬 처리로 변환할 수 있어야 합니다.

2일간의 실험 결과, Claude Code 20x Max의 주간 제한 할당량을 2일 만에 사용해 버렸습니다 (네, /workflows는 토큰 소비가 매우 많지만, 다행히 이번 주에 주간 제한 할당량이 리셋되었습니다).

이제 여러분과 공유할 때가 되었습니다.

그럼, 이 2일간 무엇을 시도했을까요?

먼저, 가장 기분 좋았던 것을 소개합니다.

Raphael의 코드베이스를 스캔하여 "저위험으로 안심하고 수정할 수 있는" 오래된 버그를 찾게 했습니다.

그런 종류의 버그를 아시나요? – 치명적이지는 않지만, 긴급하지도 않지만, 확실히 존재한다는 것을 알고 있는 것.

그 코드를 통과할 때마다 불안해지지만, 일부러 오후를 들여 수정하지는 않습니다. 왜냐하면, 만약 하나를 수정하면 세 개가 망가지면? 하고 생각하기 때문입니다.

그래서 버그는 "오래된 채" 방치됩니다. 1년, 2년.

이전에도 저는 그대로 두었습니다. 하지만 이번에는 /workflows를 한 번 던지니, 코드베이스를 12개 섹션으로 자동 분할하고, 31개 에이전트가 동시에 스캔했습니다. 한 무리는 검색하고, 한 무리는 세부 사항을 점검하며, 확신도가 낮은 것은 즉시 제외했습니다.

2시간 후, 리스트가 전달되었습니다.

살펴보니 – 아, 바로 이것이다! "분명히 수정해야 하지만, 아무도 손대지 않았던" 오래된 버그의 집합이었습니다.

그때의 감상은 "우와, 이런 녀석들, 마침내 누군가가 찾아주었구나"라는 것이었습니다.

다음으로, 완전히 다른 작업을 시도했습니다: "이 난제에 대해, 다른 사람들은 보통 어떻게 해결하는가".

이것은 류란 님의 영감에서 비롯되었습니다.

/workflows만 사용할 경우: 정보의 에코 챔버 (echo chamber)가 될 수 있습니다. /deep-research만 사용할 경우 (이전 Claude 웹 버전에도 있었음): 현재 코드베이스를 읽을 수 없습니다.

그래서 제 방법은: 난제에 직면하면, /workflows와 /deep-research를 동시에 사용한다입니다.

아래 그림처럼, 한 문장으로 105개의 에이전트가 실행되었습니다. 최종 효과는 매우, 매우 뛰어납니다! 꼭 시도해 보세요!

시도한 후에도 더 생각해 보았습니다. /workflows는 대체 무엇을 가져다주는 걸까요?

생각하고 또 생각한 끝에, 한마디로 표현하면 –

많은 경우, AI의 지능 수준은 이미 과분하며, 병목은 체력 부족에 있습니다.

아무리 현명한 사람이라도 코드베이스 전체를 다 읽을 수 없습니다 – 머리가 나쁜 것이 아니라, 용량이 부족한 것입니다.

아무리 유능한 사람이라도 50개의 파일을 동시에 편집할 수 없습니다 – 손이 느린 것이 아니라, 손이 한 쌍뿐인 것입니다.

/workflows는 Claude를 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라, Claude를 더 "많이" 만드는 것입니다.

따라서, 어떤 작업이 /workflows에 적합한지 여부는 자신에게 한 문장으로 물어보면 됩니다: 이것은 "지능의 문제"인가, 아니면 "체력의 문제"인가?

영감이 필요하고 일관된 판단력을 요하는 것 – 그것은 지능의 문제입니다.

"한 명의 현자가 귀찮아하고, 쉰 명의 보통 사람이 분담하면 할 수 있는" 것 – 그것은 체력의 문제이며, 그런 경우 /workflows를 던지고, 여기에 /deep-research까지 더하면 더블 버프(double buff)가 되어 빠르고 좋은 결과가 나옵니다.

이것이 AI 에이전트 도구의 새로운 변화 흐름일 수 있습니다.

이미 천재적인 AI를 더 천재적으로 만드는 것이 아니라, AI가 고생하는 작업에 더 적합하게 만드는 것입니다.

만약 기사가 너무 길다고 느껴진다면, 증류판을 제공하겠습니다: 처음에 기억해야 할 것은 이것입니다.

Claude Code를 사용하여 정면으로 난제에 부딪힐 때, 보통의 문제 기술 뒤에 /workflows /deep-research를 추가하기만 하면, 효과가 놀라워집니다

시도해 보셨나요? 댓글에서 피드백 부탁드립니다~

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