최근 알리바바의 AI 코딩 도구 Qoder가 ‘전문가팀 모드(Experts Mode)’라는 새로운 기능을 선보였습니다. 이 기능은 한 마디 지시 만으로 13명의 AI 프로그래머를 불러내 동시에 작업을 진행하는 방식인데요. 개발자는 그저 지켜보기만 하면 되는, 말 그대로 ‘누워서 CTO 되기’를 가능하게 만들었습니다.
한 문장으로 13명의 프로그래머를 소환하다
Qoder의 전문가팀 모드는 기존 AI 코딩 도구들과는 확연히 다른 접근 방식을 보여줍니다. 사용자가 프로젝트 요구사항을 입력하면, 시스템이 자동으로 작업을 분석하고 필요한 역할의 AI 전문가들을 배치하는 방식이죠.
실제 테스트에서는 개인 블로그 제작이라는 간단한 프로젝트를 진행했는데요. 요구사항을 입력하자마자 ‘Team Lead’라는 지휘관 역할의 AI가 등장해 작업을 8개의 세부 태스크로 나누고, 각각의 임무를 담당할 전문가들을 배정했습니다.
가장 먼저 투입된 것은 범용 엔지니어 Nick이었어요. Nick은 빈 폴더에 프로젝트 환경을 구축하고 필요한 의존성 패키지들을 설치하는 초기 작업을 담당했습니다. 흥미로운 점은 Nick이 작업 중 문제를 만났을 때 스스로 해결하고 보고까지 했다는 거예요. 마치 실제 개발자가 일하는 것처럼 말이죠.
전문가들의 세밀한 분업, 동시 작업으로 효율 극대화
Nick이 기본 환경 구축을 마치자, 이번엔 백엔드 엔지니어 Jimmy가 투입됐습니다. 일반적으로 백엔드 개발자가 데이터베이스까지 담당하는 것과 달리, Qoder의 전문가팀 모드에서는 Jimmy가 오직 데이터베이스 초기화만 담당했어요. 이처럼 역할 분담이 매우 세밀하게 이뤄지는 것이 특징입니다.
데이터베이스가 준비되자 본격적인 코딩 작업이 시작됐고, Team Lead는 모듈 별로 작업을 5명의 엔지니어에게 분배했습니다. 이들은 각각 프론트엔드 페이지, 미들웨어, 백엔드 API 개발을 담당했죠.
여기서 주목할 점은 여러 명의 엔지니어가 동시에 작업을 진행했다는 겁니다. 일반적인 AI 코딩 도구는 한 번에 하나의 작업만 처리하지만, Qoder의 전문가팀 모드는 서로 의존성이 없는 작업들을 병렬로 처리해 개발 속도를 크게 높였어요.
7명의 개발자가 코딩을 마치자, 이번엔 테스트 엔지니어 Chris가 등장했습니다. Chris는 직접 브라우저를 열어 계정을 입력하고 로그인한 뒤, 전체 기능을 테스트했어요. 심지어 주요 페이지의 스크린샷까지 자동으로 저장하며 테스트 결과를 보고했습니다.
코드 리뷰부터 보안 취약점 수정까지
테스트가 끝났다고 프로젝트가 완료된 건 아니었습니다. 코드 품질 평가를 요청하자 Team Lead는 전문 코드 리뷰어 Mark를 추가로 투입했어요. Mark는 시스템의 여러 보안 취약점을 발견하고, 심각도에 따라 등급까지 분류해 보고했습니다.
취약점 수정을 지시하자, 전문가팀은 즉시 상황을 분석했어요. 두 개의 수정 작업이 서로 독립적으로 진행 가능하다는 것을 파악한 뒤, 두 명의 전문가가 동시에 작업을 완료했습니다. 이런 식으로 효율을 극대화하는 거죠.
결과적으로 단 16분 만에 완전한 기능을 갖춘 개인 블로그 웹사이트가 완성됐습니다. 프론트엔드 전시 페이지와 백엔드 관리 페이지를 모두 갖추고, 게시물 생성·조회·수정·삭제(CRUD) 기능까지 완벽하게 구현된 상태였어요.
프레임워크 전환도 척척, AI로 AI 도구 만들기
여기서 멈추지 않고 난이도를 높여봤습니다. 기존 프로젝트를 Spring Boot(자바 개발 프레임워크)와 MySQL(관계형 데이터베이스)로 재구성 해 달라고 요청한 거죠.
Team Lead는 먼저 요구 사항의 실행 가능성을 분석한 뒤 몇 가지 질문을 던졌어요. 각 질문마다 세 가지 선택지를 제공했고, 사용자가 결정을 내리면 그에 맞춰 새로운 전문가 Alex를 배치했습니다.
Alex는 조사 담당으로, 현재 프로젝트 구조와 코드 인터페이스를 분석한 뒤 완전한 재구성 계획을 마크다운 문서로 작성했어요. 이 문서는 이후 개발 작업의 가이드라인이 됐습니다.
계획이 수립되자 운영 엔지니어 Nick이 MySQL 설치를 담당했고, 이후 프론트엔드와 백엔드 엔지니어들이 동시에 작업을 진행하며 효율적으로 프로젝트를 재구성했습니다.
여기서 한 가지 더 재미있는 시도를 했어요. AI 코딩으로 만든 소프트웨어에 AI 기능을 추가하는 거죠. Qwen API를 연동해 주제만 설정하면 AI가 자동으로 블로그 글을 작성하도록 요청했습니다. Team Lead는 즉시 새로운 작업을 생성하고 프론트엔드와 백엔드 엔지니어를 배치해 기능을 구현했어요.
개발부터 재구성까지 총 13명의 프로그래머가 투입됐고, 30개가 넘는 작업이 완료됐습니다. 사용자는 그저 요구사항을 말하고 지켜보기만 하면 됐죠.
왜 지금 ‘AI 코딩 전문가팀’이 필요한가
최근 AI 분야의 대가 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 “2024년 12월부터 AI 코딩이 질적으로 변화했다”고 언급했습니다. 그는 ‘Vibe Coding(분위기 코딩)’이라는 개념을 처음 제시한 인물인데요. 이제 AI 코딩이 단순한 코드 자동 완성을 넘어 ‘Agentic Engineering (에이전트 엔지니어링)’ 단계로 진화했다고 봤어요.
이는 AI가 더 이상 코드 조각을 제안하는 수준이 아니라, 프로젝트 전체를 구축할 수 있는 지능형 에이전트로 발전했다는 의미입니다.
하지만 이런 변화는 새로운 문제도 가져왔어요.
첫째는 코드 품질 문제입니다. 대부분의 AI 코딩 도구는 여전히 단일 에이전트 방식이라, 간단한 작업은 괜찮지만 복잡한 프로젝트나 여러 차례 반복 수정이 필요한 작업에서는 컨텍스트(문맥) 길이를 감당하지 못해요. 결국 앞에서 한 작업을 잊어버리고 논리가 단절되면서 코드 품질이 떨어지는 거죠.
둘째는 효율성 문제입니다. 대형 프로젝트는 프론트엔드 UI, 백엔드 개발, 데이터베이스 설계 등 다양한 작업이 얽혀 있는데요. 서로 독립적으로 진행 가능한 작업들도 단일 에이전트 환경에서는 순차적으로 처리될 수밖에 없어 시간이 오래 걸립니다.
Qoder의 전문가팀 모드는 바로 이 두 가지 문제를 해결합니다. 각 전문가는 서로 다른 특기를 가지고 독립적인 컨텍스트에서 작업하기 때문에 더 많은 상호작용 라운드를 처리할 수 있어요.
또한 Qoder는 ‘엔지니어링 지식 엔진’이라는 시스템을 구축했습니다. 이는 코드 파일, 커밋 히스토리, 프로젝트 위키, 메모리 등 다차원 데이터를 통합해 전문가들이 컨텍스트를 깊이 이해할 수 있도록 돕는 코드 인지 시스템이에요.
알리바바의 내부 복잡 작업 벤치마크 테스트 결과, 전문가팀 모드는 자체 단일 에이전트 모드 대비 67% 향상된 성능을 보였고, Claude Code Agent Teams보다 16% 앞선 것으로 나타났습니다.
다중 에이전트 협업 코딩 시대의 개막
바이브 코딩과 에이전트 코딩을 거쳐, AI 코딩은 이제 다중 에이전트 협업 코딩 시대로 접어들고 있습니다.
이는 사용자 요구의 변화에서 비롯됐어요. 개발자들은 더 이상 AI가 단순히 코드를 작성하는 것에 만족하지 않습니다. 효율적으로 소프트웨어를 완성하면서도 품질까지 보장받기를 원하죠. 단일 에이전트로는 이런 요구를 충족시킬 수 없기에, 다중 에이전트 협업 코딩이 필연적인 방향이 된 겁니다.
다중 에이전트 협업 코딩은 개인의 능력을 더욱 증폭시킵니다. 이제 개발자 한 명이 언제든 대기 중이고, 지속적으로 진화하며, 단순히 코딩만 아는 게 아니라 엔지니어링 전체를 이해하는 디지털 군단을 보유하게 된 셈이에요.
이런 변화는 AI IDE(통합 개발 환경)의 역할도 바꾸고 있습니다. 간단한 코드를 작성하고 파일을 정리하는 도구에서, 에이전트를 조직하고 관리하는 도구로 진화하는 거죠. 카파시도 AI 코딩 시대에는 여전히 IDE가 필요하며, 오히려 에이전트를 관리하기 위한 더 강력한 IDE가 필요할 것이라고 예측했습니다.
Qoder의 전문가팀 모드를 직접 테스트해본 결과, AI 코딩과 AI IDE의 미래가 어떤 모습일지 엿볼 수 있었습니다. 우리나라 개발자들도 이런 도구의 발전 방향을 주시하며, 생산성 향상과 동시에 기술 경쟁력을 유지하는 방법을 고민해야 할 시점입니다.
