Reference · 전사록
Code with Claude 2026 키노트
전체 한국어 전사록
앤트로픽이 진행한 2026년 5월 Code with Claude 오프닝 키노트의 47분짜리 발화 전체를, 발표자별·타임스탬프별로 한국어로 옮긴 전사록입니다.
옮긴이 주
이 전사록은 자동 음성 인식으로 만들어진 영문 원전사를 바탕으로, CDSA 편집팀이 한국어로 옮긴 자료입니다. 원전사에는 명백한 음성 오인식이 섞여 있어, 본 번역에서는 다음 항목을 정정해 옮겼습니다 — "Cloud" → "Claude"(전 구간), "QuadCode" → "Claude Code", "Mythos / Miss oaths" → "Mythos"(차세대 모델 코드명으로 추정). 발표자 이름 중 첫 발표자(앤트로픽 CPO)의 호칭이 원전사에서 "Ami Fora"로 표기되었으나 자동 인식 오류 가능성이 높아, 본 번역에서는 "Anthropic CPO"로 통일해 옮겼습니다. 타임스탬프는 원전사를 그대로 따랐고, 발화자 표기는 원전사의 라벨을 따르되 흐름상 명백히 다른 사람일 때만 보정했습니다. 지명·기업명·인명·제품명은 영문 표기를 함께 살렸습니다.
00 / 무대 인사오프닝Kat (사회 / 무대 인사)
[00:00:00]
자, 시작하겠습니다.
[00:00:30]
(무대 효과 / 음악)
[00:01:08]
(자동 인식 잡음 — 무대 효과 발화 구간)
[00:01:11]
감사합니다.
[00:01:41]
앤트로픽 최고제품책임자(CPO)를 무대로 모십니다. 환영해 주십시오.
01 / 오프닝왜 우리가 오늘 여기 있는가Anthropic CPO
[00:02:11]
여러분, 좋은 아침입니다. 모두 만나 뵙게 되어 정말 반갑습니다. 자리해 주셔서 감사합니다.
[00:02:21]
제가 오늘 왜 이 자리에 섰는지 생각해 보면, 처음으로 컴퓨터 프로그램을 짜서 그게 동작했던 그 순간으로 돌아가게 됩니다. 저는 어릴 때 코딩을 했던 사람이 아닙니다. 애팔래치아 산자락에서 자랐고, 컴퓨터를 직접 조립해 본 적도 없었습니다.
[00:02:37]
비디오 게임도 안 했습니다. 제가 처음으로 뭔가 복잡한 것을 만들어 본 자리는 대학교 컴퓨터과학 수업이었습니다.
[00:02:45]
아주 오래된 이야기입니다. 그때는 줄을 서서 서버에 직접 로그인해야 했습니다. 우리가 짠 레이 트레이서를 돌릴 만큼 강력한 기계가 그것뿐이었거든요.
[00:02:54]
기억하시는 분도 계실 겁니다 — 서버의 윙윙거리는 소리, 오래된 피자 냄새, 커피 냄새, 그리고 창문 없는 지하 실습실 특유의 그 냄새.
[00:03:10]
컴파일 버튼을 누르고, 내 프로그램이 작동할지 기다리던 그 감각을 저는 아직도 기억합니다.
[00:03:18]
그 기쁨, 발견의 느낌, 약간의 안도감, 그리고 내가 세상에 없던 무언가를 만들어 냈다는 흥분.
[00:03:29]
그게 저를 사로잡았고, 그래서 제가 오늘 여기 와 있습니다.
[00:03:34]
하지만 정말 많은 것이 변했습니다. 저는 그것을 대학 실습실에 줄을 서야 얻을 수 있었지만, 지금은 누구든, 어느 요일에나, 세계 어디서나 그것을 가질 수 있습니다.
[00:03:43]
줄도 없고, 이상한 냄새도 없고, 장벽도 없습니다.
[00:03:51]
바로 그 흥분, 기쁨, 안도감만 그대로 남아 있습니다.
[00:03:57]
많은 분들이 같은 감정을 느끼신다는 것을 압니다. 사람들이 늘 저에게 이렇게 말합니다 — "Claude가 저에게 초능력을 준 것 같다"고. 제가 가장 좋아하는 피드백 중 하나입니다.
[00:04:06]
그리고 우리는 사람들이 그 능력을 어떻게 쓰고 있는지를 매일 보고 있습니다. 예를 들어 Stripe의 개발자 인프라를 이끄는 Scott McVicker 사례입니다.
[00:04:13]
그의 팀은 JDK 업그레이드 전에 Scala 코드 5만 줄을 Java로 옮겨야 했습니다.
[00:04:20]
초기 추정은 엔지니어링 10주였습니다. 그들은 Claude를 써서 4일 만에 끝냈습니다.
[00:04:28]
그리고 어떤 일에서는 속도가 단순한 효율 지표가 아닙니다. 그 끝에 무엇이 기다리고 있느냐가 중요합니다.
[00:04:35]
Felicia Krakuru는 Binti의 공동창업자이자 CEO입니다. Binti의 소프트웨어는 위탁 가정 배치를 담당하는 케이스워커들이 사용하는 시스템을 운영합니다.
[00:04:43]
서류, 가정 방문, 인가 절차 같은 것들이죠.
[00:04:47]
올해 그녀의 팀은 Claude API를 활용해 케이스워커들이 서류 작업에 쓰던 시간을 돌려줬습니다.
[00:04:54]
그래서 위탁 가정 인가 절차에서 20일이 줄었습니다. 20일. 단순한 효율 지표가 아닙니다.
[00:05:05]
그 20일이, 한 아이가 가족과 연결되는 시간입니다.
[00:05:09]
그 흥분, 기쁨, 안도감, 발견의 감각 — 저는 만나는 분들로부터 이 이야기를 계속 듣습니다.
[00:05:15]
짐작컨대 여기 계신 분마다 그것을 다르게 경험하실 겁니다. 어떤 분들은 매일 최전선에 살고 계시고, 어떤 분들은 주변 사람들을 데리고 가고 계시고,
[00:05:26]
어떤 분들은 저처럼 발밑의 땅이 움직이는 게 느껴져서, 앞으로 무엇이 올지 보고 싶어 오신 분들도 있을 겁니다.
[00:05:34]
믿어 주세요. 저도 같은 아침에 그 모든 것을 다 느낍니다. 계획을 세워 출근해서, 점심 전에 새로 일어난 일 때문에 그 계획을 다 찢어버려야 하는 일이 자주 있습니다.
[00:05:45]
익숙하시죠?
[00:05:48]
한 발 떨어져서, 모델이 얼마나 빨리 좋아지고 있는지를 보면 그게 자연스럽게 보입니다. 앤트로픽에서는 우리가 흔히 "지수곡선"이라는 표현을 자주 씁니다.
[00:05:58]
지금 우리 모두가 느끼고 있는 것이 바로 그것이라고 생각합니다.
[00:06:02]
불과 몇 년 전, 모델 개발의 최전선은 "꽤 괜찮은 이메일을 쓸 수 있다"는 정도였습니다.
[00:06:11]
우리는 그 정도로도 꽤 만족했습니다. 1년 전, 우리는 이 무대에 서 있었습니다. Opus 4가 헤드라인이었고,
[00:06:19]
에이전트가 사람의 확인 없이 한 시간 동안 일한다는 아이디어 자체가 스트레치 골처럼 느껴지던 때였습니다.
[00:06:27]
그런데 그로부터 6개월 뒤, 에이전트들은 밤새 처음부터 끝까지 일을 해내고 있었습니다. 우리는 다음 날 아침에 끝난 결과물을 받게 됐습니다.
[00:06:35]
그리고 지난달, Mythos가 OpenBSD 소스 트리 전체를 읽고, 27년 동안 — 모든 사람 검수자, 모든 퍼저, 모든 정적 분석기를 거치고도 살아남아 있던 — 보안 취약점을 찾아냈습니다.
[00:06:53]
도약의 폭은 점점 커지고, 도약 사이의 간격은 점점 짧아지고 있습니다.
[00:06:59]
그러나 모델 능력이 지수곡선으로 좋아지는 동안, 대부분의 조직은 여전히 직선의 경로로 AI를 도입하고 있습니다.
[00:07:07]
그 말은 곧, AI가 할 수 있는 일과 AI가 사람들에게 실제로 해주고 있는 일 사이에 격차가 있다는 뜻입니다. 그 격차를 메우는 일 — 모델 능력을, 진짜 사람들이 자신의 문제를 푸는 데 쓸 수 있는 무언가로 옮기는 일,
[00:07:17]
그게 바로 개발자들이 하는 일입니다. 여러분이 하고 있는 일이 바로 그것입니다.
[00:07:23]
실제로 그 일이 일어나고 있는 것이 보입니다. 전년 대비 Claude 플랫폼의 API 호출량은 거의 17배 늘었습니다. 그리고 Claude Code 평균 사용자는 현재 일주일에 20시간을 그 안에서 일하며 보냅니다.
[00:07:39]
최근 우리는 여러분과 마찬가지로 많은 것을 출시했습니다. 오늘 여러분이 어디로 가고 있는지에 대한 명확한 그림을 가지고 돌아가시기를 바랍니다.
[00:07:48]
그래서 함께 계획하시고, 같이 이 지수곡선에 올라타시기를 바랍니다. 미리 말씀드리면, 오늘 새로운 모델을 공개하지는 않습니다.
[00:07:55]
오늘은 우리 제품을 어떻게 여러분에게 더 잘 작동하게 만들어 드리느냐에 대한 자리입니다. 그래서 여러분이 세상의 나머지 사람들을 위해 그 격차를 메울 수 있도록.
[00:08:04]
오늘 아침, 그것이 어떻게 보이는지 말씀드리겠습니다. 먼저 다이앤이 우리의 토대인 모델 층에 대해 이야기할 것입니다. 우리의 프런티어 모델과 앞으로 다가올 것에 대해 더 들려드릴 것입니다.
[00:08:14]
Claude 플랫폼에서는 Claude Managed Agents에 업데이트가 들어갑니다. Outcomes, Dreaming, 멀티 에이전트 오케스트레이션. 안젤라와 케이틀린이 플랫폼이 어떻게 인프라를 처리해 주는지를 설명해 드릴 것입니다.
[00:08:23]
그래서 여러분이 그 부분에 손을 댈 필요가 없도록. Claude Code에서는 캣과 보리스가, 라우틴 같은 새 프리미티브를 통해, Claude Code가 — 여러분이 컴퓨터 앞을 떠나 있을 때조차 — 스스로에게 프롬프트를 던지게 만드는 방법을 안내해 드릴 것입니다.
[00:08:32]
하지만 이 모든 것은 결국 여러분과 여러분이 만들 것으로 돌아옵니다.
[00:08:42]
대부분의 사람들은 Claude API를 직접 호출하지 않을 것입니다. 터미널을 열어 "claude"라고 타이핑하지 않을 것입니다. 그들은 AI를 여러분 중 누군가가 만든 무언가를 통해 경험하게 됩니다.
[00:08:51]
그것이 Canva로 새로운 디자인 방향을 탐색하는 디자이너든,
[00:08:57]
Lagora로 변호사가 더 빨리 의견서를 내든, 세계 최고의 코딩 에이전트들 중 어느 하나로 일하는 개발자든.
[00:09:07]
그래서 감사드립니다. 여러분이 다른 모든 사람에게 AI가 어떻게 느껴질지를 결정합니다.
[00:09:13]
사람들이 자기 문제를 풀기 위해 필요한 모든 것을, 우리가 다 만들어 드릴 수는 없습니다.
[00:09:21]
그것은 오직 여러분이 할 수 있는 일입니다. 그래서 우리의 감사를 표하는 한 가지 방법으로,
[00:09:28]
기쁜 소식 하나를 나누고 싶습니다. 오늘부로, Claude Code와 Claude 플랫폼의 개발자 사용량 한도를 상향합니다.
[00:09:36]
여러분이 만들기를 멈추지 않고, 세상을 위한 그 격차를 메워 가실 수 있도록. 구체적으로는, Claude Code의 5시간 단위 사용량 한도를 Pro·Max·Team, 그리고 시트 기반 엔터프라이즈 플랜에 한해 두 배로 늘립니다.
[00:09:46]
또한 Claude Opus의 API 한도를 큰 폭으로 상향합니다.
[00:09:53]
이를 가능하게 하는 방법으로, 우리는 컴퓨트 파트너십을 확장하고 있습니다. 우리는 SpaceX와 협력합니다.
[00:10:00]
Colossus One 데이터센터의 모든 가용 용량을 활용하기 위해서입니다. 그리고 우리는 그 자원을 개인 개발자와
[00:10:08]
소규모 팀에 직접 투입할 것입니다. 시간이 지나면서, 우리는 여러분이 Claude를 가장 잘 활용하실 수 있도록 모든 방법을 계속 모색할 것입니다.
[00:10:15]
기존 컴퓨트 노력을 포함해, 더 과감한 시도까지도 포함해서요. 오늘 자리해 주셔서 감사합니다. 우리와 함께
[00:10:24]
세계의 AI를 만들어 가시는 데 동참해 주셔서 감사합니다. 사람들에게 초능력을 주고 계셔서 감사합니다. 다음 발표는 우리 리서치 PM 팀을 이끄는 다이앤입니다. 감사합니다.
02 / 모델지수곡선과 모델 인텔리전스Diane (Research PM Team Lead)
[00:10:36]
감사합니다.
[00:10:43]
저는 다이앤이고, 2023년에 앤트로픽에 합류했습니다. Claude 2 이후 모든 모델에 함께 했습니다.
[00:10:52]
세보시는 분들을 위해 말씀드리면, Haiku, Sonnet, Opus, 그리고 이제 Mythos까지 — 18개 버전의 Claude를
[00:10:56]
여러분과 같은 사용자·개발자 분들께 전달해 왔습니다.
[00:11:05]
우리는 Opus 3가 JSON을 잘 지키게 만들면서 동시에 긴 코드를 가장 잘 쓰는 모델이 되도록 만드는 일과 씨름했습니다.
[00:11:14]
Sonnet 3.5 New, 다 같이 알고 계신 그 Sonnet 3.6을 통해, Claude가 컴퓨터를 안전하게 만들고 사용하도록 가르쳤습니다.
[00:11:23]
그리고 Sonnet 3.7은 약간 너무 의욕이 앞서는 경향이 있어서, 그것을 사용자와 개발자에게 적절히 노출하는 방법을 찾아냈습니다. 여러분이 Claude로부터 최대치를 이끌어 낼 수 있도록.
[00:11:37]
정확히 1년 전, 우리는 Claude 4를 활용해 사고 다이얼(thinking dial)을 잘 작동하게 만들었고, 테스트 시점 컴퓨트를 조절할 수 있도록 했습니다.
[00:11:47]
그리고 우리는 속도를 늦추지 않았습니다. 지난 12개월 동안, 우리는 8개의 프런티어 모델을 출시했고,
[00:11:54]
개발자와 사용자에게 전달했습니다. 각 모델이 그 직전 모델 위에 쌓여, 여러분이 더 좋은 코드를 짤 수 있게 했고,
[00:12:03]
여러분이 만드는 제품이 그 이전보다 더 멀리 갈 수 있게 했습니다. 모델 층은 오늘 듣게 되실 모든 것의 토대입니다.
[00:12:16]
그리고 결론은 이것입니다.
[00:12:21]
모델 인텔리전스가 올라가면, 여러분의 출발선이 앞으로 이동하고,
[00:12:36]
여러분은 그 어느 때보다 많은 일을 할 수 있게 됩니다. 우리는 앤트로픽에서 지수곡선에 대해 자주 이야기합니다. 방금 CPO에게서도 들으셨듯이요. 저에게 지수곡선의 의미는, 모델 인텔리전스가 늘어남에 따라
[00:12:44]
여러분이 사용자에게 만들어 전달할 수 있는 활용 사례가 지수적으로 늘어난다는 뜻입니다.
[00:12:50]
예를 들어 에이전트 코딩은 단순 코드 자동완성보다 훨씬 더 큰 영향력을 갖습니다.
[00:13:00]
그래서 새로운 제품과 새로운 경험이 새로운 시장을 만들고, 모두를 위한 파이를 키웁니다.
[00:13:09]
리서치에서는 지수곡선을 단지 점수가 올라가는 그래프로만 보지 않습니다. 우리가 설계하고 만들기 전에는 존재하지 않았던 능력들을
[00:13:15]
만들고 추적하는 일이기도 합니다.
[00:13:20]
도구 사용, 컴퓨터 사용, 문제에 따라 적응하는 사고,
[00:13:30]
수백·수천 단계에 걸쳐 계획을 유지하는 에이전트 루프, 그리고 이전에는 알지 못했던 지식을 Claude에게 가르치는 긴 컨텍스트 윈도우 같은 것들 말입니다.
[00:13:38]
이 능력들은 코드에 머물지 않습니다.
[00:13:46]
오늘날 Claude는 시각적 디자인을 만들고 다듬을 수 있고, 복잡한 업무 산출물을 분석하고 만들어 낼 수 있으며,
[00:13:54]
여러분이 몸담고 있는 비즈니스 도메인을 열린 결말, 모호한 상황 속에서도 헤쳐 나갈 수 있습니다.
[00:14:03]
모델 인텔리전스, 그 핵심 토대가 이 모든 것을 받쳐 줄 만큼 똑똑해지고 강해졌기 때문입니다.
[00:14:09]
여러분이 Claude 위에 쌓을 때, 여러분은 이 능력들을 가장 먼저 만들어 낸 모델 패밀리,
[00:14:14]
그리고 그것을 가장 오래 안정화해 온 모델 패밀리 위에 쌓고 있는 것입니다.
[00:14:24]
최신 모델 Opus 4.7로 그 이야기를 구체적으로 만들어 보겠습니다. 코딩 에이전트 AMP는 자사의 똑똑이(smart) 모드 전체를
[00:14:32]
Opus 4.7로 옮겼습니다. 자사 벤치마크에서 가장 높은 점수를 냈고, 자체 도구 체계를 단순화하고 스캐폴딩까지 바꿀 수 있었기 때문입니다.
[00:14:42]
모델이 더 이상 그 받침이 필요 없게 됐기 때문입니다. Rakuten은 자사 벤치마크에서 이 모델을 돌렸고, 이전 대비 운영 환경 엔지니어링 작업을 세 배 더 풀어냈습니다.
[00:14:51]
마지막으로 Intuit는 Opus 4.7이 계획 단계에서 자기 논리의 결함을 스스로 식별하고,
[00:15:06]
무엇이 잘못됐는지 파악해 되돌아가, 결국 더 빠르고 더 깨끗한 실행으로 이어지는 모습을 확인했습니다. Opus 4 출시 다음 날,
[00:15:15]
우리는 Anthropic Labs의 Claude Design을 출시했습니다. 올해 제가 가장 좋아한 출시 중 하나입니다. 이미 사람들은 Claude Design과 Claude Code의 조합으로 운영용 인터페이스를 만들고 있습니다.
[00:15:23]
이는 Opus 4.7이 시각적 디자인에 대한 진짜 감각, 보여 줄 만한 디테일을 가지고 있기 때문입니다. 여러분의 디자인 원칙을 지키면서도요.
[00:15:30]
또한 일반 사용자분들로부터, "Claude는 과제 전체를 이해하고 가정을 되묻고 반박할 시점을 안다"는 이야기를 듣습니다.
[00:15:45]
동시에, 여러분 모두 알고 계시듯, 이 시스템 위에 무언가를 만들어 보신 분들이라면, 모델은 미완성이고 진행 중인 작품입니다.
[00:15:55]
아주 기본적인 것에서 막히기도 하고, 컨텍스트를 많이 넣으면 흐름을 잃기도 합니다. 그래서 이게 흥분되는 일입니다. 여정을 함께해 주셔서 감사합니다.
[00:16:05]
우리가 어디에서 일하고 있는지, 무엇이 앞에 놓여 있는지를 잠시 말씀드리겠습니다. 첫째, 더 높은 판단력과 더 좋은 코드 감각.
[00:16:14]
복잡하고 자율적인 엔지니어링 작업을 맡길 수 있는 버전의 Claude를 의미합니다.
[00:16:22]
둘째, 고품질 메모리와 결합되었을 때 무한해 보이는 컨텍스트 윈도우. 그래서 긴 호흡의 작업을 하면서 더 좋은 결과를 얻는 것처럼 느끼게 만드는 것.
[00:16:31]
마지막으로 멀티 에이전트 협조,
[00:16:38]
에이전트와 Claude 인스턴스로 이루어진 팀이 한 인스턴스 단독으로는 절대 감당할 수 없는 큰 목표를 향해 협력하게 만드는 것입니다.
[00:16:47]
제가 모델 인텔리전스의 진척을 사고하는 방식은 "태스크 호라이즌"입니다. Claude의 한 버전 또는 한 모델이
[00:16:56]
자기 산출물의 품질을 끌어올리며 자율적으로 일할 수 있는 시간의 척도입니다.
[00:17:14]
작년 이맘때, 모델은 분 단위로 일할 수 있었습니다. 지금은 여러분과 저 모두 시간 단위로 돌아가는 에이전트를 가지고 있을 것입니다.
[00:17:22]
그리고 내일은, 능동적이고, 항상 켜져 있고, 흐름을 잃지 않은 채 무엇을 해야 할지 아는 에이전트를 갖게 될 것입니다.
[00:17:38]
그렇다면 우리 개발자들은 이 모든 것을 어떻게 받아들여야 할까요? 지수곡선은 계속 좋아질 것이고, 여러분은 오늘의 Claude 버전이 아니라
[00:17:45]
앞으로 등장할 능력을 위해 만들어야 합니다.
[00:17:53]
새 모델이 우리가 오늘 접근 가능한 모델보다 훨씬 더 유능할 것이기 때문입니다. 예전에는 Claude의 모든 버전을 일으켜 세우려고 스캐폴딩을 짜야 했습니다.
[00:18:01]
그러나 지금 스캐폴딩은 모델 인텔리전스를 증폭시키기 위해 존재합니다. 예전에는 복잡한 반복 루프를 설계하고,
[00:18:08]
맞는 도구를 주고, 재시도 방법을 짜야 했습니다. 이제 그 모든 것이 모델 안으로 접혀 들어가고 있습니다 — 적절한 사고와 적절한 실행으로요.
[00:18:15]
여러분은 이미 이게 어디로 가고 있는지 보고 계십니다.
[00:18:24]
미리보기 Opus, Mythos, 그것이 그 지수곡선의 다음 점입니다. 작은 발걸음이 아닙니다.
[00:18:34]
그러므로 우리가 모델·Claude와 일하는 방식이 바뀌어야 합니다. 앤트로픽에서 우리가 생각하는 것들을 몇 가지 나누겠습니다.
[00:18:44]
첫째, 현재의 Claude가 아니라 다음 버전의 Claude를 위해 설계해야 합니다. 우리는 셀 수 없이 많은 사례에서 봐 왔습니다 — 승리하는 개발자는
[00:18:53]
자기 아키텍처를 다음 인텔리전스 도약을 흡수하도록 최적화한 사람들입니다. 오늘의 점진적 정확도를 위해서가 아니라요.
[00:19:02]
이는 더 어려운 평가셋을 만들고 유지하는 일이고, 오늘은 안 될지도 모르는 야심 찬 프로토타입을 만드는 일입니다.
[00:19:10]
왜냐하면 그것이 지수곡선이 여러분 발밑에서 움직이는 시점을 알아차리는 방법이기 때문입니다. 어제까지 안 되던 것이 어느 날 갑자기 통과하기 시작한다면,
[00:19:17]
그건 여러분이 이전엔 없던 마법 같은 것을 사용자에게 줄 수 있게 됐다는 신호입니다.
[00:19:26]
그리고 여기서 Claude로 가장 큰 효과를 보는 팀들이 알아낸 것이 있습니다.
[00:19:34]
모델 업그레이드는 비즈니스 기회입니다. Claude 모델로 가장 많은 것을 얻는 팀은
[00:19:42]
업그레이드를 저렴하게 만든 팀입니다. 이는 자동화된 평가셋, 단순한 스캐폴딩,
[00:19:50]
그리고 다른 사람들이 아직 상상하지 못한 능력의 야심 찬 프로토타입과 활용을 의미합니다.
[00:20:00]
우리는 첫 슬라이드의 그 지수곡선이 계속 그렇게 보일 것이라 믿습니다. 모델 인텔리전스가 늘어남에 따라, 우리 개발자들에게는
[00:20:07]
앞서 나가 새로운 활용 사례를 만들고, 사용자를 위한 흥미로운 새 제품을 만들고,
[00:20:16]
새로운 디자인과 시장을 만들어 결국 파이를 키울 기회가 있습니다. 다음에 케이틀린과 안젤라가 보여드릴 모든 것이
[00:20:30]
이 모든 것을 가능하게 하고 살아 움직이게 할 도구를 드릴 것입니다. 자리해 주셔서 정말 감사합니다.
03 / 플랫폼Claude Managed Agents — Multi-Agent · Outcomes · DreamingCaitlin & Angela (Cloud Platform 팀)
[00:20:47]
Caitlin 모델 능력은 지수곡선 위에 있습니다.
[00:20:56]
Caitlin 그러나 비즈니스는 여전히 직선 위에서 움직입니다. 그래서 비즈니스 입장에서, 그 지수곡선의 힘을 진짜로 끌어들일 수 있게 만드는 일이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
[00:21:04]
Caitlin 무엇이 비즈니스가 거기에 적응하지 못하게 막고 있을까요? 두 가지 핵심 문제로 압축됩니다.
[00:21:14]
Caitlin 첫째, 원하는 결과를 끌어내기. 원하는 결과를 얻는 것이 여전히 너무 어렵습니다. 프롬프트 최적화,
[00:21:21]
Angela 도구 구성, 하니스 엔지니어링까지. 모델을 정확히 원하는 곳으로 끌고 가려면 여전히 많은 작업이 필요합니다. 두 번째 문제는, 빠르게 출시하면서 동시에 확장 가능하게 출시하고 싶다는 것입니다.
[00:21:27]
Angela 지금 테크 업계 전체가 굉장한 속도로 움직이고 있고, 따라가야 합니다. 그러나 이기려면 품질도 필요합니다.
[00:21:37]
Angela 프로토타입 출시는 쉽습니다. 그러나 운영 환경에서 확장하는 것은 정말 어렵습니다.
[00:21:42]
Angela 그래서 우리는 Claude 플랫폼을 만들었습니다. 좋은 결과를 얻고, 동시에 속도와 규모로 출시할 수 있도록 하는 모든 것을 드리기 위해서입니다.
[00:21:51]
Angela 이 플랫폼은 Claude 모델에 맞춰진 API 프리미티브를 제공합니다. 에이전트 시스템을 만들고 확장할 인프라를 제공합니다.
[00:21:59]
Angela 그리고 그 시스템들을 운영할 통제 장치를 제공합니다.
[00:22:03]
Caitlin 다시 처음의 문제 정의로 돌아가 보면, 우리가 비즈니스에서 가장 자주 듣는 것 중 하나는
[00:22:10]
Caitlin "높은 인텔리전스가 필요하지만, 당연히 더 낮은 비용으로"라는 요구입니다. 그래서 우리가 이를 푸는 한 방법이
[00:22:19]
Caitlin "어드바이저 전략"입니다. 구현하기 쉽습니다.
[00:22:23]
Caitlin Messages API의 tools 배열을 갱신하기만 하면 됩니다. 우리는 실행과 자문을 분리하는 에이전트 아키텍처를 제공합니다.
[00:22:36]
Caitlin 실행에서는 더 작은 모델을 골라 — 조금 더 저렴하게 — 쓸 수 있습니다. 그러나 그 작은 모델이 다음에 무엇을 할지 자문이 필요할 때, 더 큰 모델에게 도움을 요청할 수 있습니다.
[00:22:43]
Angela 그래서 실무에서는 Haiku나 Sonnet 등급 모델로 실행하고, Opus를 어드바이저로 두는 것을 의미합니다.
[00:22:50]
Angela 그리고 우리가 Sonnet으로 실행하고 Opus로 자문을 받았을 때, Sonnet 단독보다 훨씬 좋은 성능을 봤습니다.
[00:22:57]
Angela 더 중요한 것은, Opus가 일을 더 잘 끝내도록 자문해 줬기 때문에 Sonnet 단독보다 더 저렴하게 작동했다는 점입니다.
[00:23:07]
Angela 좋은 사례가 Eve Legal입니다. Eve Legal은 어드바이저 전략을 사용해, 프런티어 모델 품질을 5분의 1 비용에 얻었다고 알려줬습니다.
[00:23:15]
Caitlin 우리가 이런 일을 좋아하는 이유는, 프리미엄 모델 같은 것에 활용할 수 있기 때문입니다. 사용자에게 이런 프리미엄 경험을 제공할 때,
[00:23:23]
Caitlin 발생할 비용에 신경을 써야 합니다. 그러나 당연히 사용자에게 좋은 경험을 주고 싶기도 합니다. 또 워크로드가 매우 큰 영역에서도 훌륭합니다.
[00:23:39]
Caitlin 좋습니다. 그러면 케이틀린이 동시에 달성하기 어렵다고 했던 그 두 가지, 속도와 규모는 어떻게 할까요?
[00:23:47]
Caitlin 가장 최근에 우리는 Claude Managed Agents를 도입했습니다. 운영급 인프라와 짝지어진 에이전트 하니스입니다.
[00:23:55]
Caitlin 팀들은 며칠 만에 프로토타입에서 운영으로 갈 수 있습니다. 우리가 함께 일한 팀들은 매니지드 에이전트로 말 그대로 10배 빠르게 출시했습니다.
[00:24:10]
Caitlin 매니지드 에이전트의 또 다른 좋은 점은, 모범 사례가 기본으로 묶여 있다는 점입니다.
[00:24:18]
Caitlin 예를 들어 에이전트를 만들 때 챙겨야 할 모범 사례 중 하나가 메모리를 주는 것입니다. 그래야 에이전트가 사용자 선호를 기억하고, 매 세션마다 원하시는 방향에 더 가깝게 작동합니다. 메모리를 만드는 일은 약간 까다로운데,
[00:24:28]
Caitlin 그래서 이건 우리가 그냥 기본으로 묶어둔 모범 사례의 한 예입니다. Claude에 자동으로 튜닝되어 있습니다. 그리고 모두에게 분명히 말씀드리고 싶은 것 — 우리가 메모리를 드리면, 그 메모리는 결국 여러분 것입니다.
[00:24:35]
Caitlin 그래서 그것을 어디로든 가져가실 수 있습니다.
[00:24:39]
Angela 매니지드 에이전트 위에 무언가를 만든 사례 중 우리가 가장 좋아하는 것 중 하나는 Notion입니다. Notion은 속도와 규모를 동시에 잡고 싶어 했고,
[00:24:47]
Angela 그래서 매니지드 에이전트 위에 만들기로 선택했습니다. 그래서 자기 제품 경험 안에서 Claude 에이전트를 직접 띄울 수 있는 기능을 만들었습니다.
[00:24:54]
Angela 길고 복잡한 자율 작업을 위해서요.
[00:25:06]
Caitlin 우리는 그 기능을 좋아합니다. 정말 멋집니다. 자, 오늘 우리는 Claude Managed Agents에 정말 강력한 세 가지 기능을 추가합니다.
[00:25:16]
Caitlin 멀티 에이전트 오케스트레이션을 도입합니다. 정말 복잡한 작업을 풀기 위해 에이전트 함대를 만들 수 있습니다. 그리고 Outcomes를 도입합니다. 성공이 어떻게 생겼는지를 정확히 명세할 수 있습니다.
[00:25:26]
Caitlin 그러면 Claude는 그 기준이 충족될 때까지 그저 반복합니다. 그리고 Dreaming을 도입합니다 — 이건 정말 흥분되는 기능입니다.
[00:25:35]
Caitlin Dreaming으로, Claude는 스스로 학습할 수 있습니다. 자기 과거 세션을 들여다보고, 놓친 기술과 배웠어야 할 교훈을 찾아내, 그것들을 자기 메모리에 직접 적용합니다.
[00:25:45]
Caitlin 말로만 하지 말고 실제 어떻게 보이는지 라이브로 보여 드리겠습니다. 케이틀린, 시작할까요?
[00:25:49]
Angela 좋습니다.
[00:25:56]
Caitlin 케이틀린과 저는 오늘 발표 일부에서 영감을 받았습니다. Opus의 API 한도가 더 커졌고요.
[00:26:05]
Caitlin 그리고 우리는 어떤 우주 회사와 가장 최근에 시간을 보내기도 했습니다. 그래서 영감을 받아 우리만의 작은 스타트업을 만들었습니다.
[00:26:11]
Caitlin 분명 가상의 회사입니다. 이름은 Lumara. Lumara에서 우리는 자율적으로 달에 드론을 착륙시키는 에이전트형 소프트웨어를 만들기로 했습니다.
[00:26:20]
Caitlin 우리는 속도와 규모를 동시에 신경 쓰기 때문에, 당연히 Claude Managed Agents 위에 만듭니다.
[00:26:24]
Angela 정확히. 첫 고객을 모셨다고 해 봅시다. 가상의 첫 고객은 달에 드론을 착륙시켜 가상의 자원을 채굴하고 싶어 합니다.
[00:26:33]
Angela 크고 야심 찬 일입니다. 그리고 우리 둘 다 사실 항공우주 엔지니어가 아닙니다. 그래서 정말 멋진 에이전트들이 우리를 위해 일을 해줘야 합니다.
[00:26:42]
Angela 그래서 방금 말한 세 가지 새 기능을 모두 통합할 것입니다. 첫 고객을 위해 그렇게 했고, Claude API CLI를 통해 어떻게 셋업하는지 보여 드리겠습니다.
[00:26:52]
Angela 먼저, 큰 일이라 여러 에이전트가 도와야 합니다. 그래서 고객을 위해 셋업해 둔 에이전트들을 보여 드리겠습니다.
[00:27:00]
Angela 첫 번째, 커맨더 에이전트가 있습니다. 커맨더의 일은 미션 전체가 잘 굴러가도록 하는 것입니다.
[00:27:09]
Angela 그다음 디텍터 에이전트가 있습니다. 디텍터의 일은 좋은 채굴 자원을 가진 착륙지를 실제로 찾는 것입니다.
[00:27:18]
Angela 그리고 네비게이터 에이전트가 있습니다. 네비게이터는 우리 드론들을 안전하게 착륙시키고 목적지로 비행하게 합니다.
[00:27:21]
Angela 이제 커맨더가 다른 두 에이전트의 코디네이터 역할을 하도록 셋업하겠습니다. 이게 돌아갈 때 실제로 일어나는 일은,
[00:27:36]
Caitlin 커맨더가 세션을 띄우고, 각 서브 에이전트는 자기만의 독립적 스레드를 가져 독립적인 컨텍스트 윈도우를 갖는다는 점입니다. 매우 의도적인 설계입니다.
[00:27:45]
Caitlin 이렇게 한 다음 모든 결과를 합치면 더 좋은 성능을 얻는다는 것을 우리는 발견했습니다.
[00:27:50]
Angela 정확히. 그게 멀티 에이전트입니다. 이제 Outcomes를 통합해 보겠습니다. 작동 방식은, 매우 구체적인 성공 기준을 가진 우리 고객이
[00:27:57]
Angela 그 기준을 직접 정의할 수 있게 하고, 그 기준을 실제로 만족시키는 채점자 에이전트를 띄우는 것입니다.
[00:28:05]
Angela Outcomes는 사실 꽤 단순한 마크다운 파일로 시작합니다. 보시는 마크다운, 정말 정말 단순합니다.
[00:28:15]
Angela 한 실행이 성공인지를 보여주는 기준을 그저 적어 둔 것입니다. 우리 드론은 부드럽게 착륙해야 하고,
[00:28:23]
Angela 깨끗한 지면에 내려야 하며, 무엇보다 중요하게 — 안전하게 지구로 돌아갈 수 있을 만큼 연료를 남겨야 합니다.
[00:28:32]
Angela 이 루브릭을 우리 Outcomes로 설정하기 위해, 이 루브릭을 우리 Outcomes로 정의하는 이벤트를 세션에 보내겠습니다.
[00:28:43]
Caitlin 케이틀린이 말한 대로, 이게 돌아갈 때 우리는 별도의 채점자(grader)를 만듭니다. 이 채점자 에이전트는 매 실행에서 명세된 루브릭이 충족됐는지를 세션 전체에서 평가합니다.
[00:28:51]
Caitlin 한 번에 끝낼 수도 있지만, 보통은 여러 세션에 걸쳐 반복해야 합니다. 그리고 케이틀린이 강조했듯이, 허용할 최대 반복 횟수를 명시할 수 있습니다.
[00:29:05]
Angela 멀티 에이전트 통합 완료, Outcomes 통합 완료. 이제 테스트할 시간입니다. 고객이 가상의 6개 후보 착륙지 데이터를 줬습니다.
[00:29:13]
Angela 시뮬레이션 세션을 돌리며 무슨 일이 벌어지는지 보겠습니다. Lumara 대시보드로 옮겨가면, 6개 사이트에 대해 시뮬레이션을 돌렸음을 보실 수 있습니다.
[00:29:25]
Caitlin 꽤 좋습니다. 우리 시스템 전체로 한 번에 얻은 결과입니다. 멀티 에이전트 아키텍처가 있고 Outcomes 기능이 통합되어 있습니다. 보시면 6개 사이트 중 4개를
[00:29:35]
Caitlin 옳게 풀었습니다. 그러나 사이트 3과 4에서는 더 잘할 수 있었음이 분명합니다. 좋은 창업자 둘이 그렇듯, 우리는 이 시스템을 언덕 오르듯 끌어올리고 싶습니다.
[00:29:44]
Caitlin 보통 그 일은 꽤 어려운 작업입니다. 많은 작업이 들어갑니다. 그러나 Dreaming 하나로 우리가 그 언덕을 어떻게 오르고 있는지 보여 드리겠습니다.
[00:29:51]
Angela 어제 시뮬레이션을 돌렸고, 결과가 만족스럽지 않았습니다. 그래서 Claude 개발자 콘솔의 Dreaming 인터페이스로 들어와
[00:30:00]
Angela "dream" 버튼을 누르고, 메모리 저장소를 선택해 드리밍 에이전트가 과거 시뮬레이션 세션을 모두 둘러보고 자기가 배운 것을 메모리에 적게 했습니다.
[00:30:09]
Angela 그래서 모든 새 세션이 그 학습 내용을 참조해 더 잘하도록 했습니다.
[00:30:17]
Angela 어젯밤에 그렇게 했고, 이게 어젯밤 돌아간 우리의 dream입니다.
[00:30:22]
Angela 보시면 우리가 메모리에 적어 둔 게 많습니다.
[00:30:27]
Angela 그리고 결정적으로, 에이전트가 "강하강 플레이북"을 직접 작성하기로 결정했습니다. 그래서 이후 우리가 돌리는 모든 추가 세션이
[00:30:36]
Angela 이 플레이북을 — 이전 미션들에서 얻은 다양한 휴리스틱을 포함해 — 참조할 수 있게 됐습니다. 이건 정말 다양한 정보가 담긴 견실한 플레이북입니다.
[00:30:45]
Angela 이게 어젯밤에 돌아갔고, 오늘 아침 Lumara 대시보드로 다시 들어와 시스템이 업그레이드된 상태로 새 시뮬레이션을 돌렸습니다.
[00:30:56]
Caitlin 정말 좋습니다. 신경 쓰던 사이트들에서 퇴보 없이 언덕을 올랐습니다. 개선이 가능했던 두 사이트가 실제로 개선됐습니다.
[00:31:05]
Caitlin 그리고 그 언덕을 오르기 위해 우리가 한 일은 단지 콘솔에서 Dream 버튼을 누른 것뿐입니다. 자, 정리하겠습니다.
[00:31:14]
Caitlin 이번 라이브 데모에서 보여 드린 모든 것이, 여러분 모두가 만들 수 있는 형태로 Claude 플랫폼에 살아 있습니다.
[00:31:20]
Caitlin 멀티 에이전트 오케스트레이션, Outcomes, Dreaming은 이제 Claude Managed Agents 프리미티브를 훨씬 더 강력하게 만듭니다. 깊고 강한 에이전트형 시스템을 확장 가능하게 구축하실 수 있도록.
[00:31:37]
Caitlin 자율적으로 달에 드론을 착륙시키든, 다음 큰 비즈니스를 만드시든, Claude Managed Agents가 여러분을 도울 것입니다.
[00:31:46]
Caitlin 이제 캣과 보리스에게 넘기겠습니다. Claude Code가 개발자로서 더 즐겁게 만들어 드리는 방법을 보여드릴 것입니다.
04 / Claude Code도구의 진화와 새로운 사용 방식Angela (Claude Code)
[00:31:54]
감사합니다.
[00:32:03]
안젤라와 케이틀린은 방금 Claude 플랫폼이 모델이 할 수 있는 일과 에이전트형 비즈니스가 출시하는 것 사이의 격차를 어떻게 메우는지 보여드렸습니다.
[00:32:13]
Claude Code에도 비슷한 도전이 있습니다. 우리는 모델 능력과, 모든 개발자가 그것으로 실제로 할 수 있는 일 사이의 격차도 메우고 싶습니다.
[00:32:22]
먼저, 이 자리에 계신 모든 개발자분들께 감사드립니다. Sonnet 3가 우리의 프런티어 모델이고 우리 제품이 다소 거칠던 시절,
[00:32:35]
여러분의 운영 데이터베이스에 Claude Code를 믿고 맡겨 주신 데 감사드립니다. 여러분의 지지가 우리 팀이 매일 들떠서 출근해
[00:32:42]
Claude Code를 더 좋게 만들고 싶게 만드는 동력입니다. Claude Code가 왜 존재하는지부터 시작하겠습니다.
[00:32:49]
소프트웨어 개발은 실시간으로 다시 발명되고 있습니다. Claude Code의 미션은 여러분의 좋은 아이디어와 시장에 제품을 출시하는 것 사이의 격차를 메우는 것입니다.
[00:32:59]
우리가 그것을 가능케 하는 방식은, 모델로부터 프런티어 인텔리전스를 끌어내는 도구를 만들고,
[00:33:07]
그것을 모든 빌더가 접근할 수 있게 만드는 것입니다. 그리고 우리는 우리 자신을 완성된 로드맵을 가진 사람들로 보지 않습니다.
[00:33:16]
우리는 우리 자신을 등반가로 봅니다. 우리 누구도 가본 적 없는 지형으로 여러분과 함께 오르며,
[00:33:24]
무엇이 통하는지 같이 배워 가는 사람들로요. 우리는 여러분과 함께 성장하고, 늘어나는 AI 능력과 함께 성장하고 있습니다.
[00:33:31]
새로운 도전들을 함께 헤쳐 가고 있습니다. 1년 전, 제가 Claude Code에 작업을 줄 때를 아직 기억합니다.
[00:33:38]
매 편집을 일일이 검토했고, 매 권한 요청 알림에 자세한 피드백을 줬고, 좋아하는 것과 그렇지 않은 것을 정성스럽게 가르쳤고,
[00:33:48]
결과가 좋아질 때까지 매 단계마다 손을 잡고 갔습니다. 어떤 작업은 결과를 얻기 전 100~200번의 권한 요청을 거치곤 했습니다.
[00:33:55]
지금은 대부분 자동 모드(auto mode)로 두십니다. Claude에 권한을 위임하시고, Claude가 많은 일을 끝내고 검토할 PR을 가지고 왔을 때 들여다보십니다.
[00:34:13]
지난 1년 동안 우리는 Claude를 사용할 수 있는 방법을 여러 가지로 늘렸습니다. 터미널로 시작했고, IDE를 출시했고,
[00:34:21]
이제 데스크톱이 있습니다. CLI로 시작했습니다. 이는 여전히 미니멀한 텍스트 인터페이스를 원하고, 가장 최신 커스터마이즈와 가장 큰 통제권을 원하는 파워 유저를 위한 인터페이스입니다.
[00:34:31]
그리고 IDE를 추가했습니다. 많은 분들이 똑같이 강력한 에이전트를 원하면서도 코드 변경 모두를 함께 따라가고 싶어 하셨기 때문입니다. 그리고 여러분의 피드백에서
[00:34:46]
조금 더 시각적인 무언가를 원하셨던 부분들을 듣고, 다음으로 어디로 가야 할지 알았습니다. 가장 새로운 표면, Claude Code 데스크톱을 출시했습니다.
[00:34:53]
전체 화면 그래픽 인터페이스를 원하는 분들을 위해 설계됐고, 빌드 미리보기가 들어 있어 Claude가 앱을 만드는 모습을 지켜볼 수 있습니다.
[00:35:05]
사이드바 관제판으로 모든 에이전트를 통제할 수 있고, 이미지와 리치 출력도 렌더링됩니다.
[00:35:11]
데스크톱은 로컬 세션뿐 아니라 원격 세션을 위한 관제판이기도 합니다. 어떤 에이전트가 막혀 있고 어떤 에이전트가 준비됐는지 시각적으로 보여줍니다.
[00:35:21]
IDE와 데스크톱 앱은 Claude Agent SDK 위에 만들어졌습니다. 여러분 중 많은 분들이 이미 그 위에 만들고 계신 SDK입니다.
[00:35:37]
많은 엔터프라이즈가 Claude Code 도구를 전사적으로 도입했습니다. 앤트로픽 자체에서도 엔지니어 1인당 PR 수가 200% 증가했고,
[00:35:46]
엔지니어링 팀이 크게 커지는 동안에도 동일한 코드 품질 기준을 유지했습니다.
[00:35:54]
여러분과 함께 우리는 소프트웨어 엔지니어링이 어떻게 보일지의 미래를 발견하고 다시 정의하고 있습니다.
[00:35:59]
우리는 이 도전들을 Claude로 구동되는 자동화로 받아들이며 헤쳐 갑니다. 몇 가지를 짧게 소개하겠습니다.
[00:36:07]
우리 사용자 분들에게서 들은 피드백, 그리고 이 커뮤니티의 도움으로 우리가 만든 것들입니다. 여러분은 코드 리뷰에 시간을 덜 쓰고 싶다고 하셨습니다.
[00:36:16]
그래서 우리는 코드 리뷰 시프트(shift code review)를 출시했습니다. 여러분 대신 결정적 버그를 잡아내는 에이전트 팀을 띄웁니다.
[00:36:24]
수천 개 회사가 매일 이 기능을 씁니다. 앤트로픽의 모든 내부 팀도 포함됩니다. 이동 중에 코딩하고 싶다고 하셨습니다.
[00:36:34]
그래서 우리는 원격 제어(remote control)를 출시했고, iOS·안드로이드 Claude 앱에 Claude Code를 추가했습니다. 어디서든 작업을 띄우실 수 있도록.
[00:36:43]
이제 노트북을 열고 균형을 잡으며 거리를 걷지 않으셔도 됩니다. 책상에 묶여 있을 필요도 없습니다.
[00:36:53]
공원에 가서 잔디를 만지면서도, 코딩하실 수 있습니다.
[00:37:00]
PR을 돌보는 데 시간을 많이 쓴다고 하셨습니다. 깜빡거리는 CI 테스트 고치기, 코드 리뷰 코멘트 반영, 머지 충돌 해소 같은 것들 말입니다.
[00:37:09]
그래서 자동 수정(autofix)을 추가했습니다. 그 모든 이벤트를 듣고 있다가, 능동적으로 수정안을 올립니다. 그래서 PR이 항상 초록불이도록.
[00:37:18]
새 티켓이나 새 고객 버그 보고에 대해 Claude Code 작업을 띄우고 계신다고 하셨습니다.
[00:37:24]
그래서 라우틴(Routines)을 만들어야겠다고 생각했습니다. 라우틴이 있으면, 한 번 설정해 두고 웹훅·API 이벤트를 듣거나 정해진 일정으로 실행할 수 있습니다.
[00:37:36]
그러면 Claude Code가 자동으로 띄워집니다. 그래서 여러분이 직접 작업을 띄워야 하는 게 아니라, Claude가 그것을 처리하게 됩니다.
[00:37:44]
마지막으로, 정말 많은 기능을 출시하다 보니 보안 팀이 따라잡기 어렵다고 하셨습니다.
[00:37:52]
그래서 Claude Security를 만들었습니다. 코드 베이스 전체를 밤사이에 스캔하고, 발견한 취약점을 처리하기 위해 Claude Code를 띄울 수 있습니다.
[00:38:00]
이 모든 프리미티브가 함께 결합됩니다. 그래서 우리 모두가 함께 엔지니어링의 미래에 적응하는 데 도움을 줍니다.
[00:38:09]
제가 다룬 모든 것이 오늘부터 가져다 쓰실 수 있습니다. 다양한 회사들이 이 도구를 가져다 조직 단위 규모로 도입한 모습을 보는 것은 특히 흥분되는 일입니다.
[00:38:19]
먼저 Shopify에 대해 말씀드리고 싶습니다.
[00:38:28]
전 세계 수백만 머천트의 e커머스를 구동하는 회사입니다. AI를 엔지니어링 조직 전반에 스며들게 했고, 문화를 바꿨습니다.
[00:38:37]
엔지니어링 팀뿐 아니라 비엔지니어링 — 디자인, 제품, 데이터 사이언스 — 까지 회사 전반에서 Claude Code를 씁니다.
[00:38:46]
자기 플랫폼에 직접 빌드해 넣고, 도구를 규모로 세우고 있습니다. Andrew McNamara는 Shopify의 Applied AI 디렉터인데,
[00:38:55]
그의 표현으로는 "속도가 미친 듯이 빠르다"입니다. Claude Code는 그들의 내부 도구 빌딩 방식을 완전히 바꿔 놨습니다. 또 다른 사례는 MercadoLibre입니다.
[00:39:05]
라틴아메리카에서 가장 인기 있는 e커머스 플랫폼입니다. 1억 명이 넘는 구매자에게 서비스를 제공합니다.
[00:39:12]
조직은 23,000명의 엔지니어이고, 모두가 Claude Code 위에서 일합니다. 한 조직 전반에서 그런 일이 벌어지면, 일 자체의 모양이 바뀝니다.
[00:39:21]
엔지니어들은 사람들이 오랫동안 손대지 않고 시간이 없어 미뤄 두던 기술 부채에 에이전트를 향하게 합니다.
[00:39:29]
사람의 감독 아래 50만 건이 넘는 PR을 검토했고, 9,000개가 넘는 앱을 현대화했습니다. 기술을 이끄는 Oscar Mullen은
[00:39:39]
올해 3분기까지 90% 자율 코딩과 완전 에이전트 주도 PR 루프를 목표로 삼고 있습니다.
[00:39:46]
그리고 우리는 업계의 다른 많은 곳에서 같은 이야기를 듣습니다. 제가 가장 좋아하는 디테일은 사실 이 숫자가 아닙니다.
[00:39:54]
우리가 만나는 매니저들과 부사장들이 코드 베이스에 다시 손을 대고 있다는 사실입니다.
[00:40:01]
Claude Code는 지난 몇십 년 동안 로드맵과 리뷰만 봐 온 사람들의 손에 코딩을 다시 쥐여 주고 있습니다. 그리고 그분들이 다시 빌딩으로 돌아오고 있습니다.
[00:40:11]
우리는 업계 전반에서 이 모습을 봅니다. 수백만 명의 개발자가 이전보다 더 높은 품질로 더 많은 제품을 출시하고 있습니다.
[00:40:18]
실제로는 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다. 보여 드리기 위해, Claude Code 책임자 보리스 셔니를 무대로 모시겠습니다.
05 / 시연AcmePay 데모와 RoutinesBoris Cherny (Head of Claude Code)
[00:40:30]
Kat 캣, 고마워요.
[00:40:32]
Boris 빠르게 셀카 한 번 찍을까요? 휴.
[00:40:39]
Kat 좋습니다.
[00:40:41]
Boris 데모로 들어가기 전에 한 가지만 짚고 가겠습니다.
[00:40:47]
Boris 오늘 보여드리는 모든 것이 저에게는 여전히 마법처럼 느껴집니다. 저는 매일 Claude Code에서 일하는 사람인데도요.
[00:41:00]
Boris 앤트로픽 안에서도 우리는, Claude로 사람들이 만드는 멋진 것들의 스크린샷을 서로 공유합니다.
[00:41:09]
Boris 솔직히 말해, 이 여정을 함께하며 모든 것을 발견해 가는 게 그저 신납니다. 오늘은 그게 어떻게 보이는지에 대한 몇 가지 예를 더 보여드리고 싶습니다.
[00:41:23]
Boris 안타깝게도, 우리 모두가 달 드론 사업에 종사할 수는 없겠죠.
[00:41:30]
Boris 그래서 이 데모에서는, 우리가 결제 인프라 회사 AcmePay의 엔지니어라고 상상해 봅시다. Claude 데스크톱 앱을 띄우고,
[00:41:40]
Boris 한 가지 작업으로 시작해 보겠습니다. 이 세션에서, Claude는 Acme 가맹점 대시보드에 환불 기능을 추가하는 일을 하고 있습니다.
[00:41:47]
Boris 전체 구현을 짭니다. 멱등성(item potency)도 포함됩니다 — 중복 웹훅이 가맹점에게 환불을 두 번 발생시키지 않도록.
[00:42:00]
Boris Acme이 서비스하는 모든 지역에 걸친 다중 처리, 그리고 컴플라이언스 팀을 위한 감사 로그가 들어갑니다. Claude가 구현을 작성하고,
[00:42:07]
Boris 자기 작업을 자기가 검증할 것입니다. Claude가 가맹점 대시보드를 띄웁니다. 환불을 트리거합니다.
[00:42:20]
Boris 그리고 성공 토스트가 뜨지 않습니다.
[00:42:27]
Boris 진짜 엣지 케이스입니다. Claude가 그 실패를 봅니다. 그것이 낙관적 업데이트의 레이스 컨디션에서 비롯된 것임을 추적해 들어갑니다.
[00:42:37]
Boris 고치고, 그것이 실제로 브라우저에서 작동하는지 검증한 다음에야 작업을 끝났다고 합니다.
[00:42:49]
Boris 이제 줌아웃해 봅시다. 이 세션은 혼자 돌아가고 있던 게 아닙니다. 사실 여러 세션 중 하나입니다.
[00:42:57]
Boris 모두 병렬로 돌고 있고, 병렬로 관리되고 있습니다. Claude 데스크톱 앱에서, 여러분은 이제 자신의 모든 Claude Code 세션을 보실 수 있습니다.
[00:43:05]
Boris 어떤 세션이 돌고 있는지, 어떤 세션이 입력을 기다리는지, 어떤 세션이 이미 머지·종료된 PR을 가지고 있는지.
[00:43:19]
Boris 동기적인 코딩은 이제 어느 시점에 일어나고 있는 일의 한 조각일 뿐입니다. 그리고 우리는 앞으로 훨씬 많은 코드가
[00:43:27]
Boris 비동기적으로 작성되리라 생각합니다. 그래서 우리가 검증을 계속 이야기하는 것입니다. Claude가 자기 작업을 점검할 수 있다면,
[00:43:36]
Boris 다른 일을 하시는 동안 그냥 돌게 두실 수 있습니다.
[00:43:39]
Boris 그리고 완전히 동작하는 결과물에 돌아오시면 됩니다. 개인적으로 저는 요즘 제 코드 상당량이 라우틴에 의해 작성됩니다. 프롬프트를 던지는 사람이 제가 아니라, 프롬프트를 던지는 라우틴을 만드는 사람이 저입니다.
[00:43:53]
Boris 이 자리의 엔지니어 분들에게는 — 고차 함수처럼 생각해 주세요. 라우틴은 고차 프롬프트입니다.
[00:44:01]
Boris 예를 들어, 방금 본 환불 세션. 동료가 어젯밤 GitHub 이슈를 열었고, 레포를 지켜보던 라우틴이 그것을 비동기로 집어 와
[00:44:11]
Boris Claude에게 작업을 띄웠습니다. 라우틴으로, 개발자는 비동기 자동화를 셋업하고, 머지할 준비가 된 PR이 있는 채로 깨어날 수 있습니다.
[00:44:23]
Boris 여기 라우틴 화면이 있습니다. 라우틴은 정해진 일정으로 돌릴 수 있고, 웹훅으로 띄울 수도 있고,
[00:44:30]
Boris 임의의 API 호출로도 띄울 수 있습니다. 로컬 머신에서 돌릴 수도 있고, 원격 클라우드 컴퓨트에서 돌릴 수도 있습니다.
[00:44:48]
Boris 한 가지 기능을 더 보겠습니다. 캣이 앞서 이야기한 CI 자동 수정입니다.
[00:44:56]
Boris 직전 세션이 연 PR을 지켜보고 있습니다. 그 일은 PR을 운영까지 돌보는 일입니다.
[00:45:06]
Boris 코드 리뷰와 보안 리뷰의 코멘트를 자동으로 반영하고, CI를 자동으로 고치고, 머지 충돌이 있으면 자동 리베이스합니다.
[00:45:15]
Boris 그리고 방금 무슨 일이 일어났는지 보세요. CI가 네트워크 타임아웃으로 깜빡거렸습니다. 라우틴이 깨어났습니다. 그것을 알려진 인프라 이슈로 진단했습니다.
[00:45:23]
Boris 잡을 재시도했고, 이제 초록불입니다. 사실 Claude Code 코드 베이스 안에서는, 단순 재시도가 아니라
[00:45:29]
Boris 매번 근본 원인을 고치도록 돼 있습니다. PR을 책임지는 엔지니어는 빨간 X를 본 적이 없을 것이고, 그 일은 그분의 일거리에서 빠져 있게 됩니다.
[00:45:43]
Boris 그게 변화의 핵심입니다. 기본값은 더 이상 "내가 Claude Code에 프롬프트를 넣는다"가 아닙니다. 기본값은 이제 "내가 Claude로 하여금 Claude Code에 프롬프트를 넣게 한다"입니다.
[00:45:54]
Boris 방금 보여 드린 모든 것이 오늘 사용 가능합니다. 라우틴, Claude 데스크톱 앱의 최신 업데이트가 모두 포함됩니다.
[00:46:01]
Boris 사용해 보시고 어떤지 알려 주십시오.
[00:46:05]
Boris 이 기능들이 여러분의 아이디어와 제품 출시 사이의 격차를 메우는 데 계속 도움이 되기를 바랍니다.
[00:46:13]
Boris 그리고 그게 오늘 모든 발표가 가리켰던 핵심입니다.
[00:46:18]
Boris 다이앤의 능력 곡선, 안젤라와 케이틀린의 자기 채점·자기 개선 에이전트, 캣과 제가 방금 보여 드린 것.
[00:46:25]
Boris 이는 한 이야기의 세 층입니다. 능력은 이미 와 있습니다.
[00:46:31]
Boris 남은 격차는, 우리가 그것을 얼마나 빨리 일하게 만드느냐입니다. 오늘 남은 시간 동안 이 층들을 탐색해 보시기를 권합니다.
[00:46:38]
Boris 모델을 평가 중이시면 리서치 트랙으로, 사용자를 위해 만들고 계시면 Claude 플랫폼 세션으로,
[00:46:47]
Boris Claude를 매일의 개발 업무에 더 끌어들이고 싶으시면 Claude Code 워크숍으로.
[00:46:53]
Boris 들어오시고, 깊이 가시고, 우리와 함께 만들기 시작해 주십시오. 감사합니다.
[00:46:59]
Kat 감사합니다.
[00:47:29]
Kat 감사합니다.
출처 · 본 전사록은 앤트로픽이 2026년 5월 진행한 개발자 컨퍼런스 Code with Claude의 오프닝 키노트(약 47분) 자동 음성 인식 영문 원전사를 바탕으로, CDSA 편집팀이 한국어로 옮겼습니다. 자동 인식 단계의 명백한 오류(예: Cloud → Claude)는 본 번역에서 정정했습니다. 발표자 호칭과 일부 인명 표기는 자동 인식 한계로 인해 음성 청취만으로는 확정 불가능한 항목이 있어, 안전한 호칭으로 옮긴 부분이 있습니다(상단 옮긴이 주 참조). 이 키노트의 핵심 발표 내용을 비개발자 관점에서 요약·해설한 글은 "Code with Claude 2026 키노트 — 비개발자가 알아둘 것만 풀어 씁니다"로 별도 게재했습니다.