Claude Code의 Task가 제시한 AI 네이티브 엔지니어의 조건

지난 주 Claude Code의 Todo가 Task로 이름이 바뀌었습니다. 단순한 명칭 변경처럼 보이지만, 완전히 다른 시스템의 시작입니다.

Todo는 Claude가 혼자 기억해야 할 목록이었습니다. Task는 여러 에이전트가 공유하는 작업 단위입니다. 이 차이가 AI 코딩 도구의 패러다임을 바꿉니다.

즉, AI Swarm에 필요한 새로운 추상화 단위가 등장한 것입니다.

핵심은 ‘위임’이지, ‘자동화’가 아닙니다

기존 Claude Code는 단일 두뇌였습니다. 복잡한 작업을 맡기면 중간에 앞서 했던 것을 잊어버리고, 결국 60% 쯤에서 다시 시작하는 일이 반복됐습니다.

새 Task 시스템은 구조가 완전히 다릅니다:

• 여러분은 팀 리더에게 말을 겁니다. 리더는 직접 코드를 짜지 않습니다. 계획하고, 위임하고, 종합합니다.
• 계획을 승인하면 전문가 에이전트들이 생성되어 병렬로 일합니다.

이것은 자동화가 아니라 위임입니다. 그 차이가 중요합니다. 자동화는 알려진 순서를 스크립팅하는 것이고, 위임은 결과를 정의하고 구조화된 팀이 실행 경로를 알아서 찾도록 맡기는 것입니다.

의존성 그래프가 진짜 무기입니다

Task 시스템의 핵심 기능은 작업 간 의존성(blockedBy)입니다. 작업 3번은 1번과 2번이 완료될 때까지 시작조차 못합니다.

왜 이게 중요할까요?

이전에는 Claude가 머릿속에 전체 계획을 들고 있어야 했습니다. 맥락이 길어지면 자연스럽게 계획의 일부를 잊어버렸습니다. 세션이 길어질수록 드리프트가 쌓였습니다.

이제 계획 자체가 외부에 구조화됩니다. 맥락이 압축되거나 에이전트가 교체돼도 계획은 살아남습니다. 의존성 그래프가 개별 에이전트의 기억을 초월하는 영속적 조율 레이어 역할을 합니다.

병렬 처리는 공짜로 따라옵니다

7~10개 작업을 맡기면 이제 순차 처리가 아닙니다. 의존성이 없는 작업은 동시에 돌아갑니다. 빠른 검색은 Haiku로, 구현은 Sonnet으로, 복잡한 판단은 Opus로 - 작업 특성에 따라 모델 배분이 자동으로 이루어집니다.

이것은 구조화된 작업 설계의 직접적인 결과입니다. 작업을 깔끔하게 분해하고 의존성을 잘 정의할수록 시스템이 더 많은 병렬성을 추출합니다. 병렬화를 명시적으로 최적화하는 게 아니라, 좋은 작업 구조의 부산물로 얻게 됩니다.

사용자가 집중해야 할 건 오케스트레이션입니다

Swarm 문서를 보면 패턴이 명확합니다:

• Parallel Specialists: 보안, 성능, 타입 체크 등 여러 전문가가 동시에 리뷰합니다.
• Pipeline: 연구 → 계획 → 구현 → 테스트 순차 진행, 각 단계가 이전 단계에 의존합니다.
• Self-Organizing Swarm: 에이전트들이 공유 작업 풀에서 블로킹되지 않은 미할당 작업을 알아서 가져갑니다.

일은 더 이상 코드를 짜는 게 아닙니다. 어떤 에이전트가 어떤 순서로 뭘 하게 할지, 그 사이에 어떤 의존성을 둘지 설계하는 게 일입니다.

Swarm 효율의 핵심은 작업 설계입니다

Swarm 성능을 최적화하는 세 가지 레버가 있습니다:

• 작업 쪼개기: 병렬화율은 높아지지만, 분할할수록 에이전트 간 통신 오버헤드가 늘어납니다.
• 역할 분리: 전문성은 올라가지만, 특정 에이전트에 과도한 부하가 걸리는 병목이 생길 수 있습니다.
• 의존성 설계: 뭘 먼저 끝내야 다음이 막힘 없이 도는지 구조화하는 것, 이것이 워크플로우의 토폴로지입니다.

제가 직접 실험해본 결과, 세 번째 레버가 가장 큰 영향을 줍니다. 작업 분할과 역할 분리는 비교적 직관적입니다. 의존성 설계는 작업 자체의 형태를 생각해야 합니다. 이걸 저는 의존성 토폴로지 설계라고 부릅니다.

이것이 Swarm 시대의 진짜 실력입니다. 더 빠르게 코드를 짜거나 더 좋은 모델을 고르는 게 아닙니다. 최대한 많은 에이전트가 대기 없이 작동할 수 있도록 작업 흐름의 구조를 잡는 능력입니다.

코드를 짜는 시대에서 일하는 방식을 설계하는 시대로

진행 방향은 명확합니다:

처음에는 코드를 짰습니다. 그 다음에는 시스템을 설계했습니다. 이제는 일하는 방식 자체를 설계합니다.

AI 도구를 쓰는 게 아니라 AI 팀을 지휘하는 것입니다. 그 차이를 먼저 이해한 사람이 다음 1년의 소프트웨어 개발을 지배할 것입니다.

Todo에서 Task로의 변경은 표면적으로는 작습니다. 그 아래에는, 엔지니어의 주요 산출물이 코드가 아니라 기계들 간의 협업 아키텍처가 되는 세계의 토대가 깔려 있습니다.