Oh-My-OpenCode 뜯어 보고 컨텍스트 엔지니어링의 미래 확인하기

지금 개발자들 사이에서 Opencode가 큰 화제입니다. 무료로 풀린 고성능 모델과 강력한 플러그인 생태계가 결합되면서 ‘클로드 코드 해지’ 움직임이 가속화되고 있는데요.

특히 한국인 개발자 YeonGyu Kim 님께서 만드신 Oh My OpenCode 플러그인이 여러 AI 모델을 팀처럼 오케스트레이션하는 멀티 에이전트 구축 사례로 큰 호응을 받고 있습니다.

코드를 뜯어보니 단순한 프롬프팅이 아닌, 컨텍스트 엔지니어링 차원의 구조적 혁신이 숨어있었습니다.

기존 AI 코드 에이전트의 구조적 한계

대부분의 AI 코딩 도구는 단일 에이전트(Single Agent)가 기획자, 개발자, 디버거, 리서처 역할을 순차 실행(Serial Execution) 방식으로 수행합니다. 이 과정에서 아래와 같은 한계가 존재합니다:

• 컨텍스트 윈도우가 급격히 소모됩니다. 역할 전환마다 집중력이 분산되고, 실제 작업에 쓸 수 있는 토큰이 컨텍스트 유지에 소비됩니다.
• 컨텍스트 오버로드로 할루시네이션이 발생합니다. 너무 많은 관심사가 하나의 컨텍스트에 쌓이면 모델이 정보를 조작하거나 작업을 아예 중단합니다.
• 단일 모델의 약점이 전체 품질을 좌우합니다. 아키텍처에 약한 모델 하나가 전체 작업 품질의 병목이 되는 구조적 취약점이 생깁니다.

Oh-My-OpenCode의 핵심: 오케스트레이터 기반 팀 구조

이 플러그인의 진짜 혁신은 Sisyphus라는 매니저 에이전트가 전문화된 하위 에이전트들에게 병렬 실행(Parallel Execution)으로 작업을 위임한다는 점입니다.

• Frontend Engineer는 UI 컴포넌트, Librarian은 문서 검색, Oracle은 아키텍처 설계를 동시에 진행합니다.
• 각 에이전트의 컨텍스트가 코드 레벨에서 격리됩니다. 이 부분이 Context Rot(축적된 무관 정보가 출력 품질을 저하시키는 현상)을 방지하는 차원에서 매우 중요합니다.
• 서로 다른 모델을 할당할 수 있습니다. 아키텍처 설계는 GPT-5(Oracle), 증거 기반 리서치는 Claude Sonnet 4.5(Librarian), 창의적 UI 생성은 Gemini 3 Pro(Frontend Engineer), 문서 작성은 Gemini 3 Flash(Document Writer) 등 각 작업 특성에 최적화된 모델 조합이 가능합니다.

Sisyphus 오케스트레이터의 설계 철학

Sisyphus는 단순한 역할 분담이 아닌, 프로그래밍으로 강제되는 작업 흐름(Workflow)을 구현합니다.

• createSisyphusAgent 함수가 동적으로 **Phase 0(Intent Gate)**부터 **Phase 3(Completion)**까지 프롬프트를 조립하며 구조화된 실행 파이프라인을 정의합니다.
• 병렬 실행이 필수입니다. 코드에 // CORRECT: Always background, always parallel 주석과 함께 background_task 호출 패턴을 강제 주입하여 동시 실행을 보장합니다.
• 순차 실행은 구조적으로 차단됩니다. 하위 작업이 순차적으로 실행되는 것 자체가 불가능하도록 아키텍처가 설계되어 있습니다.

Librarian 에이전트: 증거 기반 리서치의 구현

할루시네이션을 원천 차단하기 위한 가장 정교한 설계가 Librarian입니다.

• 모든 주장에 GitHub Permalink를 강제합니다. “공식 문서 3번째 줄, GitHub 이슈 #1234, 소스코드 47번째 라인” 같은 검증 가능한 출처가 필수입니다.
• 답변 전 필수 분석 블록이 있습니다. Literal Request(문자 그대로의 요청)와 Actual Need(실제 필요)를 분리해 명시함으로써 표면적 요청과 진짜 의도를 구분합니다.
• Type A/B/C/D 분류 시스템으로 GitHub Issues, 공식 문서, 소스코드를 병렬 검색해 증거를 수집합니다.
• 2024년 이전 정보는 자동 거부됩니다. 2025년 최신 문서를 우선 검색하도록 강제합니다.

프로그래밍으로 강제되는 완성도

가장 인상적인 부분은 행동을 프롬프트가 아닌 코드로 강제하는 메커니즘입니다.

• Todo Continuation Enforcer: 에이전트가 작업 완료를 착각하는 순간 session.idle 이벤트를 감지하고, 자동으로 “남은 작업이 있습니다. 계속하세요”라는 시스템 메시지를 주입합니다. 에이전트가 너무 일찍 승리를 선언하는 흔한 실패 모드를 방지합니다.
• Ralph Loop: 에이전트가 명시적으로 <promise>DONE</promise> 태그를 출력할 때까지 반복 실행을 강제합니다. “생각”이 아닌 “증명”으로 완료를 판단하는 구조입니다.

IDE가 보는 방식으로 코드를 이해하는 LSP 통합

최근 클로드 코드에도 도입된 방식인데, 일반적인 grep 기반 검색과 달리 실제 Language Server Protocol(LSP) 클라이언트를 구현했습니다.

• LSPClient 클래스가 typescript-language-server 같은 언어 서버와 직접 통신합니다.
• Content-Length 헤더와 JSON-RPC 메시지 처리로 VSCode/IntelliJ와 동일한 방식으로 코드를 이해합니다.
• diagnostics, definition, references를 에이전트 도구로 직접 노출하여 AI가 사람 개발자와 동일한 코드 인텔리전스를 활용할 수 있게 합니다.

계층적 컨텍스트 자동 주입

개발자가 매번 컨텍스트를 설명하지 않아도 AI가 프로젝트의 암묵지를 이해합니다.

• findAgentsMdUp 함수가 디렉토리 트리를 역방향으로 탐색합니다.
• 예를 들어, src/components/auth/LoginForm.tsx를 수정할 때 자동으로 src/AGENTS.md, src/components/AGENTS.md, src/components/auth/AGENTS.md를 수집합니다.
• 아키텍처 규칙, UI 패턴, 보안 가이드를 코드 작성 전에 에이전트에게 주입하여 프로젝트의 암묵적 지식을 자동으로 반영합니다.

왜 주목해야 하는가

Cursor나 Claude Code 대비 Oh My OpenCode는 엔지니어링 우선 접근법을 보여줍니다. 여러 모델의 강점을 동시에 조합하고, 컨텍스트를 구조적으로 관리하며, 올바른 동작을 프롬프트 순응에 의존하지 않고 코드로 강제합니다.

커뮤니티 기반으로 빠르게 확산되는 지금, 오케스트레이션된 멀티 모델 팀과 프로그래밍 가드레일이라는 이 패턴이 AI 지원 개발의 업계 표준이 될 가능성을 주목할 필요가 있습니다.