요약 — 에이전틱 엔지니어링은 AI에게 결과물을 맡기되, 사람이 계획 단계와 실행 단계마다 검토하고 확인하는 협업 방식이다. 이 반복 구조를 PH-AH 루프(Plan-Human, Action-Human)라고 부른다. “AI가 만든 코드를 이해하지 않고 그냥 쓰는” 바이브코딩과 정반대 지점에 있다.
지금까지 AI 에이전트의 기본 개념, 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링을 다뤘습니다. 이번 글은 이 모든 것을 실제로 활용해서 높은 품질의 결과물을 만드는 협업 방식 자체를 다룹니다.
바이브코딩이란, 그리고 무엇이 문제인가
“바이브코딩(Vibe Coding)”은 AI에게 코드를 만들게 하고, 그 코드가 어떻게 동작하는지 이해하려 하지 않은 채 그냥 쓰는 태도를 가리키는 말입니다. 핵심은 속도가 아니라 “코드의 존재를 잊어버린다”는 태도에 있습니다.
문제는 결과물이 당장은 그럴듯해 보여도, 이해하지 못한 코드는 나중에 문제가 생겼을 때 아무도 고칠 수 없다는 데 있습니다. AI가 만든 로직에 숨은 오류가 있어도, 애초에 검토하지 않았으니 발견도 늦어집니다.
에이전틱 엔지니어링 — 역할을 나누고, 반드시 검토한다
에이전틱 엔지니어링(Agentic Engineering)은 이 문제에 대한 반대 방향의 답입니다. 핵심 원칙은 단순합니다.
- AI의 역할: 초안을 빠르게 만든다
- 사람의 역할: 설계 방향을 정하고, AI가 만든 결과를 반드시 검토한다
바이브코딩처럼 “코드의 존재를 잊는” 게 아니라, 무슨 결과물이 만들어졌는지 사람이 AI와 함께 반드시 리뷰한다는 점이 다릅니다. 속도는 AI에게서 얻고, 품질에 대한 최종 책임은 사람이 계속 갖는 구조입니다.
흥미로운 점은, 이 원칙은 AI 모델이 아무리 발전해도 낡은 이론이 되지 않는다는 것입니다. 모델 성능이 좋아질수록 하네스 엔지니어링 같은 기술적 장치는 오히려 덜어낼 수 있는 부분이 생기지만, “사람이 방향과 품질을 통제하고 최종 책임을 진다”는 원칙 자체는 모델이 아무리 발전해도 변하지 않습니다.
PH-AH 루프 — 계획도, 실행도 사람이 확인한다
에이전틱 엔지니어링을 실제로 반복하는 구조를 PH-AH 루프라고 부릅니다. Plan(계획)과 Action(실행) 각 단계마다 사람이 개입하는 반복 과정입니다.
1단계 — Plan (+ Human-in-the-loop) AI가 먼저 계획을 세웁니다. “이런 순서로, 이렇게 만들겠다”는 계획을 사람에게 제시하고 확인(Confirm)을 요청합니다. 사람은 이 계획을 검토하고, AI와 대화하며 필요하면 수정을 요청한 뒤 확정합니다.
2단계 — Action (+ Human-in-the-loop) 확정된 계획대로 AI가 실행합니다. 실행이 끝나면 다시 사람에게 결과물을 보여주고 확인을 요청합니다. 사람은 결과를 리뷰하고, 필요하면 AI와 소통하며 수정한 뒤 확정합니다.
이 두 단계가 작업이 끝날 때까지 반복됩니다. 계획 하나 확정 → 실행 하나 확정 → 다음 계획 확정 → 다음 실행 확정, 이런 식으로 사람의 확인 없이는 다음 단계로 넘어가지 않는 것이 핵심입니다.
왜 이 루프가 결과물 품질을 높이는가
계획 단계에서 사람이 개입하지 않고 AI에게 실행까지 한 번에 맡기면, 잘못된 방향으로 이미 많이 진행된 뒤에야 문제를 발견하게 됩니다. 되돌리는 비용이 큽니다.
PH-AH 루프는 이 비용을 작은 단위로 쪼갭니다. 계획 단계에서 방향이 틀렸다면 실행 전에 바로잡을 수 있고, 실행 결과가 기대와 다르면 다음 계획으로 넘어가기 전에 고칠 수 있습니다. 문제를 최대한 일찍, 작은 단위로 발견하고 고치는 구조가 최종 결과물의 품질을 끌어올립니다.
실무에 적용할 때 — 어디까지 리뷰해야 하는가
모든 것을 다 검토하려 하면 AI를 쓰는 의미가 없어집니다. 실무에서는 검토가 꼭 필요한 부분과, 결과만 보면 되는 부분을 미리 나누는 것이 효율적입니다.
예를 들어 웹 화면을 만드는 작업이라면, 사용자에게 직접 보이는 화면(프론트엔드)은 눈으로 결과만 확인해도 충분한 경우가 많습니다. 반면 데이터를 처리하는 로직(백엔드)은 겉으로 문제가 없어 보여도 내부 오류가 숨어 있을 수 있어, 코드 자체를 사람이 리뷰하는 것이 안전합니다.
즉 “AI가 만든 모든 것을 다 검토한다”가 아니라, 어떤 부분이 검토 대상이고 어떤 부분이 아닌지를 먼저 정하는 것이 에이전틱 엔지니어링의 실질적인 시작점입니다.
정리
| 구분 | 바이브코딩 | 에이전틱 엔지니어링 |
|---|---|---|
| 코드에 대한 태도 | 이해하지 않고 그대로 사용 | 반드시 리뷰하고 이해한 뒤 사용 |
| 사람의 역할 | 결과만 확인 (또는 확인조차 안 함) | 계획·실행 각 단계마다 검토·확정 |
| 반복 구조 | 없음 (한 번에 결과를 받고 끝) | PH-AH 루프 — Plan 확인 → Action 확인 반복 |
| 책임 소재 | 불명확 | 사람이 최종 품질과 방향에 책임을 짐 |
지금까지 네 편에 걸쳐 AI 에이전트, 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링, 에이전틱 엔지니어링을 순서대로 다뤘습니다. 다음 글에서는 이 네 가지 개념을 실제로 하나의 시나리오에 적용해보는 실습을 다룹니다.