PEV 루프
에이전틱 엔지니어링의 핵심 워크플로로, 모든 에이전틱 작업이 Plan(계획) → Execute(실행) → Verify(검증)의 세 단계를 반복하는 구조이다. 소프트웨어 공학의 Plan-Do-Check-Act(PDCA) 사이클이나 애자일의 Sprint 구조와 유사하지만, AI 에이전트에 맞게 재설계되었다. Plan 단계: 인간이 목표를 정의하고, 작업을 분해하며, 제약 조건을 설정하고, 수락 기준(acceptance criteria)과 품질 게이트를 명시한다. 이 단계의 품질이 전체 결과를 결정하므로, 에이전틱 엔지니어링에서 가장 중요한 인간의 역할이다. Execute 단계: AI 에이전트가 Plan에 정의된 제약 내에서 자율적으로 작업을 수행한다. 코드 작성, 테스트 생성, 린트 통과, 보안 스캔 등을 자동으로 반복한다. Verify 단계: 인간 개발자가 결과를 수락 기준에 비추어 평가한다. 보안, 아키텍처 적합성, 비즈니스 로직 정확성, 성능 요구사항 충족 여부를 확인한다. Verify에서 문제가 발견되면 피드백과 함께 다시 Plan 또는 Execute 단계로 돌아간다. 이 루프가 반복되면서 점진적으로 완성도 높은 결과물에 수렴한다.
예시
Plan: '사용자 검색 기능 추가. Elasticsearch 사용, 페이지네이션 필수, 응답시간 200ms 이내' → Execute: 에이전트가 구현·테스트 → Verify: 개발자가 성능·보안 확인.
카테고리
에이전틱 엔지니어링
난이도
advanced
태그
PEV · 계획실행검증
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AI 에이전트가 구조화된 인간 감독 하에 자율적으로 소프트웨어를 계획·작성·테스트·배포하는 전문적 개발 방법론으로, 바이브 코딩의 다음 진화 단계이다. Andrej Karpathy가 2026년 초 제시한 개념으로, 바이브 코딩의 'prompt and hope(프롬프트를 던지고 기대하기)' 방식을 PEV(Plan → Execute → Verify) 루프로 체계화한 것이다. 핵심적인 역할 전환이 일어나는데, 개발자가 코드의 '작성자(writer)'에서 시스템의 '아키텍트 및 감독자(architect & supervisor)'로 바뀐다. 구체적 워크플로: 인간이 스펙과 제약 조건을 정의(Plan) → 복수의 특화된 AI 에이전트(Feature Author, Test Generator, Code Reviewer, Architecture Guardian, Security Scanner)가 자율적으로 작업(Execute) → 품질 게이트와 인간 리뷰를 통해 결과를 검증(Verify). 실적 사례: TELUS(500,000+ 시간 절감), Zapier(89% 조직 AI 도입), Stripe(주 1,000+ 에이전트 PR 머지), OpenAI(100만 줄 코드, 인간 작성 0줄), Rakuten(1250만 줄 코드베이스 7시간 처리). 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링이 모두 결합된 최상위 개발 패러다임이다.
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에이전트 모드
AI 코딩 도구에서 에이전트가 능동적으로 전체 코드베이스를 자율 탐색하고, 맥락을 이해하며, 다중 파일을 수정하고, 터미널 명령어를 실행하는 고급 동작 모드이다. 대부분의 AI 코딩 도구는 여러 모드를 제공하는데, Agent Mode가 가장 자율적이다. 모드 비교: Ask Mode(질문에 답변만 하고 코드를 수정하지 않음), Manual Mode(개발자가 명시적으로 선택한 코드만 수정), Agent Mode(에이전트가 스스로 관련 파일을 찾고, 필요한 수정을 판단하고, 실행한다). Agent Mode에서 AI는 단순한 '코드 제안기'가 아니라 '자율적으로 행동하는 에이전트'로 동작한다. 예를 들어 '이 앱의 성능을 개선해줘'라고 요청하면, Agent가 프로파일링 도구를 실행하고, 병목을 분석하고, 여러 파일에 걸쳐 최적화 코드를 적용하고, 테스트를 실행하여 회귀가 없는지 확인하는 전체 과정을 자율적으로 수행한다. Cursor, Windsurf(Cascade), GitHub Copilot, Codex 등 2025~2026년의 거의 모든 AI IDE에서 Agent Mode를 지원하며, 이것이 에이전틱 엔지니어링의 실무적 구현이다.
에이전틱 엔지니어링
에이전틱 워크플로
AI 에이전트가 자율적으로 계획을 세우고 행동을 실행하여 복잡한 목표를 달성하는 동적 프로세스의 전체 흐름을 말한다. 단순히 '프롬프트 → 응답'의 1회성 상호작용이 아니라, 추론(Reasoning), 외부 도구 호출(Tool Use), 자기 수정(Self-correction), 다단계 실행(Multi-step Execution)을 포함하는 반복적이고 적응적인 프로세스이다. 에이전틱 워크플로의 일반적인 단계: 작업 설명(인간이 목표와 제약 조건을 제공) → 계획(에이전트가 작업을 하위 작업으로 분해) → Feature Author(코드 작성) → Test Generator(테스트 생성·실행) → Code Reviewer(코드 품질 검토) → Architecture Guardian(아키텍처 적합성 검증) → Security Scanner(보안 취약점 스캔) → 인간 리뷰(최종 승인) → CI/CD(자동 배포). 각 단계에서 실패하면 이전 단계로 돌아가 자동 수정을 시도하며, 이 반복 루프가 에이전틱 워크플로의 핵심이다. 전통적인 소프트웨어 개발 파이프라인이 인간이 각 단계를 수동으로 수행했다면, 에이전틱 워크플로에서는 AI 에이전트가 인간의 감독 하에 자율적으로 파이프라인을 진행한다.