VS Code 1.113, AI 추론 강도 조절과 중첩 에이전트로 고도화된 제어권 확보

Context

AI 모델의 추론 비용과 품질 사이의 상충 관계 해결 필요. 에이전트 간 호출 제약으로 인한 복잡한 멀티스텝 워크플로우 구현의 한계. 에디터 내부 설정과 CLI 간의 MCP 서버 설정 파편화 문제.

Technical Solution

• 모델 선택기 내 Thinking Effort selector를 도입하여 요청별 추론 강도(Low, Medium, High)를 동적으로 제어하는 구조
• chat.subagents.allowInvocationsFromSubagents 옵션을 통해 에이전트가 다른 에이전트를 호출하는 Nested Subagents 아키텍처 구현
• MCP 서버 설정을 Copilot CLI와 Claude 에이전트로 자동 브릿징하여 워크스페이스 레벨의 mcp.json 설정을 통합 공유하는 방식
• 대화의 특정 지점에서 브랜치를 생성하여 컨텍스트 손실 없이 다양한 접근 방식을 탐색하는 Session Forking 기능 도입
• 분산된 에이전트 설정, 프롬프트 파일, MCP 서버 관리를 단일 탭 인터페이스로 통합한 Chat Customizations 에디터 설계
• 로컬 HTTPS 개발 환경의 마찰을 줄이기 위해 통합 브라우저 내 self-signed 인증서 일시 신뢰 메커니즘 적용

Key Takeaway

AI 도구의 진화 방향은 단순한 모델 성능 향상이 아닌, 컨텍스트 엔지니어링과 추론 프로세스에 대한 정밀한 제어권 부여에 있음.