Claude SDK 기반의 Loop 구조를 통한 자율형 AI Coding Agent 구현

Context

단순 Stateless API 호출 방식의 챗봇은 반복적인 프롬프트 입력이 필요하여 대규모 코드베이스 분석에 비효율적임. 파일 시스템 접근 및 실행 권한이 없는 LLM의 한계로 인해 정적인 텍스트 분석 수준에 머무는 문제 발생.

Technical Solution

• Model-Tool-Result-Model로 이어지는 Feedback Loop 설계를 통한 자율적 의사결정 구조 구축
• JSON Schema 기반의 Tool Definition을 통해 LLM이 실행 시점과 인자를 스스로 결정하는 인터페이스 설계
• Recursive Directory Walk 로직을 포함한 list_files 도구로 프로젝트 전체 구조를 파악하는 탐색 단계 구현
• read_file 및 write_report 도구를 통한 파일 I/O 추상화로 LLM의 물리적 환경 제어권 확보
• Token Budget 관리 및 Max Iteration Guard 설정을 통한 무한 루프 방지 및 비용 최적화 전략 적용
• Persona 설정을 System Prompt로 분리하여 대화 이력 관리 효율성과 응답 일관성 강화