Context Window 한계를 극복한 Script 기반 Multi-Agent Orchestration

Claude Code Workflows: The Plan Moves Out of Claude's Head and Into a Script You Can Edit

Thomas Landgraf2026년 6월 6일8분advanced

AI 요약

Context

기존 Agent 기반 워크플로우는 모든 계획과 상태를 LLM의 Context Window 내에 유지해야 하는 구조적 한계 존재. 작업 규모 확대 시 메모리 부족으로 인한 계획 소실 및 성능 저하가 발생하는 병목 지점 확인.

LLM이 직접 과업을 수행하는 대신 JavaScript 기반의 Orchestration Script를 생성하여 계획을 외부 Disk에 저장하는 구조로 전환
단일 세션의 Context 의존성을 제거하고 Runtime이 백그라운드에서 다수의 Agent를 독립적으로 실행하는 Fan-out 아키텍처 설계
JSON Schema를 통한 Structured Output 강제로 Agent 간 데이터 전달 시 발생할 수 있는 Free-text 기반의 논리 붕괴 방지
의존성 분석을 통한 Wave Model 도입으로 기반 모듈 우선 실행 후 기능별 병렬 처리를 수행하는 실행 순서 제어
인간의 명시적 승인 후 실행하는 가드레일을 통해 대규모 코드베이스 변경에 따른 리스크 최소화

실천 포인트

1. 복잡한 Multi-step 과업 설계 시 LLM의 기억력에 의존하지 말고 실행 가능한 Script 형태로 계획을 외재화했는가?

2. Agent 간 인터페이스에 엄격한 JSON Schema를 적용하여 데이터 정합성을 보장하고 있는가?

3. 작업 간 의존성을 분석하여 실행 순서를 결정하는 Wave Model(계층적 병렬 처리)을 적용했는가?

4. 대규모 변경 작업을 수행하는 자동화 도구에 인간의 명시적 개입(Manual Trigger) 단계가 포함되었는가?

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