Kimi CLI 소스 코드를 읽으려는 내 계획이 예상대로 지연되었습니다 😂 일을 그만두고 나니 자유 시간이 줄어들었습니다. 가족들이 잠든 후 밤에만 꾸준히 공부할 수 있었고, 나머지 시간은 몇 분씩으로 나뉘어 있어서 집중해서 공부하기가 어려웠습니다. 어젯밤 Kimi CLI 오픈소스 프로젝트, Claude Code의 블로그 게시물 몇 개, 그리고 DeepWiki를 함께 살펴보며 아주 기본적인 내용을 파악하는 데 시간을 보냈습니다. 먼저 여기에 게시할 예정이니, 부족한 부분이 있다면 언제든지 지적해 주세요. 더 깊이 이해한 후에는 새로운 내용을 더 추가하겠습니다. 처음에는 커서 "탭"을 사용했지만 지금은 Claude Code AI Coding Agents와 같은 "비동기 자체 제작 에이전트"를 사용하는 데 이르기까지 몇 가지 간단한 통찰력을 제공합니다. 1. '채팅'에서 '루프'로 진화 이전에 ChatGPT/Copilot은 "질문을 하면 질문에 답이 나오는" 접근 방식이었습니다. 이제 Claude Code와 Kimi CLI는 모두 REPL(Read-Eval-Print Loop) 기반의 상태 머신입니다. • 자율적 순환: 더 이상 수동적으로 기다리지 않고 "생각(미해결)하는 동안(생각하지 않은 동안) {행동(행동) -> 관찰}"의 주요 순환을 갖습니다. • 자체 수정: 여기서 핵심적인 최첨단 기술은 "테스트 주도 개발 루프"입니다. 에이전트가 코드 작성을 마치면 npm test 또는 pytest를 자동으로 실행합니다. 오류가 발생하면 오류 로그를 읽고 코드를 수정한 후 테스트가 통과할 때까지 다시 실행합니다. 2. "시스템 2" 사고방식 도입: "사고 능력"을 갖춘 모델이 등장하면서, 코딩 에이전트의 아키텍처에 명시적으로 "느린 사고" 단계가 추가되었습니다. • 코딩하기 전에 생각하세요: edit_file 작업을 실행하기 전에 아키텍처는 모델이 블록을 출력하도록 합니다. 에이전트는 더 이상 직관에 따라 코드에 즉시 응답하지 않고, 암묵적 공간에서 종속성을 먼저 추론합니다. • 계획 트리: 복잡한 작업이 시작되기 전에 구조화된 할 일 목록이 생성됩니다. 이 목록은 동적이며, 에이전트는 실행 상태(예: 누락된 종속성 발견)에 따라 새로운 단계를 동적으로 삽입합니다. 3. 도구 인터페이스 표준화(MCP) 이는 매우 명확한 산업 추세입니다. 즉, 도구 사용의 표준화입니다. • 중요성: 이전에는 AI가 선형 작업 지시서나 PostgreSQL 데이터베이스를 읽을 수 있도록 하려면 각 담당자가 자체 플러그인을 작성해야 했습니다. 이제 데이터베이스나 SaaS 소프트웨어가 MCP를 지원하는 한, Claude Code와 Kimi CLI를 플러그 앤 플레이 솔루션으로 바로 사용할 수 있습니다. • 최첨단 트렌드: 에이전트의 역량은 더 이상 내장된 도구의 수에 따라 결정되지 않고, 생태계에 있는 MCP 서버의 수에 따라 결정됩니다. 4. "헤드리스" 및 비동기 장기 작업: 이는 현재 가장 최첨단 연구 방향으로, 에이전트를 백그라운드 프로세스처럼 작동하게 만드는 것입니다. · 인간 참여형이 아닌 인간 중심형: 기존 IDE 플러그인을 사용하려면 코드를 작성하는 동안 플러그인을 계속 쳐다보아야 합니다. Claude Code와 Kimi CLI 아키텍처 모두 이제 "작업 위임"을 지원합니다. 모호한 명령을 내린 후 커피 한 잔 마시러 갈 수 있습니다. 에이전트는 수백 개의 파일을 탐색하고, 20분 동안 변경 사항을 적용하고, 테스트를 실행하고, 심지어 Git 커밋을 자동으로 실행합니다. • 비용 인식: 이러한 비동기 작업은 많은 토큰을 소모하기 때문에 아키텍처는 대규모 리팩토링을 수행하기 전에 "비용 추정"을 통합하고 예산 승인을 요청하기 시작했습니다.
