앤트로픽 클로드 에이전트팀, 2주 만에 10만 라인 러스트 C 컴파일러를 자율 개발하며 LLM 자율 개발의 한계 시험
2/6/2026
토킹 포인트
- 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.6 에이전트 팀이 2주 만에 10만 라인 러스트(Rust) 기반 C 컴파일러를 자율적으로 구현하여 리눅스 6.9 커널 컴파일에 성공
- 약 2,000회의 클로드 코드 세션과 2만 달러의 API 비용을 투입하여 복잡하고 장기적인 소프트웨어 개발 프로젝트에서 LLM의 잠재력과 확장성을 입증
- 단순한 깃(Git) 기반 잠금(Lock) 메커니즘과 전문화된 역할(문서화, 성능 최적화, 코드 품질 관리 등)을 부여하여 다중 에이전트의 병렬 작업을 효율적으로 관리하는 방식 고안
- 생성된 코드가 기존 컴파일러(GCC)보다 비효율적이며, 16비트 x86 컴파일러 부재 및 링커/어셈블러의 외부 의존성이 존재하는 등 현재 모델의 기술적 한계점 명확히 인지
시황 포커스
최근 시장은 자율 소프트웨어 개발 역량 입증에 집중하고 있음. 특히, Anthropic의 Opus 4.6을 활용한 C 컴파일러 개발 성공 사례가 주목받고 있음.
- 자율 개발 능력 확인: Opus 4.6 기반 에이전트 팀이 2주 만에 C 컴파일러를 구축, Linux 커널 빌드에 성공함. 이는 기존 개발 방식 대비 혁신적인 속도와 효율성을 보여줌.
- API 비용 및 경제성 논의: 기능 구현에 약 2만 달러의 API 비용이 소요되었으며, 이는 단위 경제성 측면에서 긍정적인 신호로 해석됨.
- 기술적 접근 방식 주목: 단순한 코드 생성뿐 아니라, 루프, 조건문 등 기본적인 프로그래밍 구조를 활용한 점이 인상적임. 자율 병렬 작업 실험으로서의 가치도 높음.
- 향후 전망: LLM이 프로그래밍 언어를 거치지 않고 직접 기계어 코드를 생성할 가능성이 제기됨. WebAssembly의 중요성이 다시 부각될 수 있음.
- 개발자 역할 변화: AI 기반 개발 도구의 발전은 개발자의 역할 변화를 야기할 수 있으며, 기존 CS 분야의 커리어 경로에 대한 재고를 필요로 함.
- 기술적 파급력: C 컴파일러 구축 성공은 단순한 기술적 성과를 넘어, AI의 잠재력에 대한 인식을 전환시키는 계기가 될 수 있음. 특히, 복잡한 시스템 구축에 대한 AI의 가능성을 시사함.
- 다양한 언어 지원: x86, ARM, RISC-V 등 다양한 아키텍처에서 작동하는 컴파일러를 구축하여 호환성을 확보함.
- 실행 가능성 입증: 컴파일러를 통해 Linux 커널뿐만 아니라 Doom과 같은 게임도 실행 가능하다는 점이 확인됨. 이는 실제 활용 가능성을 높이는 요소임.
트렌드 키워드
- 에이전트 팀 (Agent Teams):
다수의 대규모 언어 모델(LLM) 인스턴스가 인간의 직접적인 개입 없이 병렬적으로 협력하여 공유 코드베이스 위에서 복잡하고 장기적인 프로젝트를 수행하는 감독 방식. 이 방식은 단일 에이전트가 한 번에 하나의 작업만 수행할 수 있다는 한계를 극복하고, 디버깅 및 전문화된 서브태스크 처리를 효율화하는 것에 주력
1 / 2“에이전트 팀은 다수의 클로드 인스턴스가 능동적인 인간 개입 없이 공유 코드베이스에서 병렬로 작동하는 언어 모델 감독을 위한 새로운 접근 방식” - 자율 에이전트 (Autonomous Agent):
스스로 다음 작업을 결정하고, 목표를 향해 지속적으로 진행하며, 복잡한 문제 해결 과정을 추적하고 반복하는 능력을 갖춘 LLM 인스턴스. 기존 모델이 단일 요청 후 인간의 추가 입력(질문, 상태 업데이트 요청 등)을 기다리는 것과 달리, 무한 루프 환경에서 스스로 진행 상황을 관리하고 작업을 순환적으로 처리하는 구조
1 / 2“지속적이고 자율적인 진전을 이끌어내기 위해, 나는 클로드를 간단한 루프에 고정하는 하네스를 구축했다. 하나의 작업을 마치면 즉시 다음 작업을 수행한다.자율 에이전트” - 컨텍스트 윈도우 오염 (Context Window Pollution):
대규모 언어 모델(LLM)이 작업 중 현재의 컨텍스트 윈도우 내부에 불필요하거나 과도한 정보를 포함함으로써 중요한 정보의 처리를 방해하거나 모델이 비효율적으로 작업하게 만드는 현상. 장기 프로젝트에서 긴 로그 파일이나 쓸모없는 디버그 출력이 모델의 집중력을 저해하고 성능을 떨어뜨리는 주요 장애물
“테스트 하네스는 수천 바이트의 쓸모없는 데이터를 출력해서는 안 되며, 최대한 몇 줄의 출력만 인쇄하고 모든 중요한 정보는 파일에 기록하여 클로드가 필요할 때 찾을 때 도움이 된다.컨텍스트 윈도우 오염” - GCC 오라클 (GCC Oracle):
컴파일러 개발 과정에서 생성된 코드의 정확성을 검증하기 위해 기존에 신뢰할 수 있고 검증된 컴파일러(예: GNU C 컴파일러, GCC)를 레퍼런스로 사용하는 방법. 특히 에이전트 팀이 방대한 프로젝트에서 동일한 버그에 수렴하여 병렬 작업의 효율성을 잃을 때, 검증된 기존 컴파일러의 출력을 기준으로 문제를 격리하고 해결하는 데 결정적인 역할
“해결책은 GCC를 온라인의 알려진 '양품 컴파일러 오라클'로 사용하여 비교하는 것이었다. 나는 무작위로 커널의 대부분을 GCC로 컴파일하고, 나머지 파일들만 클로드의 C 컴파일러로 컴파일하는 새로운 테스트 하네스를 작성했다.GCC 오라클” - SSA IR (정적 단일 할당 중간 표현):
컴파일러 설계에서 사용되는 중간 표현(IR)의 한 형태로, 프로그램 내에서 각 변수가 단 한 번만 값을 할당받도록 강제하는 속성을 가짐. 이 특성은 데이터 흐름 분석과 다양한 컴파일러 최적화 패스(예: 루프 불변 코드 이동, 강도 감소 등)를 훨씬 용이하게 적용할 수 있게 하여 고성능 컴파일러 개발에 필수적인 구조
“나는 디자인의 몇 가지 측면(예를 들어 여러 최적화 패스를 가능하게 하는 SSA IR을 가져야 한다)을 지정했지만, 그렇게 하는 방법에 대해서는 자세히 설명하지 않았다.”