Amazon Bedrock에서 Codex와 Claude Code 함께 사용하기: Harness Engineering을 통한 구현

2026년 상반기, 터미널 기반 AI 코딩 에이전트 시장은 Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 Codex라는 두 축으로 재편되었습니다. 두 도구는 각각 멀티 에이전트 오케스트레이션과 높은 토큰 효율성이라는 서로 다른 강점을 보유하고 있습니다.

Claude Code는 Claude Opus 4.8 모델을 기반으로 하며, 계층화된 멀티 에이전트 워크플로우와 뛰어난 코드 결함 탐지 능력을 자랑합니다. 반면 Codex는 **GPT-5.5(Spud)**를 주력으로 하며, Rust 기반의 빠른 속도와 OS 수준의 샌드박싱, 그리고 압도적인 토큰 효율성을 제공합니다.

이 두 에이전트를 결합할 때 Amazon Bedrock은 핵심적인 역할을 수행합니다. Bedrock을 통해 두 모델의 인증, 거버넌스, 비용 추적을 하나의 AWS 계정으로 통합할 수 있어, 설정 파일 수정만으로 모델을 자유롭게 전환하며 협업 환경을 구축할 수 있습니다.

본 실험은 단순히 모델의 지능을 비교하는 것이 아니라, 두 에이전트를 연결하는 하네스(Harness) 설계에 집중합니다. 이를 통해 비용, 시간, 기능 점수 등 다양한 지표를 측정하여 최적의 AI 협업 워크플로우를 탐색합니다.