소프트웨어 3.0 시대에 들어서며

Software 1.0은 Python, Java, C++처럼 사람이 규칙을 직접 적는 방식이었고, Software 2.0은 딥러닝 모델의 가중치가 프로그램 역할을 맡는 단계였다. Software 3.0은 LLM에 자연어로 “무엇을” 원하는지 지시하고, 프롬프트가 프로그램이 되는 시대로 설명된다.

하지만 LLM은 스스로 파일을 읽거나 API를 호출하거나 데이터베이스에 접근하지 못한다. 그래서 필요한 것이 harness다. 말에 비유하면, 말의 힘과 속도를 실제로 쓰게 해주는 장비처럼 LLM을 현실 업무에 연결하는 도구와 인프라가 있어야 한다.

Claude Code는 이런 관점에서 Claude를 위한 harness로 볼 수 있다. 파일 시스템 접근, 터미널 실행, MCP, 서브에이전트, 슬래시 커맨드, Skills, Hooks가 결합해 LLM을 단순한 생성기가 아니라 실제 작업을 수행하는 에이전트로 바꾼다.

이 구조는 기존 계층형 아키텍처와도 닮아 있다.

• Slash command는 컨트롤러처럼 사용자 요청의 진입점이다.
• Sub-agent는 서비스 레이어처럼 Skills를 조합해 작업을 완수한다.
• Skills는 SRP를 따르는 도메인 단위 구성요소다.
• MCP는 데이터베이스, API, 파일시스템으로 이어지는 인프라/어댑터 역할을 한다.
• CLAUDE.md는 package.json이나 pom.xml처럼 자주 바뀌지 않는 프로젝트 규칙과 빌드 명령을 담는다.

그래서 기존 소프트웨어에서 보던 안티패턴도 에이전트 설계에 그대로 나타난다. God skill, Spaghetti CLAUDE.md, 하드코딩된 직접 호출 같은 tight coupling, 경계가 무너지는 leaky abstraction, 순환 호출 같은 문제가 대표적이다. Feature Envy, Duplication, Long Method 같은 코드 스멜도 Skills와 Sub-agent 설계에 그대로 대응된다.

다만 에이전트는 전통적인 서비스 레이어와 달리 HITL(Human-in-the-Loop) 이 가능하다. 미리 정의되지 않은 상황이 나오면 에이전트가 멈춰서 사용자에게 선택지를 묻고, 사용자는 A/B 중 하나를 고를 수 있다. 즉, 전통적인 예외 처리가 “에러 또는 기본값”이었다면, 에이전트에서는 “질문 후 계속”으로 바뀐다.

핵심은 언제 묻고 언제 행동할지다. 삭제, 배포, 외부 API 호출처럼 되돌리기 어려운 작업, 선택지가 여러 개인데 정답이 불명확한 작업, 비용과 위험이 큰 작업에서는 묻는 편이 낫다. 반대로 안전하고 반복 가능하며 되돌리기 쉬운 작업은 바로 실행하는 편이 좋다.

Software 1.0에서 3.0으로의 전환이 기존 지식을 무의미하게 만들지는 않는다. 여전히 필요한 것은 layer separation, single responsibility, abstraction, dependency 관리, 인터페이스 설계, 테스트 가능성, 디버깅 전략, 코드 리뷰, 점진적 개선이다. 다만 이제는 “모든 로직을 직접 명시하려는 습관”과 “모든 엣지 케이스를 미리 규정하려는 태도”는 내려놓아야 한다.

대신 에이전트 시대에는 토큰이 메모리가 된다. 컨텍스트 윈도우는 작업 메모리이고, CLAUDE.md, Skills, 대화 기록, MCP 응답이 모두 그 안에 쌓인다. 그래서 토큰 비효율을 줄이려면 규칙을 프롬프트로 계속 다시 해석시키기보다, 결정적 로직은 스크립트로 빼서 재사용하는 편이 낫다.

또 하나의 함정은 Skill explosion이다. SRP를 과하게 쪼개면 클래스가 폭발하듯, Skills도 지나치게 잘게 나누면 메타데이터만 늘어 컨텍스트를 잡아먹는다. 따라서 SKILL.md는 진입점으로 두고, 세부 규칙은 references/로 분리해 필요할 때만 불러오는 progressive disclosure가 적절하다.

실전에서는 /setup 같은 슬래시 커맨드가 이 패턴을 잘 보여준다. 에이전트가 환경을 자동 감지하고, 애매한 부분만 질문하며 설정을 마무리한다. 즉, Software 3.0 시대의 핵심은 LLM을 더 크게 쓰는 것이 아니라, 적절한 계층화와 도구화로 LLM이 판단과 실행을 균형 있게 수행하도록 만드는 것이다.