Parallel AI Agents를 활용한 개발 확장
Source: Dev.to
(번역할 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.)
Overview
저는 여러 AI 에이전트를 병렬로 실행하여 각각 자체 피처 브랜치에서 작업하도록 하는 워크플로를 실험해 왔습니다. 이 워크플로는 개발자 생산성을 크게 향상시킵니다. 그 결과 저는 감독하는 동안 여러 기능이 동시에 개발됩니다.
프로세스
1. 작업 정의
코드베이스에서 TODO, 예정된 기능 또는 백로그 항목을 스캔합니다. 각 항목을 에이전트가 자율적으로 작업할 수 있도록 충분한 컨텍스트를 제공하는 잘 구조화된 프롬프트로 변환합니다.
예시 프롬프트
Task: Implement user authentication
- Add login/logout endpoints to /api/auth
- Use JWT tokens with 24h expiration
- Follow existing patterns in /api/users
- Write tests in /tests/auth/
Clear scope and references to existing patterns help agents follow established conventions.
### 2. Create Separate Worktrees
Instead of constantly switching branches, use `git worktree` to create independent working directories for each feature.
```bash
# Create worktrees for each feature
git worktree add ../feature-auth feature/auth
git worktree add ../feature-dashboard feature/dashboard
git worktree add ../feature-export feature/exportNow you have three separate directories, each on its own branch.
3. Launch Agents
Start a Claude Code (or similar) agent in each worktree.
# Terminal 1
cd ../feature-auth && claude
# Terminal 2
cd ../feature-dashboard && claude
# Terminal 3
cd ../feature-export && claudeEach agent works independently without conflicts—no branch switching, stashing, or merge conflicts while working.
4. Supervise and Guide
While the agents work, monitor their progress and provide guidance at decision points (e.g., business logic or architectural choices). The mindset shift is that you’re reviewing proposals and steering direction rather than writing code line‑by‑line.
Review Bottleneck
시간당 5–10개의 PR이 생성되면, 수동 검토가 병목 현상이 됩니다. 제한 요소가 코드 생성에서 코드 검토로 이동합니다.
Automated Code Review
Claude Code는 자체 출력에 대해 검토를 수행할 수 있습니다. PR을 만들기 전에 검토 단계를 실행하세요:
“이 브랜치를 버그, 보안 문제 및 프로젝트 규칙 준수 여부에 대해 검토하십시오. 비판적으로 접근하세요.”
이렇게 하면 인간이 검토하기 전에 명백한 문제를 잡아낼 수 있습니다.
Atlassian’s Rovo Dev Agent
Bitbucket을 사용하는 팀이라면, Rovo가 검토 과정의 일부를 자동화할 수 있습니다. 아직 초기 단계이지만 방향성은 유망합니다.
MCP Integration
Bitbucket 사용자를 위해, 저는 Claude가 PR과 직접 상호작용할 수 있도록 하는 MCP Server를 구축했습니다—diff를 확인하고, 댓글을 추가하며, 자연어를 통해 검토 워크플로를 관리합니다.
모범 사례
작게 시작하기
첫날에 에이전트를 10개나 띄우지 마세요. 2~3개의 병렬 기능부터 시작하고 감독 능력을 키우세요.
명확한 경계 정의
각 에이전트는 독립된 기능에서 작업해야 합니다. 범위가 겹치면 병합 충돌과 비효율이 발생합니다.
일관된 프롬프트 사용
작업 프롬프트 템플릿을 만들세요. 일관성은 에이전트가 예측 가능한 출력을 생성하도록 돕습니다.
병합 전 검토, 병합 후가 아니라
PR 단계에서 문제를 잡으세요. 병합 후에 문제를 수정하는 비용이 더 많이 듭니다.
전망
미래는 더 많은 코드를 작성하는 것이 아니라, 이를 잘 수행하는 에이전트를 조율하는 것입니다. 이 워크플로우는 개발 역량에 대한 제 생각을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 이제 단일 개발자가 현실적으로 여러 기능 스트림을 동시에 관리할 수 있게 되었습니다.
기술 전환
- 명확한 작업 명세를 위한 프롬프트 엔지니어링
- 깨끗한 경계를 정의하기 위한 아키텍처
- 규모에 맞게 품질을 유지하기 위한 리뷰 효율성
- 병렬 작업 흐름을 관리하기 위한 오케스트레이션
Walkthrough
이 워크플로우에 대한 전체 워크스루를 녹화했습니다:
Loom에서 전체 워크스루 보기 (link omitted)
Contact
비슷한 워크플로를 실험하고 계신가요? 여러분에게 효과적인 방법을 듣고 싶습니다—언제든지 연락 주세요.
원본 게시: javieraguilar.ai
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