멀티 에이전트 vs 단독 세션, 1인 개발자가 직접 재 보는 법

멀티 에이전트가 단독 세션보다 나은지는 남의 영상이 아니라 내 과제·내 코드로 재 봐야 답이 나옵니다. 이 글은 그 실험을 1인 개발자가 어떻게 꾸리면 되는지 — 준비물, 순서, 재는 항목, 주의할 점 — 를 정리한 것입니다. 미리 말씀드리면 저는 아직 이 비교를 제 손으로 끝까지 해 보지 않았습니다. 그래서 "이렇게 하면 된다"가 아니라 "이렇게 해 볼 수 있다"로 씁니다.

왜 지금 이 비교가 궁금해졌나

요즘 유튜브에서 "멀티 에이전트 쓰지 마세요.. (실제 테스트 결과)"라는 제목의 영상(챗대리의 AI연구소, 구독 1.9만)이 조회 1.4만을 기록하며 돌고 있더군요. 제목만 보면 결론이 정해진 것 같지만, 저는 오히려 그 반대 질문이 생겼습니다. "내 과제에서는 어떨까?"

에이전트 팀을 꾸릴지 말지 고민하는 사람은 결국 같은 세 가지가 궁금합니다. 시간이 얼마나 줄거나 느는가. 토큰(=돈)이 얼마나 더 드는가. 결과물 품질이 정말 좋아지는가. 이 셋을 남이 아니라 내가 재면 됩니다. 생각보다 준비가 크지 않습니다.

세 가지 체제는 각각 무엇인가

비교 대상은 세 개입니다.

• 단독 세션 — Claude Code 창 하나에 과제를 통째로 맡깁니다. 가장 흔한 방식이고 기준선입니다.
• 5인 에이전트 팀 — 한 세션이 리더가 되고, 역할을 나눈 팀원 다섯이 각자 세션으로 돌아갑니다. Claude Code 공식 문서는 이것을 "agent teams"라고 부릅니다.
• 리뷰어 추가 2인 체제 — 구현하는 세션 하나에 검토만 하는 세션 하나를 붙입니다. 팀이라기보다 "짝 프로그래밍"에 가깝습니다.

세 체제의 차이는 결국 컨텍스트를 몇 개로 쪼개느냐입니다. 단독은 하나의 긴 기억으로 끝까지 갑니다. 팀은 기억을 여럿으로 나누고, 그 대신 서로 말을 맞추는 비용이 생깁니다. 리뷰어 체제는 기억은 하나로 두되 "보는 눈"만 하나 더 둡니다.

공식 문서가 미리 알려 주는 것

실험 전에 문서에 적힌 비용 구조를 먼저 알고 들어가는 편이 좋습니다. 기대치를 잡아 주니까요.

Claude Code 문서의 agent teams 항목은 팀이 조정 비용 때문에 단독 세션보다 토큰을 훨씬 많이 쓰며, 활성 팀원 수에 비례해 사용량이 늘어난다고 적고 있습니다. 그래서 팀원에게는 Sonnet을 쓰고, 팀을 작게 유지하고, 일이 끝난 팀원은 바로 내리라고 권합니다. 팀원은 종료하기 전까지 계속 토큰을 쓰기 때문입니다.

서브에이전트(한 세션 안에서 잠깐 띄우는 보조 에이전트)는 결과를 요약해서 본 세션에 돌려주기 때문에 팀보다 토큰이 덜 듭니다. 그래도 각자 돌아가는 동안은 각자의 토큰을 씁니다.

문서의 결론은 담백합니다. 조사·리뷰·새 기능처럼 갈래가 많은 일에는 추가 토큰이 값을 하고, 반복적인 일에는 단독 세션이 더 경제적이라는 것입니다. 즉 "멀티 에이전트가 좋다/나쁘다"가 아니라 과제 종류에 따라 갈린다가 공식 입장이고, 그래서 내 과제로 재 보는 게 의미가 있습니다.

준비물

• Claude Code가 설치된 터미널. 팀 기능은 문서의 agent teams 항목을 따라 켭니다.
• 같은 과제 세 벌. 깃 브랜치를 셋 파서 같은 시작 지점에서 출발하게 합니다. 한 브랜치에서 이어 하면 두 번째 체제가 첫 번째의 결과를 보고 시작하게 되어 비교가 깨집니다.
• 과제 명세 한 장. 세 체제에 똑같이 붙여 넣을 프롬프트. 글자 하나 바꾸지 않습니다.
• 채점표. 통과해야 할 테스트 목록, 또는 "이 기능이 이렇게 동작하면 통과"라는 체크리스트. 실험 전에 적어 둡니다. 뒤에 적으면 결과를 보고 기준을 맞추게 됩니다.
• 스톱워치와 메모장. 거창할 것 없습니다.

과제는 한 시간 안팎에 끝나되 파일 서너 개를 건드리는 것이 좋습니다. 너무 작으면 팀을 꾸리는 시간이 과제 시간보다 길어 팀이 무조건 집니다. 너무 크면 세 번 돌리는 데 하루가 넘어갑니다. 예를 들어 "설정 화면에 다크 모드 토글을 넣고, 저장소에 반영하고, 테스트 둘을 통과시켜라" 정도입니다.

순서

세 체제 비교 실험 순서

1. 과제·채점표 고정프롬프트 한 장, 통과 기준 목록을 먼저 적는다
2. 브랜치 셋 준비같은 커밋에서 single / team5 / pair 브랜치를 판다
3. 단독 세션 실행시작·끝 시각, 토큰, 개입 횟수를 적는다
4. 5인 팀 실행팀 꾸리는 시간부터 잰다. 팀원은 Sonnet
5. 리뷰어 2인 실행구현 세션 + 검토 세션. 왕복 횟수를 적는다
6. 같은 채점표로 채점테스트 통과 수, 사람이 고친 줄 수, 다시 시킨 횟수

위 순서에서 중요한 건 셋째부터 다섯째 사이에 같은 사람이 같은 날 돌리는 것입니다. 날이 바뀌면 모델 쪽 사정도, 내 집중력도 달라집니다.

각 체제에서 적을 항목은 네 가지면 됩니다.

1. 벽시계 시간 — 프롬프트를 넣은 순간부터 "끝났다"고 판단한 순간까지. 팀은 팀을 꾸리는 시간을 포함합니다. 실제로 내가 기다린 시간이니까요.
2. 토큰 — Claude Code 안에서 /usage 를 열면 맨 위 Session 블록에 현재 세션의 토큰 사용량이 나옵니다(문서의 costs 항목). 팀은 팀원 세션까지 합쳐야 하니, 각 창에서 따로 보고 더합니다.
3. 사람 개입 횟수 — 내가 끼어들어 방향을 고친 횟수. 이게 사실상 "내 시간"입니다.
4. 채점표 점수 — 테스트 통과 수, 내가 손으로 고쳐야 했던 줄 수.

리뷰어 2인 체제는 어떻게 꾸리나

세 체제 중 가장 간단하고, 1인 개발자에게 현실적인 선택지라서 따로 적습니다.

창을 두 개 엽니다. 첫 창에는 과제 프롬프트를 그대로 넣습니다. 둘째 창에는 "너는 코드를 쓰지 않는다. 첫 세션이 만든 변경(diff)을 읽고 채점표 기준으로 문제만 적어라"라고 역할을 못 박습니다. 첫 창이 한 단락 끝낼 때마다 둘째 창에 diff를 보여 주고, 지적을 첫 창에 돌려줍니다. 이 왕복이 몇 번이었는지가 이 체제의 핵심 숫자입니다.

서브에이전트를 쓰면 창 하나로도 비슷하게 됩니다. Claude Code 문서의 sub-agents 항목대로 "reviewer" 서브에이전트를 정의해 두고, 구현이 끝날 때마다 부르는 방식입니다. 이쪽이 토큰은 덜 듭니다.

세 체제 한눈에

숫자는 일부러 비워 두었습니다. 채우는 건 각자의 실험입니다.

비교할 때 빠지기 쉬운 함정

• 첫 실행이 가장 손해입니다. 어떤 체제든 처음 돌릴 때 내 손이 가장 서툽니다. 순서를 바꿔 한 번 더 돌리면(팀 → 리뷰어 → 단독) 순서 효과가 빠집니다.
• 한 번으로 결론 내지 않기. 같은 프롬프트라도 결과가 매번 다릅니다. 체제당 두 번은 돌려야 "우연히 잘 된 한 번"에 속지 않습니다.
• 과제 하나로 일반화하지 않기. 공식 문서가 말하듯 갈래가 많은 과제와 좁은 과제는 답이 갈립니다. 둘 다 해 보면 결론이 훨씬 쓸모 있습니다.
• "끝났다"의 기준을 사람이 아니라 채점표가 정하게 합니다. 에이전트가 "완료했습니다"라고 말하는 순간을 끝으로 잡으면 팀이 늘 빨라 보입니다.
• 모델을 섞지 않기. 단독은 Opus, 팀원은 Sonnet으로 돌리면 체제 비교인지 모델 비교인지 알 수 없게 됩니다. 비교하려면 리더/구현 세션의 모델을 세 체제에서 같게 둡니다. 팀원 모델은 공식 권고대로 Sonnet으로 두되, 그 사실을 결과표에 적습니다.

여기까지는 아직 모릅니다

제가 아직 해 보지 않았으니 결과는 모릅니다. 영상 제목처럼 "쓰지 마세요"가 나올 수도 있고, 특정 과제에서만 팀이 값을 할 수도 있습니다. 다만 한 가지는 미리 생각이 정리됐습니다. 1인 개발자에게 "팀"은 결국 내 시간을 아끼려고 쓰는 건데, 팀을 꾸리고 지켜보는 시간이 아낀 시간보다 길면 그건 팀이 아니라 취미라는 생각이 들었습니다. 그걸 숫자로 확인하는 데 한나절이면 충분하니, 해 보고 나서 다시 적겠습니다.

여러분은 어느 체제로 일하고 계신가요.

출처

• Claude Code 문서 — Orchestrate teams of Claude Code sessions: https://code.claude.com/docs/en/agent-teams
• Claude Code 문서 — Create custom subagents: https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
• Claude Code 문서 — Manage costs effectively: https://code.claude.com/docs/en/costs
• 참고 영상 — 멀티 에이전트 쓰지 마세요.. (실제 테스트 결과), 챗대리의 AI연구소: https://youtu.be/cIGRF-acSzs