에이전틱 서페이스(agentic surfaces)의 진화: Claude Managed Agents로 에이전트 구축하기

에이전트를 프로덕션에 올리려면 좋은 프롬프트만으로는 부족합니다. 에이전트가 작성한 코드를 실행할 환경, 데이터에 접근할 자격 증명, 세션 모니터링, 그리고 사용량에 따라 확장 가능한 인프라까지 갖춰야 합니다. Anthropic의 Applied AI 팀은 제품, 연구, 그리고 Claude를 기반으로 서비스를 구축하는 고객들이 만나는 접점에서 일하는데, 늘 같은 패턴을 마주합니다. 프로토타입과 프로덕션 에이전트를 가르는 건 결국 인프라라는 것입니다. 많은 팀이 보안, 상태 관리, 권한 제어, 하네스 튜닝에 개발 리소스를 쏟아붓고 있습니다.

Claude Managed Agents는 프로덕션 수준의 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 조합 가능한 API 모음으로, 성능에 최적화된 에이전트 하네스와 프로덕션 인프라를 결합합니다. 덕분에 팀은 몇 달이 아닌 며칠 만에 프로토타입에서 서비스 출시까지 나아갈 수 있습니다. 이 글에서는 Anthropic의 에이전틱 빌딩 블록이 어떻게 발전해 왔는지, Claude Managed Agents를 만든 이유, 그리고 현재 팀들이 프로덕션에서 이를 어떻게 활용하고 있는지 살펴봅니다.

에이전트 아키텍처의 진화

2023년 개발자에게 Claude API를 처음 공개했을 때, 설계는 의도적으로 단순했습니다. 토큰을 넣으면 토큰이 나오는 구조였고, 프롬프트를 보내면 Claude가 완성된 텍스트를 반환했으며, 하네스와 기반 인프라는 개발자가 직접 구축해야 했습니다.

API는 수년에 걸쳐 꾸준히 풍부해졌지만, 그 아래 깔린 계약은 변하지 않았습니다. 요청 하나에 모델 턴 하나, 그다음을 결정하는 것은 여러분의 애플리케이션이었습니다. 오랫동안 이것으로 충분했습니다. 문서 요약, 지원 티켓 분류, 텍스트 재작성처럼 단일 턴 안에 깔끔하게 담기는 작업들이었으니까요.

그런데 시간이 지나면서 사람들이 맡기고 싶어 하는 작업들이 더 이상 그 틀에 맞지 않기 시작했습니다. Claude가 작업을 처음부터 끝까지 완수하고, 필요한 정보를 찾아보고, 그에 따라 행동하고, 변경된 내용을 확인하고, 다음 단계를 스스로 결정하기를 원했습니다. 그리고 코드베이스, 사내 위키, 티케팅 시스템처럼 이미 업무에서 사용하고 있는 시스템 안에서 작동하기를 바랐습니다.

API만으로 Claude를 에이전트로 만들려면 직접 루프를 구현해야 했습니다. 모델에게 다음 행동을 묻고, 도구를 실행하고, 결과를 다시 모델에 넘기고, 이를 반복하는 방식이었습니다. 에이전트 스캐폴딩을 직접 구축하고 배포해야 했으며, 모델이 발전할수록 이를 계속 조정해야 했습니다. 완전한 커스터마이징이 필요한 에이전트라면 이 방식이 맞습니다. 하지만 비교적 예측 가능하고 복잡하지 않은 에이전틱 워크로드라면, 모델과 제품이 진화할 때마다 하네스를 최적화하는 작업이 점점 번거로워졌습니다.

Claude Code는 2025년 출시한 에이전틱 코딩 도구로, Claude가 코드베이스와 직접 상호작용할 수 있게 합니다. 그 내부에는 Anthropic이 직접 만든 하네스가 담겨 있었습니다. 루프, 도구 실행, 서브에이전트, 컨텍스트 관리, 그리고 효과적인 에이전트를 만드는 풍부한 기능들이었습니다. 개발자들은 자연스럽게 이와 유사한 하네스 구조를 다양한 도메인의 에이전트에도 활용하고 싶어 했습니다.

팀들이 Claude Code 하네스 위에 에이전트를 구축할 수 있도록, Anthropic은 Claude Agent SDK를 공개했습니다. Claude Agent SDK를 사용하면 자체 루프를 직접 유지·관리하는 대신, Claude Code를 구동하는 것과 동일한 내부 구조 위에서 에이전트를 개발할 수 있습니다. 많은 팀에게 에이전트가 실용적인 선택지가 된 것이 바로 이 시점이었습니다. Claude에 맞게 사전 조정된 하네스와 인프라 프리미티브가 함께 제공되었고, Claude Code가 발전하는 만큼 함께 개선되었기 때문입니다.

하지만 하네스가 있더라도 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하는 것은 여러 이유로 까다롭습니다.

• 호스팅과 스케일링. 에이전트는 어디서 실행되나요? 몇 시간씩 이어지는 작업에서 프로세스를 얼마나 오래 유지할 수 있나요? 사용량이 늘어날 때 어떻게 확장하나요?
• 세션 관리. 에이전트의 히스토리와 진행 상황은 어디에 저장되나요? 실행 도중 중단되더라도 이어서 재개할 수 있나요? 이전 세션에서 무슨 일이 있었는지 나중에 확인할 수 있나요?
• 파일시스템 관리. 실질적인 작업을 하다 보면 결과물이 생깁니다. 코드를 수정하고, 파일을 쓰고, 출력물을 만들어냅니다. 에이전트는 이를 처리할 작업 공간을 어디서 확보하고, 실행 간 그 공간은 어떻게 관리되나요?
• 실행 격리. Claude가 작성한 코드는 어딘가에서 실행되어야 합니다. 코드가 잘못됐을 때 피해 범위는 얼마나 되나요? 프로덕션에서 실제로 신뢰할 수 있는 경계는 무엇인가요?
• 자격 증명. 에이전트는 내부 시스템에 접근해야 합니다. 생성하는 코드에 민감한 정보가 노출되지 않으면서 어떻게 그 접근 권한을 안전하게 부여할 수 있나요?
• 옵저버빌리티(관찰 가능성). 에이전트가 한 시간 동안 자율적으로 작동하다가 예상치 못한 행동을 했을 때, 에이전트가 밟은 모든 단계를 재구성할 수 있나요?

Agent SDK를 사용하면 앞서 언급한 프로덕션 인프라의 상당 부분이 Claude Code의 구조를 통해 제공됩니다. 에이전트는 실제로 작업할 수 있는 파일시스템을 갖게 되고, 세션 상태는 로컬 또는 외부 스토리지에 저장되며, 옵저버빌리티는 OpenTelemetry를 통해 기존 모니터링 스택으로 내보낼 수 있습니다.

그러나 팀들이 로컬 개발을 넘어 프로덕션으로 에이전트를 배포하기 시작하면서, 관리형 인프라를 통해 대규모로 운영할 방법이 필요해졌습니다. 모델과 주변 하네스가 더 오래 실행되고, 더 많은 코드를 실행하고, 더 많은 시스템에 접근하고, 더 많은 행동을 취하는 방향으로 발전할수록, 스케일링·보안·샌드박싱은 갈수록 복잡해졌습니다.

이런 어려움의 상당수는 공통된 아키텍처 선택에서 비롯됩니다. 에이전트 하네스가 파일시스템과 동일한 컨테이너 안에서 실행되는 구조입니다. 컨테이너가 시작(이 과정에서 비용이 발생합니다)되어야 Claude가 생각을 시작할 수 있고, 에이전트와 코드 실행이 자격 증명 바로 옆에 놓이게 되며, 컨테이너가 죽으면 실행 중인 작업도 함께 사라집니다.

Managed Agents는 두뇌와 손을 분리하는 방식으로 이 문제를 해결합니다. Claude를 호출하는 하네스는 코드가 실행되는 샌드박스와 별도로 동작하고, 세션은 모든 모델 호출, 도구 호출, 결과를 기록하는 추가 전용 로그로서 이 둘을 연결합니다. Claude는 컨테이너가 존재하기 전에 이미 추론을 시작할 수 있고, 샌드박스는 자격 증명과 멀리 격리되며, 세션 기록만 있으면 언제든지 전체 실행 과정을 재구성할 수 있습니다.

Claude Managed Agents를 사용해야 할 때와 이유

Managed Agents로 구축할 때 사용자는 작업, 도구, 가드레일을 정의하고, Anthropic이 자체 인프라에서 에이전트를 실행하며 그 아래의 에이전틱 루프 전체를 관리합니다. 에이전트에게 도구를 호출할 실행 환경을 제공하는 방법, 오류 발생 시 복구 방법, 멀티에이전트 오케스트레이션 등이 여기에 포함됩니다.

하네스가 모델 지능의 발전을 따라가지 못하면 에이전트는 무너집니다. Claude Sonnet 4.5에서는 에이전트가 컨텍스트 한계에 가까워질수록 서둘러 작업을 마무리하려 했고, 남은 공간을 활용하기보다 작업을 일찍 끝내버리는 "컨텍스트 불안(context anxiety)" 현상이 나타났습니다. 이를 해결하기 위해 하네스에 컨텍스트 리셋을 추가했는데, Claude가 한계 근처에서 일관성을 유지하려면 도움이 필요하다는 가정을 바탕으로 한 조치였습니다. 그런데 이 가정은 다음 모델에서 맞지 않았습니다. Claude Opus 4.5에서는 해당 동작이 사라졌고, 추가했던 리셋은 오버헤드로만 남았습니다.

대부분의 조직에게 하네스 유지·관리는 제품 경쟁력과 무관한 부담입니다. 하네스는 특정 모델 동작에 맞게 튜닝되어야 하고, 컴팩션, 도구 실행, 캐싱 같은 프리미티브도 다른 모델과 달리 Claude에 맞는 방식으로 작동합니다. Claude Managed Agents를 사용하면 하네스가 모델과 함께 진화하기 때문에, 팀은 에이전트의 실질적인 경쟁력, 즉 컨텍스트 관리와 도메인 전문성에 집중할 수 있습니다.

효과적인 에이전트 구축에 필요한 컨텍스트와 도구를 개발자가 자유롭게 구성할 수 있도록, Managed Agents는 세 가지 핵심 리소스를 중심으로 설계되었습니다. 바로 에이전트, 환경, 세션입니다. 에이전트는 모델, 프롬프트, 도구 세트, 그리고 가드레일로 구성된 설정입니다. 환경은 에이전트가 실행되는 실행 컨텍스트로, 샌드박스 컨테이너, 네트워킹 규칙, 사전 설치된 패키지를 포함하며 Anthropic의 클라우드 또는 직접 제어하는 인프라에서 호스팅됩니다. 각 실행은 세션으로, 에이전트와 환경을 연결하고 전용 샌드박스 인스턴스를 갖습니다. 세션은 전체 이벤트 히스토리, 샌드박스 상태, 출력물을 서버 측에 저장하기 때문에 장시간 작업을 일시 중지했다가 깔끔하게 재개할 수 있고, 이후에 단계별로 추적도 가능합니다. Managed Agents에서는 에이전트와 환경을 한 번 정의해두면, 워크로드가 늘어남에 따라 동일한 설정으로 수많은 세션을 실행할 수 있습니다.

Managed Agents로 프로덕션 및 대규모 서비스 구축하기

Applied AI 팀은 코딩, 금융, 지원, 법무를 비롯한 다양한 도메인에서 Anthropic 내부와 고객사 모두의 에이전트가 프로토타입에서 프로덕션으로 전환되는 과정을 직접 지켜봅니다. 이 경험은 데모와 프로덕션 준비 완료 에이전트를 가르는 기준이 무엇인지, 그리고 팀들이 어디서 막히는지를 선명하게 보여줍니다.

아래에 Claude Managed Agents 같은 관리형 서비스를 기반으로 구축해야 하는 가장 일반적인 이유들을 정리했습니다.

1. 자격 증명이 샌드박스 밖에서 관리됩니다. 모든 것이 하나의 컨테이너에서 실행될 때, Claude가 생성하는 코드는 자격 증명 바로 옆에 놓입니다. 프롬프트 인젝션으로 모델이 자신의 환경 변수를 읽도록 유도되면 토큰이 외부에 유출될 수 있습니다. 같은 컨테이너 안에 강력한 가드레일을 두어 방어할 수도 있지만, 아키텍처 자체를 분리하면 자격 증명을 샌드박스에서 완전히 격리하는 훨씬 안전한 접근 방식이 가능합니다. MCP, CLI, GitHub 저장소 같은 도구의 토큰은 별도의 저장소에 보관되고, 프록시가 요청 시에만 가져와 복호화합니다. Managed Agents는 Vaults를 기본 제공하므로, 별도의 시크릿 저장소를 직접 운영하거나, 매 호출마다 토큰을 전달하거나, 에이전트가 어떤 최종 사용자를 대신해 행동했는지 추적이 어려워지는 문제를 피할 수 있습니다. Vault에 저장된 자격 증명은 봉투 암호화로 보호되며, 조회 시에는 서명된 요청 토큰으로 인증이 이루어집니다.

2. 샌드박스 오버헤드 제거로 지연 시간 단축. 지연 시간은 많은 엔터프라이즈 팀이 최우선으로 신경 쓰는 지표입니다. Claude의 응답을 기다리는 시간을 사용자가 고스란히 체감하기 때문입니다. Managed Agents 아키텍처를 사용하지 않으면 도구 호출이 전혀 없는 세션이라도 매번 컨테이너를 새로 시작해야 합니다. 이 준비 시간은 낭비이고, 사용자 입장에서는 첫 응답 전 지연으로 느껴집니다. Managed Agents에서는 Claude가 즉시 추론을 시작하는 동시에 환경이 병렬로 준비되고, 도구 호출이 없는 세션은 컨테이너 생성 자체를 건너뜁니다. 덕분에 사용자는 컨테이너 시작을 기다리지 않고 첫 토큰을 받아볼 수 있고, 에이전트가 실제로 도구를 실행해야 할 때쯤이면 환경도 준비되어 있습니다. 자체 테스트 결과, 중간값(p50) 기준 첫 번째 토큰까지의 시간이 약 60% 단축되었고, 가장 느린 경우(p95)에서는 90% 이상 개선되었습니다.

3. 세션 관리, 옵저버빌리티, 메모리를 지원하는 안정적이고 지속적인 세션. Managed Agents는 요청/응답 방식 대신 이벤트 중심으로 동작합니다. 세션은 연속적인 이벤트 스트림으로, 모든 모델 호출, 도구 호출, 그 결과가 에이전트를 구동하는 프로세스 바깥의 로그에 순서대로 추가됩니다. 이 아키텍처 덕분에 에이전트가 작동하는 동안 이벤트가 스트리밍되는 실시간 업데이트를 받을 수 있고, 별도의 데이터베이스나 저장 지점 없이도 나중에 세션을 재개할 수 있습니다. 히스토리는 세션을 직접 삭제하지 않는 한 유지되며, 세션이 유휴 상태가 되면 컨테이너가 체크포인트 저장되어 중단 지점부터 깔끔하게 이어갈 수 있습니다. 전체 실행 과정이 이미 이벤트 레코드로 남아 있기 때문에, 옵저버빌리티와 메모리 기능이 자연스럽게 따라옵니다. Claude 개발자 콘솔은 에이전트 세션의 시각적 타임라인 뷰를 기본 제공하며, 모든 대화 내역을 상세하게 검토할 수 있는 디버깅 환경도 갖추고 있습니다. Managed Agents에는 이 세션 지속성을 활용하는 Memory와 Dreaming 기능도 함께 제공됩니다. Dreaming은 에이전트 세션과 메모리 저장소를 주기적으로 검토하여 패턴을 추출하고 메모리를 정제함으로써, 에이전트가 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 합니다. Dreaming은 지속적인 세션 로그를 읽어 반복되는 실수나 사용자 선호도를 바탕으로 세션 간 메모리를 다듬어 줍니다.

4. Anthropic 관리형 또는 자체 호스팅 클라우드 컨테이너의 유연한 선택. Managed Agents의 기본 설정에서는 오케스트레이션과 도구 실행 모두를 Anthropic 관리형 클라우드 컨테이너에 위임할 수 있습니다. 호스팅과 스케일링이 간단해지고, 프로덕션까지의 경로가 빨라집니다. Managed Agents에서 두뇌와 손이 분리되어 있기 때문에, 손은 사용자의 Virtual Private Cloud(VPC) 내부를 포함해 어디에도 위치할 수 있습니다. 따라서 도구 실행 환경을 직접 제어하고 싶은 팀을 위해 자체 호스팅 샌드박스도 제공합니다. 이를 통해 에이전트의 코드, 파일시스템, 네트워크 트래픽이 자체 환경 밖으로 나가지 않도록 할 수 있습니다. 또한 MCP 터널도 제공하여 프라이빗 네트워크 내부의 Model Context Protocol(MCP) 서버에 Claude를 연결할 수 있습니다. 자체 호스팅 샌드박스는 에이전트 코드가 실행되는 위치를 제어하고, MCP 터널은 Anthropic이 네트워크 내 MCP 서버에 접근하는 방식을 제어합니다. 이를 통해 무엇이 내부 경계 안에 머물지를 정밀하게 관리할 수 있습니다.

이 외에도 에이전트가 루브릭에 따라 스스로 작업을 평가하는 아웃컴(outcomes), 멀티에이전트 오케스트레이션, 권한 정책, 웹훅 등의 추가 기능도 제공됩니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

현재 고객들이 Managed Agents로 구축하는 것들

다양한 산업의 고객들이 이미 Claude Managed Agents를 기반으로 프로덕션 에이전트를 운영 중입니다. 몇 가지 사례를 소개합니다.

• Notion은 Managed Agents 위에서 Custom Agents를 운영합니다. 팀이 태스크 보드에서 Claude에게 직접 작업을 할당하면, Claude가 해당 태스크 주변의 문서, 회의록, 연결된 데이터를 가져오고, 완성된 코드, 덱, 사이트를 검토를 위해 워크스페이스에 다시 올려놓습니다. 수십 개의 작업이 병렬로 처리되며, 초기 프로토타입 단계에서 약 12시간이 걸리던 작업을 20분으로 단축했다고 팀이 밝혔습니다.
• Rakuten은 Managed Agents를 활용해 제품, 영업, 마케팅, 금융 분야에 걸쳐 전문화된 에이전트를 구축했으며, 각 에이전트를 약 1주일 만에 실서비스에 출시했습니다.
• Sentry는 자사의 Seer 디버깅 에이전트와 패치를 작성하고 PR을 여는 Claude 에이전트를 연동했으며, 단 한 명의 엔지니어가 몇 달이 아닌 몇 주 만에 이를 구현했습니다.
• Asana는 프로젝트 내 태스크를 자동으로 처리하는 AI Teammates를 구축했고, Atlassian은 Jira 워크플로에 개발자 에이전트를 통합했습니다.

Claude Managed Agents 시작하기

Managed Agents는 platform.claude.com의 Claude Code와 Claude 개발자 콘솔을 통해 최대한 쉽게 에이전트를 시작할 수 있도록 설계되었습니다. 개발자 콘솔의 빠른 시작 기능을 사용하면 에이전트 템플릿에서 출발하거나 원하는 에이전트를 일반 언어로 설명하는 것만으로도, 몇 분 안에 보안 설정을 마친 프로덕션 준비 완료 에이전트를 만들 수 있습니다.

Claude Code에서는 /claude-api 스킬이 기본 제공됩니다. 이 스킬은 Claude Managed Agents 기반 애플리케이션 구축에 필요한 최신 레퍼런스를 Claude에게 상세히 제공합니다. Managed Agents 애플리케이션을 제대로 설정하려면 이 스킬을 적극 활용하길 강력히 권장합니다. /claude-api managed-agents-onboard를 실행하면 새 Managed Agent를 처음부터 설정하는 인터뷰 방식의 단계별 가이드를 받을 수 있습니다.

관리형 에이전트의 미래

팀들이 Managed Agents로 구축하는 것들을 공유할수록, 이전에 프로덕션 인프라에 쏟아붓던 시간이 이제는 에이전트의 실질적인 경쟁력, 즉 컨텍스트 관리와 사용자 경험 맞춤화에 투입되고 있음을 확인합니다. 이제 새 모델이 출시되면 에이전트를 해당 모델로 업데이트하고, 평가를 다시 실행하고, 아키텍처를 손대지 않고도 개선 사항을 배포할 수 있습니다.

여러분이 무엇을 만들어낼지 기대됩니다.

시작하기 (Claude Managed Agents)

이 글은 Anthropic Applied AI 팀 소속 Gagan Bhat와 Isabella He가 작성했습니다. 기여해주신 Hema Thanki, Jess Yan, Molly Vorwerck께 감사드립니다.