AI 에이전트는 단순하게 유지하는 게 좋을지도 모른다

대부분의 사람들이 자신의 에이전트에 스킬과 MCP 서버를 추가하고 싶어 안달인 것 같다.

하지만 내 경험상, 잘못 설계된 MCP는 재앙이 될 수 있다. 토큰 사용량과 실행 효율성 모두 금방 걱정거리가 된다. 나는 새로운 MCP를 추가할 때마다, 똑같은 일을 일반 스크립트로 할 수 있는지 Claude에게 검토해달라고 요청한다.

스킬의 경우, 가장 큰 문제는 AI가 스스로 스킬을 불러올지 말지 결정하는 데 어려움을 겪는다는 것이다. 그 부분이 정말 짜증 날 수 있다.

사실, 이 문제의 상당 부분은 간단하게 해결할 수 있다. 무언가를 추가하기 전에 스스로에게 딱 한 가지만 물어봐라.

정말 필요한가?

프로젝트를 어떻게 이해하고 있는지부터 시작해라. 먼저 프로젝트 구조를 직접 설계해보라. 코드 중 어떤 부분을 잘 알아야 하고, 어떤 부분은 대충 훑어보기만 해도 되는지 결정해라.

내 사례를 들자면: 나는 주로 Pi Agent를 사용한다. 최소한의 기능만 있고 커스터마이징이 매우 쉽다.

내가 필요한 기능은 기본적으로 다음이 전부다.

첫째, GitHub CLI/API를 통해 레포지토리 정보를 가져오는 것. 이건 매우 유용하다. 관심 있는 프로젝트에 대해 언제든 질문할 수 있고, 코드를 작성할 때 기존 프로젝트의 좋은 아이디어를 빠르게 재사용할 수 있다. 쿼리한 내용은 필요할 때 로컬 검색을 위해 임시 디렉터리로 추출할 수도 있는데, 이는 전체 레포를 클론하는 것보다 시간을 훨씬 절약해준다.

둘째, 관심 있는 것을 검색하거나 프로젝트 작업 중에 AI에게 참고할 논문을 찾아달라고 요청하는 것.

이것들이 내가 자주 사용하는 기능이라 확장 기능으로 만드는 게 합리적이다. 나는 이 기능들을 위해 AI가 직접 Pi 확장 기능을 작성하게 했다.

한 가지 당부하자면: 정말 필요한 게 아니라면 공개적으로 공유된 패키지는 설치하지 마라. 많은 경우, AI에게 같은 스타일로 패키지를 다시 작성해달라고 하는 것이 본인의 필요에 더 잘 맞을 것이다.

또한, 무언가를 설치하기 전에 코드와 의존성을 꼼꼼히 확인해라. 설치할 때는 버전을 고정하고, 공급망 공격(supply chain attacks)을 조심해라.