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이 문서는 AI 동향 섹션의 일부입니다.

3. Claude Code & Computer Use

Claude Code: 터미널 네이티브 코딩 Agent

Claude Code는 2025년 2월 GA되어, AI 코딩 도구 시장에서 독특한 포지션을 확보했습니다.

기존 도구와의 근본적 차이

이 비교에서 가장 중요한 차이는 자율성 입니다. Copilot과 Cursor는 사용자의 지시를 기다리지만, Claude Code는 스스로 파일을 탐색하고, 문제를 발견하고, 수정하고, 테스트하고, 커밋합니다.

성장 지표

핵심 아키텍처

CLAUDE.md 계층 구조

Claude Code의 독특한 설계 중 하나는 계층적 지시 시스템 입니다. 이 계층 구조 덕분에 팀의 공통 규칙(프로젝트 CLAUDE.md)과 개인의 선호(사용자 CLAUDE.md)를 분리하여 관리할 수 있습니다.

Computer Use: 데스크톱 제어 Agent

2024년 10월 Beta로 출시된 Computer Use는 스크린샷 기반으로 컴퓨터를 조작 하는 기능입니다.

작동 원리

반복 루프: Screenshot(화면 캡처) → Analyze(UI 요소 파악) → Act(클릭/타이핑) → Verify(결과 확인)

macOS 네이티브 통합 (2025~)

초기 Computer Use는 순수 스크린샷 기반이었지만, macOS Accessibility API 통합으로 크게 개선되었습니다:

활용 시나리오

주의 프로덕션 사용 시 주의: Computer Use는 아직 Beta입니다. 반드시 샌드박스(Docker, VM) 내에서 실행하고, 민감 정보가 표시되는 화면에서는 사용을 제한해야 합니다.

4. Extended Thinking (Adaptive Thinking)

왜 등장했는가

기존 LLM의 한계 중 하나는 “생각 없이 바로 답하는” 방식이었습니다. 간단한 질문에는 적합하지만, 복잡한 수학 문제, 다단계 추론, 전략적 판단에서는 성능이 떨어졌습니다. Extended Thinking은 이 문제를 해결합니다.

진화 과정

Interleaved Thinking의 혁신

기존 모델과 Claude 4+의 추론 방식을 비교하면 다음과 같습니다: 기존 방식 (선형):
  1. 사용자 질문 수신
  2. 생각 (전체 계획 수립)
  3. 도구 호출
  4. 결과 수신 대기 (유휴)
  5. 생각 (결과 반영)
  6. 응답
Interleaved 방식 (비선형):
  1. 사용자 질문 수신
  2. 생각 시작 + 병렬로 도구 호출
  3. 도구 결과 수신하면서 동시에 다음 단계 계획
  4. 추가 도구 호출 + 중간 결과 반영한 사고 계속
  5. 응답
이 방식의 효과:
  • 전체 작업 완료 시간 30~50% 단축
  • 중간 결과를 실시간 반영하여 정확도 향상
  • 여러 도구를 병렬 호출하여 효율성 극대화

API 사용법

budget_tokens 가이드

작업 유형에 따라 적절한 토큰 예산을 설정하는 것이 중요합니다. 과도한 예산은 비용 낭비이고, 부족한 예산은 품질 저하로 이어집니다.

5. Constitutional AI와 안전성 연구

Constitutional AI (CAI) — Anthropic의 핵심 기술

Anthropic의 정체성을 정의하는 기술인 Constitutional AI는 AI가 스스로를 감독하는 학습 방법론입니다.

왜 필요했는가

CAI의 작동 원리

CAI의 핵심 장점은 스케일러블 하다는 것입니다. 인간 평가자 수에 의존하지 않으므로, 모델이 커져도 동일한 방법론을 적용할 수 있습니다.

Responsible Scaling Policy (RSP)

Anthropic은 AI 모델의 능력이 증가함에 따라 안전 조치도 비례적으로 강화해야 한다는 책임 있는 스케일링 정책 을 운영합니다.

최근 안전성 연구 성과 (2025~2026)

참고 Interpretability의 중요성: “왜 AI가 이런 답을 했는가?”를 설명할 수 없다면, AI를 신뢰할 수 없습니다. Anthropic의 Circuit Tracing 연구는 신경망 내부를 “해부”하여 특정 행동이 어떤 뉴런 경로에서 발생하는지 추적합니다. 이는 의료, 금융, 법률 분야에서 AI 도입의 전제 조건입니다.