> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.sifi.life/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Anthropic 제품

> 이 문서는 **[GenAI 개념](/blog/guides/genai-concepts/overview)** 섹션의 일부입니다.

## 3. Claude Code -- 터미널 기반 코딩 Agent

### 개요

Claude Code는 2025년 2월 GA된 **터미널 네이티브 코딩 Agent** 입니다. IDE의 보조 도구가 아니라, 터미널에서 직접 코드베이스를 이해하고, 수정하고, 테스트하고, 커밋하는 **자율적 개발자** 입니다.

### 성장 지표

| 지표        | 수치                           |
| --------- | ---------------------------- |
| 일일 활성 사용자 | **35만+**                     |
| 누적 생성 PR  | **100만+**                    |
| 지원 IDE    | VS Code, JetBrains (확장 프로그램) |

### 핵심 기능

| 기능                   | 설명                                           |
| -------------------- | -------------------------------------------- |
| **코드베이스 이해**         | 대규모 모노레포도 자동으로 파악. `CLAUDE.md`로 프로젝트 컨텍스트 제공 |
| **멀티파일 편집**          | 여러 파일을 동시에 수정하고, 의존성까지 추적                    |
| **Git 통합**           | 커밋, 브랜치, PR 생성을 자연어로 수행                      |
| **테스트 실행**           | 코드 변경 후 자동으로 테스트 실행, 실패 시 수정                 |
| **Subagents**        | 복잡한 작업을 하위 Agent에 위임 (병렬 처리)                 |
| **Hooks**            | 특정 이벤트(파일 저장, 커밋 전 등)에 자동 실행되는 스크립트          |
| **Background Tasks** | 장기 실행 작업을 백그라운드에서 수행하고 완료 시 알림               |
| **MCP 클라이언트**        | MCP 서버 연결로 DB 쿼리, API 호출, 문서 검색 등 확장         |

### 아키텍처 특징

| 계층        | 내장 도구                              | 설명                      |
| --------- | ---------------------------------- | ----------------------- |
| **코드 작업** | Read (파일), Edit (수정), Bash (명령 실행) | 파일 시스템 읽기/쓰기, 셸 명령 실행   |
| **탐색**    | Grep (검색), Glob (패턴), Git (버전관리)   | 코드 검색, 파일 패턴 매칭, Git 작업 |
| **확장**    | MCP Clients (여러 MCP 서버에 동시 연결)     | DB 쿼리, API 호출, 문서 검색 등  |
| **병렬 처리** | Subagent Pool (병렬 하위 작업 실행)        | 복잡한 작업을 하위 Agent에 위임    |

> **참고**
> **CLAUDE.md**: 프로젝트 루트에 `CLAUDE.md` 파일을 두면 Claude Code가 프로젝트의 컨텍스트(디렉토리 구조, 코딩 컨벤션, 빌드 방법 등)를 자동으로 이해합니다. 사용자별(`~/.claude/CLAUDE.md`), 프로젝트별, 디렉토리별로 계층적 설정이 가능합니다.

***

## 4. Computer Use -- 데스크톱 제어 Agent

### 개요

2024년 10월 베타 출시된 Computer Use는 **최초의 프론티어 모델 데스크톱 제어** 기능입니다. 스크린샷을 분석하고, 마우스 클릭과 키보드 입력을 수행하여 사람처럼 컴퓨터를 조작합니다.

### 작동 원리

**반복 루프:** Screenshot (화면 캡처) → Analyze (요소 파악) → Act (클릭/타이핑) → 다시 Screenshot으로 돌아감

| 단계             | 설명                                   |
| -------------- | ------------------------------------ |
| **Screenshot** | 현재 화면을 이미지로 캡처                       |
| **Analyze**    | Claude의 비전 능력으로 UI 요소, 텍스트, 버튼 위치 파악 |
| **Act**        | 좌표 기반 마우스 이동/클릭, 키보드 입력 수행           |
| **Verify**     | 결과 스크린샷으로 성공 여부 확인 후 다음 단계 진행        |

### 활용 시나리오

| 시나리오            | 설명                       |
| --------------- | ------------------------ |
| **레거시 시스템 자동화** | API가 없는 오래된 웹/데스크톱 앱 조작  |
| **UI 테스트**      | 스크린샷 기반 E2E 테스트 자동화      |
| **데이터 수집**      | 웹 브라우저를 통한 복잡한 데이터 수집 작업 |
| **RPA 대체**      | 기존 RPA 도구보다 유연한 자동화      |

> **주의**
> **주의사항**: Computer Use는 아직 Beta 상태입니다. 프로덕션 환경에서는 샌드박스(가상 머신, Docker 컨테이너) 내에서 실행하는 것을 권장합니다. 민감한 정보가 표시된 화면에서는 사용을 제한해야 합니다.

### macOS 통합

2025년 이후 macOS 네이티브 통합이 추가되었습니다. Accessibility API를 활용해 스크린샷 없이도 UI 요소에 직접 접근할 수 있어, 속도와 정확도가 크게 향상되었습니다.

***

## 5. Agent SDK -- 프로그래밍 가능한 Claude Code

### 개요

2025년 9월 베타 출시된 Agent SDK는 **Claude Code가 내부에서 사용하는 것과 동일한 도구 세트** 를 Python과 TypeScript에서 프로그래밍 방식으로 사용할 수 있게 해줍니다.

> **참고**
> **핵심 차이점**: Claude Code는 "사람이 터미널에서 대화하며 사용", Agent SDK는 "프로그래머가 코드로 Agent를 구축"하는 데 사용합니다. 내부 엔진은 동일합니다.

### 핵심 기능

| 기능                     | 설명                                          |
| ---------------------- | ------------------------------------------- |
| **Claude Code 동일 도구**  | Read, Edit, Bash, Grep, Glob 등 파일 시스템 도구 내장 |
| **MCP 통합**             | MCP 서버를 코드로 연결하여 도구 확장                      |
| **Structured Outputs** | Agent 출력을 JSON Schema로 구조화                  |
| **1M 컨텍스트**            | 100만 토큰 컨텍스트 윈도우 활용                         |
| **Streaming**          | 실시간 토큰 스트리밍 지원                              |
| **비동기 실행**             | async/await 패턴으로 병렬 Agent 실행                |

### Python 사용 예시

```python theme={null}
from anthropic_agent import Agent, Tool
from anthropic_agent.tools import Read, Edit, Bash, Grep

# Agent 생성
agent = Agent(
    model="claude-opus-4-6",
    tools=[Read(), Edit(), Bash(), Grep()],
    system_prompt="당신은 시니어 백엔드 엔지니어입니다.",
    max_tokens=8192,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 4096}
)

# MCP 서버 연결
agent.add_mcp_server(
    name="databricks",
    command="npx",
    args=["@anthropic/mcp-databricks"]
)

# Agent 실행
result = await agent.run(
    "src/ 디렉토리에서 SQL 인젝션 취약점을 찾아서 수정하고, "
    "수정 전후 diff를 보여줘."
)

# Structured Output
from pydantic import BaseModel

class SecurityReport(BaseModel):
    vulnerabilities: list[dict]
    fixes_applied: list[str]
    risk_level: str

result = await agent.run(
    "보안 취약점 분석 보고서를 작성해줘.",
    output_schema=SecurityReport
)
```

### Claude Code vs Agent SDK 비교

| 항목        | Claude Code    | Agent SDK               |
| --------- | -------------- | ----------------------- |
| **인터페이스** | 터미널 대화형        | 프로그래밍 API               |
| **사용자**   | 개발자 (직접 사용)    | 개발자 (Agent 구축)          |
| **사용 사례** | 코딩, 디버깅, PR 작성 | 커스텀 Agent 빌드, 자동화 파이프라인 |
| **MCP**   | 설정 파일로 연결      | 코드로 연결                  |
| **배포**    | 로컬 터미널         | 서버, 클라우드, 컨테이너          |
| **확장성**   | 단일 사용자         | 멀티테넌트, 스케일아웃 가능         |

***

## 6. Claude 4 모델 패밀리

### 모델 라인업

Claude 4 세대는 두 가지 라인으로 구분됩니다: **Opus**(최고 성능)와 **Sonnet**(효율성).

| 모델             | 출시      | 특징                   | 주요 용도               |
| -------------- | ------- | -------------------- | ------------------- |
| **Opus 4**     | 2025.05 | 7시간 자율 작업, 최강 코딩     | 복잡한 코딩, 장기 Agent 작업 |
| **Sonnet 4**   | 2025.05 | Opus 대비 빠른 응답, 비용 효율 | 일상적 코딩, 분석          |
| **Sonnet 4.5** | 2025 H2 | Sonnet 라인 성능 향상      | 범용 작업               |
| **Opus 4.5**   | 2025 H2 | Opus 라인 성능 향상        | 고급 추론               |
| **Opus 4.6**   | 2026    | 최신 플래그십, 1M 컨텍스트     | Claude Code 기본 모델   |
| **Sonnet 4.6** | 2026    | 최신 효율 모델             | 대규모 배포, API 서비스     |

### Opus 4의 7시간 자율 작업

> **성공**
> **획기적 벤치마크**: Opus 4는 SWE-bench에서 72.5%를 기록하며, 단일 프롬프트로 최대 7시간 동안 자율적으로 코딩 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 "하루 종일 코딩하는 주니어 개발자" 수준의 자율성입니다.

| 능력          | 상세                                 |
| ----------- | ---------------------------------- |
| **장기 작업**   | 단일 프롬프트로 7시간 연속 작업                 |
| **자가 수정**   | 테스트 실패 시 스스로 코드 수정 후 재실행           |
| **컨텍스트 유지** | 장시간 작업에서도 초기 목표와 컨텍스트 유지           |
| **도구 체이닝**  | 파일 읽기 → 분석 → 수정 → 테스트 → 커밋의 전체 사이클 |

### Hybrid Reasoning (하이브리드 추론)

Claude 4 패밀리의 핵심 혁신은 **Interleaved Thinking with Tool Use** 입니다. 기존 모델이 "생각 → 도구 호출 → 응답"의 선형 구조였다면, Claude 4는 도구를 사용하면서 동시에 사고를 이어갑니다.

```
기존 모델:
  [생각] ──► [도구 호출] ──► [결과 수신] ──► [생각] ──► [응답]

Claude 4 (Interleaved):
  [생각 + 도구 호출] ──► [결과 수신 + 생각 계속] ──► [추가 도구 + 생각] ──► [응답]
```

이 방식의 장점:

* 도구 결과를 기다리는 동안에도 다음 단계를 미리 계획
* 여러 도구를 병렬로 호출하면서 중간 결과를 실시간 반영
* 전체 작업 완료 시간 단축