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Claude Opus 4.6 Agent Teams 멀티 에이전트 협업을 마스터하는 5가지 핵심 요점

ByAPIYI - Stable and affordable AI API

저자 주: Claude Opus 4.6 Agent Teams는 여러 AI 에이전트가 병렬로 협업하여 복잡한 작업을 완료할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 작동 원리, 아키텍처 설계, 사용 사례 및 시작 단계를 기초부터 설명합니다.

Claude Opus 4.6이 AI의 작업 방식을 바꾸는 새로운 기능인 Agent Teams(멀티 에이전트 팀)를 선보였습니다. 간단히 말해, 이제 하나의 AI가 처음부터 끝까지 모든 일을 순차적으로 처리하는 대신, 여러 개의 Claude 인스턴스가 실제 개발 팀처럼 역할을 나누어 협업하게 할 수 있습니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Agent Teams의 작동 원리와 활용 사례, 그리고 이 기능을 처음부터 설정하고 사용하는 방법을 이해하게 될 것입니다.

claude-opus-4-6-agent-teams-how-to-use-guide-ko 图示

Claude Opus 4.6 Agent Teams 핵심 요점

요점 설명 가치
병렬 처리 (순차 처리 아님) 여러 Claude 인스턴스가 동시에 작업하며 각자 독립된 컨텍스트 유지 복잡한 작업 효율 수배 향상
리드 + 팀원 아키텍처 한 명의 주도자가 작업을 할당하고 여러 팀원이 실행 명확한 역할 분담으로 충돌 방지
에이전트 간 직접 통신 가능 팀원끼리 메시지를 주고받거나 상대방의 결론에 의문을 제기할 수 있음 기존의 주종(Master-Slave) 모델을 뛰어넘음
공유 작업 목록 모든 에이전트가 동일한 작업 목록을 공유하고 자율적으로 할당받음 사람이 일일이 할당할 필요 없음
파일 잠금(File Lock) 메커니즘 여러 에이전트가 동시에 동일한 파일을 수정하는 것을 방지 코드 충돌 및 덮어쓰기 방지

Agent Teams와 기존 단일 에이전트의 본질적 차이

기존 방식에서는 작업이 아무리 복잡해도 하나의 Claude와만 대화할 수 있었습니다. 코드 분석, 테스트 작성, 버그 수정 등을 한 번에 하나씩 순차적으로 처리해야 했죠. 작업 범위가 여러 파일이나 모듈에 걸쳐 있을 때 이 방식은 느릴 뿐만 아니라 놓치는 부분이 생기기 쉽습니다.

Agent Teams는 이 패러다임을 완전히 바꿨습니다. 핵심 개념은 하나의 큰 작업을 여러 개의 독립적인 하위 작업으로 나누고, 이를 여러 Claude 인스턴스가 병렬로 처리하는 것입니다. 실제 소프트웨어 팀처럼 아키텍트는 설계를 담당하고, 프런트엔드 엔지니어는 화면을 만들고, 백엔드 엔지니어는 API를 작성하며, 테스트 엔지니어는 테스트 케이스를 작성하는 등 각자의 역할에 맞춰 동시에 작업을 진행합니다.

Anthropic의 제품 책임자인 Scott White는 이를 "재능 있는 인간 팀이 당신을 위해 일하는 것"에 비유했습니다. 이는 작업 분해와 병렬 조율이 가져다주는 비약적인 효율성을 강조한 것입니다.

Claude Opus 4.6 Agent Teams 아키텍처 원리

Agent Teams의 아키텍처를 이해하는 것은 이 기능을 마스터하는 핵심이에요. 전체 시스템은 4개의 핵심 컴포넌트로 구성되어 있습니다.

claude-opus-4-6-agent-teams-how-to-use-guide-ko 图示

Agent Teams 4대 핵심 컴포넌트

컴포넌트 역할 작동 방식
Team Lead (주도자) 팀 생성, 작업 할당, 결과 취합 메인 Claude Code 세션
Teammates (팀원) 구체적인 작업 독립 수행 각자 독립적인 컨텍스트 윈도우 보유
Task List (작업 목록) 공유되는 작업 리스트 팀원이 자율적으로 선택, 의존성 지원
Mailbox (메일함 시스템) 에이전트 간 통신 점대점(P2P) 메시지 또는 전체 공지

Agent Teams의 3가지 통신 방식

첫 번째: Lead가 Teammate에게 지시를 내립니다. 가장 기본적인 모드예요. Lead가 작업을 생성하여 특정 Teammate에게 할당하거나, Teammate가 스스로 작업을 가져가도록 합니다. Teammate가 작업을 완료하면 결과가 자동으로 Lead에게 전달됩니다.

두 번째: Teammate 간의 직접 통신입니다. 이것이 Agent Teams가 기존의 Subagent 방식과 차별화되는 핵심 포인트예요. 팀원끼리 직접 메시지를 주고받을 수 있습니다. 예를 들어, 프론트엔드 엔지니어가 Lead를 거치지 않고 백엔드 엔지니어에게 "API 응답 형식이 어떻게 되나요?"라고 직접 물어볼 수 있는 거죠. 이러한 점대점(peer-to-peer) 통신은 협업 효율을 대폭 끌어올립니다.

세 번째: 전체 공지(Broadcast)입니다. Lead는 모든 Teammate에게 동시에 메시지를 보낼 수 있으며, 이는 프로젝트 전반의 의사결정 수정이 필요할 때 유용합니다. 하지만 공식 가이드에서는 주의해서 사용하길 권장하는데요, 공지 메시지의 토큰 소모량이 팀 규모에 따라 선형적으로 증가하기 때문입니다.

🎯 개발자 팁: Agent Teams의 통신 메커니즘은 실제 팀 협업 방식과 매우 유사합니다. 만약 자신만의 멀티 에이전트 애플리케이션을 구축하고 싶다면, APIYI(apiyi.com)를 통해 Claude Opus 4.6 API 인터페이스를 확보하여 유사한 협업 로직을 구현해 보세요.

Claude Opus 4.6 Agent Teams와 Subagent 비교

많은 분이 Agent Teams와 Subagent(서브 에이전트)를 혼동하시곤 합니다. 두 방식 모두 병렬 작업을 수행할 수 있다는 공통점이 있지만, 아키텍처와 적합한 사용 사례는 완전히 다릅니다.

구분 Subagent (서브 에이전트) Agent Teams (에이전트 팀)
컨텍스트 독립된 창, 결과를 호출자에게 반환 독립된 창, 완전한 자율성 보유
통신 방식 메인 에이전트에게만 보고 가능 팀원 간 직접 소통 가능
조정 방식 메인 에이전트가 통합 관리 작업 목록 공유 및 자율적 조정
적합한 시나리오 특정 작업에 집중, 결과 반환만 필요할 때 복잡한 작업, 토론과 협업이 필요할 때
토큰 소모량 낮음 (결과 요약만 전달) 높음 (각 팀원이 독립된 인스턴스)

어떤 것을 써야 할지 한눈에 판단하기

Subagent를 사용하세요: 심부름을 다녀온 뒤 결과를 보고할 '비서'가 필요할 때 적합합니다. 예를 들어, "이 함수가 어떤 파일들에서 호출되는지 찾아줘"와 같은 요청이 해당됩니다.

Agent Teams를 사용하세요: 함께 토론하고, 서로 피드백을 주고받으며 협력할 '팀'이 필요할 때 적합합니다. 예를 들어, "보안성, 성능, 테스트 커버리지라는 세 가지 관점에서 이 PR을 검토해줘"와 같은 요청이 해당됩니다.

claude-opus-4-6-agent-teams-how-to-use-guide-ko 图示

Claude Opus 4.6 Agent Teams 활용 시나리오

Agent Teams가 만능은 아닙니다. 특정 시나리오에서 그 가치가 극대화되는데요. 공식적으로 추천하는 4가지 강력한 활용 시나리오와 피해야 할 3가지 약한 시나리오를 정리해 드립니다.

Agent Teams의 4가지 강력한 시나리오

시나리오 1: 다각도 코드 리뷰

전통적인 1인 리뷰 방식은 특정 유형의 문제에만 집중하고 다른 측면을 놓치기 쉽습니다. Agent Teams를 사용하면 보안, 성능, 테스트 커버리지 등 다양한 차원에서 병렬로 리뷰를 진행할 수 있어요.

PR #142를 리뷰하기 위한 Agent Team을 생성하고, 세 명의 리뷰어를 배정해줘:
- 보안 취약점 집중 분석가 1명
- 성능 영향도 체크 전문가 1명
- 테스트 커버리지 검증 전문가 1명
각자 리뷰를 마친 후 발견된 사항을 보고하게 해줘.

시나리오 2: 경쟁적 가설 디버깅

버그의 근본 원인이 불분명할 때, 단일 에이전트는 그럴싸한 설명을 하나 찾으면 조사를 멈추는 경향이 있습니다. Agent Teams를 활용하면 여러 팀원(Teammate)이 동시에 서로 다른 가설을 조사하고, 상대방의 결론에 의문을 제기하게 할 수 있습니다.

사용자가 메시지를 하나 보낸 후 연결이 끊긴다는 피드백을 보냈어.
5명의 팀원을 만들어 각각 다른 가설을 조사하게 하고,
마치 과학 토론처럼 서로의 이론을 반박하며 토론하게 해줘.
최종적으로 합의된 내용을 문서로 작성해줘.

이러한 대립적 조사 메커니즘은 '닻 내림 효과(Anchoring Effect)'—즉, 처음 탐색한 가설이 후속 조사에 편향을 주는 현상을 방지해 줍니다.

시나리오 3: 새로운 기능 모듈 개발

새로운 기능이 여러 독립적인 모듈을 포함하는 경우, 각 팀원이 하나의 모듈을 담당하여 서로 간섭 없이 작업할 수 있습니다.

사용자 인증 시스템을 개발할 Agent Team을 만들어줘:
- 팀원 1: 백엔드 API 및 데이터베이스 모델 담당
- 팀원 2: 프런트엔드 로그인 및 회원가입 페이지 담당
- 팀원 3: 유닛 테스트 및 통합 테스트 담당

시나리오 4: 계층 간 변경 사항 조율

변경 사항이 프런트엔드, 백엔드, 테스트 계층에 걸쳐 있을 때, 각 계층을 서로 다른 팀원이 담당하고 메시징 시스템을 통해 동기화를 유지하며 작업할 수 있습니다.

Agent Teams 사용을 피해야 할 3가지 시나리오

약한 시나리오 이유 권장 사항
순차적 의존 작업 각 단계가 이전 단계의 결과에 의존하여 병렬 처리가 불가능함 단일 세션 또는 Subagent 사용
동일 파일의 빈번한 수정 여러 에이전트가 동일한 파일을 수정하면 덮어쓰기 발생 위험 단일 세션이 더 안전함
간단하고 작은 작업 조율 비용이 병렬 처리로 얻는 이득보다 큼 단일 세션에서 직접 완료

💡 활용 팁: Agent Teams가 처음이라면 코드 작성이 필요 없는 작업부터 시작해 보세요. 코드 리뷰, 기술 조사, 버그 조사 같은 작업은 병렬 탐색의 가치를 직관적으로 느낄 수 있으면서도, 병렬 구현 시 발생할 수 있는 조율의 어려움을 피할 수 있습니다.

Claude Opus 4.6 Agent Teams 빠르게 시작하기

1단계: Agent Teams 기능 활성화하기

Agent Teams는 현재 실험적 단계이므로 기본적으로 비활성화되어 있습니다. Claude Code 설정 파일에서 수동으로 켜주어야 합니다.

// settings.json에 추가
{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

또는 환경 변수를 통해 설정할 수도 있습니다.

export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

2단계: 자연어로 팀 구성하기

기능을 활성화한 후, Claude에게 어떤 팀을 원하는지 자연어로 말해보세요.

코드베이스에서 TODO 주석을 추적하는 CLI 도구를 설계하고 있어.
이 문제를 다양한 각도에서 탐색할 Agent Team을 만들어줘:
한 명은 사용자 경험(UX) 설계를 담당하고,
한 명은 기술 아키텍처를 담당하고,
한 명은 '악마의 대변인(Devil's Advocate)'이 되어 의문을 제기해줘.

Claude가 자동으로 팀을 생성하고, 역할을 할당하며, 팀원을 실행하고 전체 워크플로우를 조율합니다.

3단계: 표시 모드 선택하기

Agent Teams는 두 가지 표시 모드를 지원합니다.

모드 설명 적합한 환경
In-process (프로세스 내) 모든 팀원이 메인 터미널 내에서 실행되며, Shift+위/아래로 전환 모든 터미널, 추가 설정 불필요
Split panes (화면 분할) 각 팀원이 독립된 패널을 가지며, 모든 출력을 동시에 확인 가능 tmux 또는 iTerm2 필요

settings.json에서 설정할 수 있습니다.

{
  "teammateMode": "in-process"  // 또는 "tmux"
}

4단계: 팀원과 직접 상호작용하기

리드(Lead)를 통해 팀을 관리할 수도 있지만, 특정 팀원과 직접 대화할 수도 있습니다.

  • In-process 모드: Shift+위/아래로 팀원을 선택하고 직접 메시지 입력
  • Split panes 모드: 해당 패널을 클릭하고 해당 팀원의 세션에서 직접 작업

5단계: 작업 관리 및 정리

작업 진행 상황 확인: Ctrl+T를 눌러 작업 목록 표시 전환

팀원 종료:

researcher 팀원을 종료해줘

팀 리소스 정리:

전체 팀 정리해줘

⚠️ 중요 알림: 리소스 정리는 항상 리드(Lead)를 통해 수행하세요. 팀원이 스스로 정리하게 하면 리소스 상태가 불일치해질 수 있습니다.

🎯 기술 제언: Agent Teams에 익숙해진 후, 여러분의 애플리케이션에서 API 호출을 통해 Claude Opus 4.6의 멀티 에이전트 로직을 구현하고 싶다면, **APIYI(apiyi.com)**를 통해 통합 API 인터페이스를 활용해 보세요. 이 플랫폼은 Opus 4.6을 포함한 다양한 대규모 언어 모델을 지원합니다.

Claude Opus 4.6 에이전트 팀(Agent Teams) 실전 사례

사례: 16개의 에이전트로 러스트(Rust) 기반 C 컴파일러 만들기

Anthropic의 연구원 Nicholas Carlini는 에이전트 팀의 잠재력을 보여주는 매우 상징적인 실전 사례를 공개했습니다. 바로 16개의 Claude 인스턴스를 병렬로 연결해, 리눅스 커널을 컴파일할 수 있는 C 컴파일러를 러스트 언어로 바닥부터 구현한 프로젝트입니다.

지표 데이터
에이전트 수 16개 병렬 인스턴스
총 세션 수 약 2,000개의 Claude Code 세션
코드량 10만 라인의 러스트(Rust) 코드
토큰 소모량 입력 20억 + 출력 1.4억 토큰
API 비용 약 $20,000
컴파일 능력 Linux 6.9(x86, ARM, RISC-V) 컴파일 가능
테스트 통과율 GCC torture 테스트 수트 99% 통과

이 사례가 보여주는 에이전트 팀의 핵심 경험

작업 잠금(Task Lock) 메커니즘이 매우 중요합니다. 16개의 에이전트는 current_tasks/ 디렉토리에 텍스트 파일을 생성하여 작업을 "잠금" 상태로 만듭니다. 만약 두 에이전트가 동시에 같은 작업을 가져가려 하면, Git의 동기화 메커니즘이 두 번째 에이전트에게 다른 작업을 선택하도록 강제합니다.

엄격한 테스트 수트가 성공의 기초입니다. 사람이 직접 감독하지 않는 상황에서 에이전트는 자신의 작업이 올바른지 판단할 수 있는 명확한 피드백 신호가 필요합니다. 이 프로젝트에서는 GCC torture 테스트 수트가 그 역할을 훌륭히 수행했습니다.

병렬 처리가 곧 선형적인 속도 향상을 의미하지는 않습니다. 16개의 에이전트가 모두 동일한 버그에 직면하면 동시에 작업이 멈출 수 있습니다. 이 사례에서는 GCC를 '오라클(Oracle)'로 활용해 차분 테스트(Differential Testing)를 수행하는 혁신적인 방법으로 이 문제를 해결했습니다.

새로운 기능이 기존 기능을 망가뜨릴 수 있습니다. 이는 다중 에이전트 병렬 개발에서 흔히 발생하는 문제입니다. 한 에이전트가 작성한 새 코드가 다른 에이전트가 이미 완성해 놓은 기능에 오류를 일으킬 수 있죠. 따라서 엄격한 회귀 테스트(Regression Test)는 필수적인 안전장치입니다.

Claude Opus 4.6 에이전트 팀 베스트 프랙티스

공식 문서와 커뮤니티의 경험을 바탕으로, 에이전트 팀을 효과적으로 활용하기 위한 6가지 베스트 프랙티스를 정리해 드립니다.

실행 1: 팀원(Teammate)에게 충분한 컨텍스트를 제공하세요. 팀원은 프로젝트의 CLAUDE.md, MCP 서버, Skills를 자동으로 로드하지만, 리드(Lead) 에이전트의 대화 기록까지 상속받지는 않습니다. 팀원을 생성할 때 프롬프트에 구체적인 작업 세부 사항을 꼭 포함해야 합니다.

보안 검토 팀원을 생성하고 다음 프롬프트를 입력하세요:
"src/auth/ 디렉토리의 인증 모듈 보안 취약점을 검토해줘.
토큰 처리, 세션 관리, 입력값 검증을 중점적으로 살펴봐.
애플리케이션은 httpOnly 쿠키에 저장된 JWT 토큰을 사용해.
모든 문제를 보고하고 심각도 등급을 표시해줘."

실행 2: 작업 단위를 적절하게 나누세요. 공식 가이드에 따르면 각 팀원에게 5~6개 정도의 작업을 할당하는 것이 좋습니다. 작업이 너무 작으면 조율하는 데 드는 비용이 더 커지고, 작업이 너무 크면 팀원이 오랫동안 보고를 하지 않아 리스크가 커질 수 있습니다.

실행 3: 파일 충돌을 방지하세요. 각 팀원이 서로 다른 파일 세트를 담당하도록 관리해야 합니다. 두 팀원이 동시에 같은 파일을 수정하면 코드가 덮어씌워지는 문제가 발생할 수 있습니다.

실행 4: Delegate 모드를 잘 활용하세요. 리드 에이전트가 팀원의 작업을 기다리지 않고 직접 코드를 작성하기 시작한다면, Shift+Tab을 눌러 Delegate 모드로 전환하세요. 리드 에이전트가 조율 작업에만 집중하도록 강제할 수 있습니다.

실행 5: 계획 승인 단계를 두세요. 복잡하거나 위험 부담이 있는 작업의 경우, 팀원이 먼저 계획을 세우고 리드의 승인을 받은 뒤에 실행하도록 설정할 수 있습니다.

인증 모듈 리팩토링을 위한 아키텍트 팀원을 생성해줘.
코드를 수정하기 전에 반드시 계획을 제출하고 승인을 받도록 해.

실행 6: 정기적으로 진행 상황을 체크하세요. 팀을 오랫동안 방치하지 마세요. 정기적으로 팀원의 진행 상황을 확인하고, 방향이 어긋났다면 즉시 수정해 주어야 합니다.

💰 비용 팁: 에이전트 팀의 토큰 소모량은 단일 세션의 약 N배(N = 팀원 수)입니다. 팀 규모는 2~5명 정도로 유지하는 것이 경제적입니다. 만약 API 차원에서 비용 최적화가 필요하다면, APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 모델을 유연하게 호출해 보세요. 팀원에게는 가성비 좋은 Sonnet 4.5를, 리드에게는 성능이 가장 강력한 Opus 4.6을 사용하는 식으로 조합할 수 있습니다.

Claude Opus 4.6 Agent Teams 알려진 제한 사항

Agent Teams는 현재 실험적 미리보기 단계(Research Preview)에 있으며, 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

제한 항목 설명 대응 방법
세션 복구 미지원 /resume 및 /rewind 명령어로 In-process 모드의 Teammate를 복구할 수 없습니다. Lead가 Teammate를 다시 생성하도록 하세요.
작업 상태 지연 가능성 Teammate가 간혹 작업을 완료로 표시하지 않아, 다음 단계의 작업이 차단될 수 있습니다. 수동으로 작업 상태를 업데이트하거나 Lead에게 작업을 재촉하세요.
종료 속도가 느릴 수 있음 Teammate가 현재 진행 중인 요청을 모두 마쳐야 종료됩니다. 작업이 끝날 때까지 잠시 기다려 주세요.
세션당 하나의 팀만 가능 동시에 하나의 팀만 관리할 수 있습니다. 현재 팀을 정리한 후에 새로운 팀을 생성하세요.
중첩 팀 미지원 Teammate가 스스로 팀을 꾸릴 수는 없습니다. 오직 Lead만 팀을 관리할 수 있습니다.
Lead 권한 이전 불가 팀을 생성한 세션이 Lead로 고정됩니다. 처음부터 Lead 역할을 신중하게 계획하세요.
분할 화면 모드 환경 요구사항 tmux 또는 iTerm2가 필요합니다. VS Code 터미널이나 Windows 터미널은 분할 화면을 지원하지 않습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1: Agent Teams를 사용하려면 추가 비용을 내야 하나요?

Agent Teams 기능 자체는 추가 비용 없이 Claude Code 사용 권한에 포함되어 있습니다. 하지만 각 Teammate는 독립적인 Claude 인스턴스로 작동하므로, 토큰 소모량이 배로 늘어납니다. 예를 들어 5인 팀을 운영하면 단일 세션보다 약 5배의 토큰을 사용하게 됩니다. Pro 또는 Max 플랜을 사용 중이라면, 추가 사용량은 표준 API 요율에 따라 Extra Usage에서 차감됩니다. API 개발 환경의 경우, APIYI (apiyi.com) 플랫폼을 통해 Opus 4.6 인터페이스를 호출하여 실제 사용량만큼만 비용을 지불할 수도 있습니다.

Q2: 팀에 몇 명의 Teammate를 설정하는 것이 가장 좋나요?

공식적으로는 25명의 Teammate를 구성하고, 각 Teammate에게 56개의 작업을 할당하는 것을 권장합니다. 팀 규모가 너무 작으면 병렬 처리의 이점이 사라지고, 너무 크면 조율하는 데 드는 오버헤드가 급격히 늘어납니다. 코드 리뷰 작업의 경우, 보안·성능·테스트를 각각 담당하는 3명의 Teammate 구성이 효율적임이 검증되었습니다.

Q3: 일반 사용자도 Agent Teams를 사용할 수 있나요?

네, 가능합니다. 다만 Claude Code(명령줄 도구)를 사용해야 한다는 전제 조건이 있습니다. Agent Teams는 claude.ai 웹 버전이 아닌 Claude Code의 기능이기 때문입니다. Claude Code를 설치한 후 설정에서 실험적 기능을 활성화하면 됩니다. 만약 주로 API를 통해 Claude의 기능을 통합하여 사용하신다면, APIYI (apiyi.com) 플랫폼에서 인터페이스를 가져와 본인의 애플리케이션에 유사한 멀티 에이전트 협업 로직을 직접 구현할 수도 있습니다.

Q4: Agent Teams와 서드파티 멀티 에이전트 프레임워크의 차이점은 무엇인가요?

Agent Teams는 Anthropic의 공식 네이티브 기능으로, Claude Code에 깊숙이 통합되어 있어 별도의 프레임워크가 필요하지 않습니다. 설정이 간편하고 네이티브 통신을 지원하며, Claude 생태계와 완벽하게 연결된다는 것이 장점입니다. 반면 LangGraph나 CrewAI 같은 서드파티 프레임워크는 더 유연하며 다양한 모델과 서비스를 혼합해서 사용할 수 있지만, 통신 및 조율 로직을 직접 처리해야 합니다.

요약

Claude Opus 4.6 Agent Teams의 핵심 요점은 다음과 같아요:

  1. 아키텍처 설계: Lead + Teammate + 공유 작업 목록 + 이메일 시스템을 갖추고 있어요. 단순한 주종 관계의 보고 방식이 아니라 포인트 투 포인트(Point-to-Point) 통신을 지원합니다.
  2. 활용 사례: 다각도 코드 리뷰, 경쟁 가설 디버깅, 다중 모듈 병렬 개발, 계층 간 협업 변경 등에 적합해요.
  3. 사용 문턱: Claude Code가 필요하며 실험적 기능을 수동으로 활성화해야 해요. 현재는 Research Preview 단계입니다.
  4. 비용 고려: 토큰 소모량이 Teammate 수에 따라 선형적으로 증가하므로, 2~5명 정도의 Teammate 구성을 추천해요.
  5. 핵심 차이점: 기존 Subagent와 달리, Agent Teams의 Teammate들은 서로 소통하고 의문을 제기할 수 있어 토론과 협업이 필요한 복잡한 작업에 유리합니다.

Agent Teams는 AI 보조 개발이 '단독 작전'에서 '팀 협업'으로 패러다임이 전환되었음을 보여줍니다. 만약 Claude Opus 4.6의 성능을 직접 경험해보고 싶다면, APIYI(apiyi.com)를 통해 API 인터페이스를 활용해 보세요. 플랫폼에서 Opus 4.6을 포함한 다양한 주요 모델을 통합 인터페이스와 유연한 요금제로 제공하고 있습니다.

📚 참고 자료

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  1. Claude Code Agent Teams 공식 문서: Anthropic 공식 전체 사용 가이드

    • 링크: code.claude.com/docs/en/agent-teams
    • 설명: 아키텍처 상세 설명, 설정 방법, 베스트 프랙티스 및 알려진 제한 사항 포함

  2. Claude Opus 4.6 출시 공지: Anthropic 공식 블로그

    • 링크: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
    • 설명: Agent Teams 개요를 포함한 Opus 4.6의 모든 신기능 소개

  3. Agent Teams로 C 컴파일러 구축하기: Anthropic 엔지니어링 블로그 실전 사례

    • 링크: anthropic.com/engineering/building-c-compiler
    • 설명: 16개의 에이전트가 병렬로 10만 줄의 Rust 코드를 작성한 전체 기술 복기

  4. TechCrunch Agent Teams 보도: 제3자 매체의 심층 분석

    • 링크: techcrunch.com/2026/02/05/anthropic-releases-opus-4-6-with-new-agent-teams/
    • 설명: Anthropic 제품 책임자의 견해와 업계 분석 포함

작성자: APIYI Team
기술 교류: 더 많은 AI 모델 사용 튜토리얼과 API 호출 가이드는 APIYI(apiyi.com) 기술 커뮤니티를 방문해 주세요.

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