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코드 에이전트의 세계 여러분은 코딩을 하다가 막히는 순간이 있으신가요? 프로그래밍 언어의 복잡한 구문이나 라이브러리 사용법을 기억하지 못해 구글링하느라 시간을 허비한 경험, 누구나 한 번쯤 있을 겁니다. 이제 인공지능이 이런 문제를 해결해주고 있습니다. 바로 '코드 에이전트(Code Agent)'라는 새로운 도구들인데요. 코드 에이전트란 무엇일까요? 간단히 말해 코딩을 도와주는 AI 비서라고 생각하면 됩니다. 여러분이 "로그인 기능을 만들어줘"라고 요청하면, 코드 에이전트는 그에 맞는 코드를 작성해주고, 문제가 있으면 디버깅까지 도와줍니다. 마치 옆에서 함께 일하는 동료 프로그래머처럼요. 오늘은 이런 코드 에이전트들 중 가장 주목받는 'Cursor'와 'Claude Code'를 비교한 벤치마크 테스트 결과를 살펴보겠습니다. 특히 이 에이전트들이 외부 문서와 정보를 어떻게 활용하는지, 그리고 어떤 방식이 가장 효과적인지 알아보겠습니다. 코드 에이전트와 외부 데이터 연결의 중요성 여러분은 요리를 할 때 레시피를 보면서 하시나요? 아니면 모든 요리법을 외워서 하시나요? 대부분은 복잡한 요리일수록 레시피를 참고합니다. 코딩도 마찬가지입니다. 복잡한 라이브러리나 프레임워크를 사용할 때는 공식 문서나 가이드를 참고해야 합니다. 코드 에이전트도 마찬가지입니다. 아무리 뛰어난 AI라도 모든 프로그래밍 지식을 완벽하게 기억할 수는 없습니다. 특히 새로운 라이브러리나 업데이트된 API를 다룰 때는 최신 문서를 참조해야 합니다. 이것이 바로 코드 에이전트가 외부 데이터에 접근하는 방법이 중요한 이유입니다. 이 벤치마크에서는 코드 에이전트가 외부 문서(여기서는 LangGraph 문서)에 접근하는 네 가지 방식을 비교했습니다: 문맥 채우기(Context Stuffing): 모든 문서를 한꺼번에 AI에게 제공 표준 llms.txt: 문서의 배경 정보, 링크, 페이지 설명을 담은 파일 제공 최적화된 llms.txt: AI가 더 명확하고 일관된 URL 설명으로 다시 작성한 파일 벡터 데이터베이스: 문서를 작은 조각으로 나누어 의미적 검색이 가능하게 구성 이 네 가지 방식 중 어떤 것이 가장 효과적일까요? 함께 알아보겠습니다. 벤치마크 과정: 5가지 코딩 과제 벤치마크는 간단합니다. LangGraph 문서를 필요로 하는 5가지 코딩 과제를 두 코드 에이전트(Cursor와 Claude Code)에게 제시하고, 네 가지 다른 방식으로 문서에 접근할 수 있게 했습니다. 코드 에이전트들은 주어진 과제를 완전히 자율적으로 해결해야 했습니다. 사람이 중간에 개입하지 않고, 에이전트 스스로 문서를 검색하고, 코드를 작성하고, 문제를 해결해야 했죠. 이런 방식을 "vibe coding"이라고 부릅니다. 편안하게 흐름을 타면서 코딩한다는 의미죠. 각 코드 에이전트가 작성한 스크립트는 다음 네 가지 기준으로 평가했습니다: 가져오기 성공(Import Success): 코드를 가져올 때 오류가 없는가? (0-1점) 실행 성공(Run Success): 스크립트가 오류 없이 실행되는가? (0-1점) LLM 품질 점수(Quality Score): 출력이 과제 요구사항을 충족하는가? (0-1점)