태스크 분해

큰 작업을 AI가 하나씩 처리하고 점검할 수 있는 작은 단계로 나누는 방법이다. 여러 단계가 얽힌 코딩·조사·문서 작업을 에이전트에게 맡길 때 가장 먼저 할 일이다.

예를 들어 "신제품 출시 마케팅 계획 세워줘"라면 "시장 분석 → 타겟 정의 → 채널 선정 → 콘텐츠 기획 → 타임라인 작성"으로 나눈다. AI는 단계마다 결과를 쌓아 가며 최종 목표까지 간다.

계획을 먼저 받고, 확인한 뒤 실행한다

가장 쉬운 방법은 실행하기 전에 계획부터 받는 것이다. "바로 고치지 말고 할 일을 단계 목록으로 먼저 보여줘"라고 하면 AI가 체크리스트를 만든다. 빠진 단계나 순서를 고친 다음 "1번부터 진행해"라고 하면 된다.

Claude Code 같은 코딩 에이전트로 큰 기능을 만들 때는 스펙 분석, 데이터 모델 설계, API 구현, 테스트 작성 순으로 할 일 목록을 만든다. 그리고 하나씩 지워 가며 진행한다. 큰 단계 안에 세부 단계를 다시 넣는 계층적 분해를 쓰면 더 큰 작업도 다룰 수 있다. API로 직접 만들 때는 단계마다 따로 호출하고, 앞 단계의 결과를 다음 호출에 입력으로 넘기면 된다.

미리 다 짤지, 하면서 정할지

나누는 방식은 크게 두 가지다. 할 일을 미리 내다볼 수 있으면 처음에 전체 계획을 세운다. 결과를 봐야 다음 할 일이 정해지는 일이면 한 단계씩 정한다.

너무 잘게 쪼개면 오히려 손해

단계가 많아질수록 호출이 늘어 시간과 비용이 커지고, 단계 사이에서 맥락이 빠지기 쉽다. 결과가 맞는지 바로 판단할 수 있는 크기로 나누는 게 적당하다. 짧은 질문이나 한 문단 요약처럼 단순한 일은 나누지 않는 편이 낫다.

처음 세운 계획이 틀리면 뒤 단계가 줄줄이 어긋난다. 중간 결과가 예상과 다르면 계획을 다시 세우게 하자. 단계마다 무엇을 끝냈는지 적어 두면 작업이 길어져도 헤매지 않는다. 사고의 사슬(CoT)은 한 번의 답변 안에서 생각을 단계별로 풀어 쓰는 것이다. 태스크 분해는 작업 자체를 따로 실행하고 점검할 단위로 나눈다는 점이 다르다.

큰 일은 목록부터 받고 하나씩 맡긴다

가장 흔한 건 에이전트에게 긴 작업을 맡기기 전에 할 일 목록부터 받는 방식이다. 목록을 사람이 확인하고 고친 뒤, 단계마다 결과를 보면서 다음으로 넘어간다.