클로드 팀 에이전트, 나도 할 수 있다 — Claude Code에서 AI 팀을 만드는 실전 가이드

"AI 에이전트가 팀으로 일한다고?"

처음 이 소식을 들었을 때 솔직히 반신반의했습니다. AI 하나한테 일 시키는 것도 프롬프트 한참 다듬어야 하는데, 여러 AI가 알아서 협업한다고? 2026년 2월 5일, Anthropic이 Claude Opus 4.6과 함께 공개한 팀 에이전트(Agent Teams) 기능을 직접 써봤습니다.

결론부터 말하면, 생각보다 진입장벽이 낮았고 효과는 확실했습니다. 이 글에서는 "팀 에이전트가 뭔지"부터 "오늘 당장 내 프로젝트에서 돌려보기"까지, 실제로 해본 사람 입장에서 정리합니다.

이 글에서 다루는 내용: 팀 에이전트의 작동 원리 / 환경 설정 방법 / 실전 사용 시나리오와 코드 예시 / Before/After 비교 / 솔직한 한계점과 팁

팀 에이전트가 뭔가요? 30초 요약

한 줄로 설명하면 이렇습니다: Claude Code 안에서 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 동시에 일하는 기능.

기존에는 Claude Code에게 일을 시키면 한 에이전트가 순서대로 처리했습니다. 파일 분석하고, 코드 고치고, 테스트 돌리고... 하나씩. 팀 에이전트는 이 과정을 병렬화합니다.

구조는 이렇습니다:

• 리드 에이전트(Team Lead): 사용자의 요청을 받아 작업을 분배하고 전체를 조율
• 팀원 에이전트(Teammates): 리드가 할당한 작업을 독립적으로 실행
• 공유 작업 목록(Task List): 전체 진행 상황을 추적
• 에이전트 간 메시징: 팀원끼리 필요한 정보를 주고받음

비유하자면, 기존 Claude Code가 "만능 인턴 1명"이었다면, 팀 에이전트는 "팀장 1명 + 전문 인턴 여러 명"인 셈입니다. 팀장이 일을 쪼개서 나눠주고, 각 인턴이 자기 파트를 동시에 처리합니다.

실제로 Anthropic 공식 문서에서는 이 기능을 "Claude Code에서 여러 에이전트가 팀으로 병렬 작업을 수행하는 기능"으로 소개하고 있으며, 현재 연구 프리뷰(Research Preview) 단계입니다.

왜 팀 에이전트에 주목해야 하는가

"에이전트 하나로도 충분한데 왜 여러 개가 필요해?"라고 물을 수 있습니다. 실무에서 써보면 답이 명확해집니다.

시간이 진짜로 줄어든다

혼자 일하는 에이전트는 아무리 빨라도 순차적입니다. 코드 리뷰를 하고 나서 테스트를 짜고 나서 문서를 업데이트합니다. 팀 에이전트는 이 세 작업을 동시에 합니다.

실제로 써본 체감을 표로 정리하면:

물론 단순히 3배 빨라지는 건 아닙니다. 작업 분배와 결과 합치는 오버헤드가 있습니다. 하지만 서로 독립적인 작업이 많을수록 효과가 큽니다.

Claude Opus 4.6이 팀 에이전트의 기반

팀 에이전트가 제대로 작동하려면 각 에이전트가 충분히 똑똑해야 합니다. 여기서 Opus 4.6의 스펙이 빛을 발합니다:

• 100만 토큰 컨텍스트: 각 에이전트가 프로젝트 전체 맥락을 이해한 상태로 작업
• Terminal-Bench 2.0 에이전트 코딩 1위 (65.4%): 독립적으로 코드를 작성하고 수정하는 능력
• 적응형 사고(Adaptive Thinking): 간단한 하위 작업은 빠르게, 복잡한 작업은 깊이 있게 처리
• GDPval-AA 지식 업무 1위: 문서 작성, 분석 등 비코딩 작업에서도 높은 품질

특히 적응형 사고는 팀 에이전트와 궁합이 좋습니다. 단순 파일 생성 같은 작업에는 low 수준으로 빠르게 처리하고, 아키텍처 분석 같은 작업에는 max 수준으로 깊이 파고들 수 있으니까요.

환경 설정: 10분이면 끝납니다

"설정이 복잡하면 어쩌지?"라는 걱정이 있을 수 있는데, 생각보다 간단합니다. 단계별로 보여드리겠습니다.

사전 준비물

시작하기 전에 필요한 것:

1. Claude Code CLI 최신 버전 (터미널에서 claude --version으로 확인)
2. Anthropic API 키 또는 Claude Pro/Team 구독
3. Node.js 18 이상 (Claude Code 실행 환경)

Claude Code가 아직 없다면 터미널에서 바로 설치할 수 있습니다:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Step 1. 팀 에이전트 기능 활성화

현재 팀 에이전트는 실험적 기능이라 명시적으로 켜줘야 합니다. Claude Code의 설정에서 활성화합니다:

# Claude Code 설정에서 팀 에이전트 활성화
claude config set agentTeams true

또는 Claude Code 실행 시 직접 지정할 수도 있습니다:

claude --agent-teams

Step 2. CLAUDE.md에 팀 규칙 정의하기

프로젝트 루트의 CLAUDE.md 파일이 팀 에이전트의 "업무 매뉴얼" 역할을 합니다. 여기에 팀 운영 규칙을 정의하면 각 에이전트가 이를 참고합니다.

# CLAUDE.md

## 프로젝트 개요
이 프로젝트는 Next.js 기반 e-commerce 플랫폼입니다.

## 코딩 컨벤션
- TypeScript strict 모드 사용
- 함수형 컴포넌트 + React hooks
- 테스트는 Jest + React Testing Library

## 팀 에이전트 규칙
- 코드 변경 시 반드시 관련 테스트 파일도 업데이트
- 커밋 메시지는 Conventional Commits 형식
- 보안 관련 변경은 리드 에이전트에게 보고 후 진행

핵심 포인트: CLAUDE.md에 프로젝트 컨텍스트를 잘 정리해두면, 팀원 에이전트들이 별도 설명 없이도 프로젝트를 이해하고 일관된 코드를 생성합니다.

Step 3. 팀 에이전트 실행하기

설정이 끝났으면 Claude Code를 실행하고, 자연어로 팀 작업을 지시하면 됩니다:

# Claude Code 시작
claude

# 팀 에이전트에게 작업 지시 (자연어)
> 이 프로젝트의 인증 모듈을 리팩토링해줘.
> 팀으로 작업해서 한 에이전트는 기존 코드 분석,
> 다른 에이전트는 새 구조 설계,
> 나머지 에이전트는 테스트 작성을 동시에 진행해줘.

리드 에이전트가 이 요청을 받으면:

1. 작업을 하위 태스크로 분해
2. 각 팀원 에이전트에게 태스크 할당
3. 팀원들이 병렬로 작업 시작
4. 진행 상황을 공유 작업 목록에서 추적
5. 모든 작업이 완료되면 결과를 통합

실행 모드 선택

팀 에이전트는 두 가지 실행 모드를 지원합니다:

Split Panes 모드를 쓰면 각 에이전트가 무슨 작업을 하고 있는지 실시간으로 볼 수 있어서, 처음 써볼 때 추천합니다. 각 패널에서 에이전트의 사고 과정과 작업 진행 상황을 직접 확인할 수 있습니다.

실전 시나리오 1: 코드 리뷰를 팀으로 돌리기

가장 먼저 효과를 체감한 건 코드 리뷰였습니다. 보통 PR이 올라오면 보안, 성능, 코드 스타일을 하나씩 점검하는데, 팀 에이전트로 이걸 동시에 처리할 수 있습니다.

실제 사용 예시

> 이 PR을 팀으로 리뷰해줘:
> - 에이전트 1: 보안 취약점 분석 (OWASP Top 10 기준)
> - 에이전트 2: 성능 이슈 검토 (N+1 쿼리, 메모리 누수 등)
> - 에이전트 3: 코드 스타일 & 컨벤션 체크
> 각자 분석 후 종합 리뷰 리포트를 만들어줘.

리드 에이전트가 세 팀원에게 작업을 분배하면, 각각 독립적으로 PR의 변경 파일을 분석합니다. 완료 후 리드가 세 리뷰 결과를 하나의 종합 리포트로 합쳐줍니다.

결과물 예시 (종합 리뷰 리포트)

이런 형태의 결과를 받을 수 있습니다:

## PR #142 종합 리뷰

### 보안 (에이전트 1)
- [Critical] src/auth/login.ts:45 - SQL 인젝션 가능성
  - 사용자 입력이 직접 쿼리에 삽입됨. 파라미터화된 쿼리 사용 필요
- [Warning] src/api/upload.ts:89 - 파일 업로드 크기 제한 미설정

### 성능 (에이전트 2)
- [Warning] src/services/user.ts:23 - N+1 쿼리 패턴 감지
  - 루프 내 개별 조회 -> 배치 조회로 변경 권장
- [Info] src/utils/cache.ts - 캐시 TTL 설정 없음

### 코드 스타일 (에이전트 3)
- src/components/Dashboard.tsx - any 타입 3곳 사용
- src/hooks/useAuth.ts - useEffect 의존성 배열 누락

혼자 이 세 관점을 다 체크하려면 PR 규모에 따라 30분~1시간 걸리는데, 팀 에이전트로 6~7분이면 종합 리포트가 나옵니다.

실전 시나리오 2: 블로그 글을 팀으로 작성하기

개발 작업뿐 아니라 콘텐츠 제작에도 팀 에이전트를 활용할 수 있습니다. 사실 이 블로그 글 자체도 팀 에이전트의 도움을 받아 작성했습니다.

콘텐츠 팀 구성 예시

> 'Claude 팀 에이전트 활용법'이라는 주제로 블로그 글을 쓸 거야.
> 팀으로 작업하자:
> - 에이전트 1(리서처): 공식 문서와 기술 블로그에서 팩트 수집
> - 에이전트 2(라이터): 수집된 자료 기반으로 초안 작성
> - 에이전트 3(에디터): 초안 검수, SEO 최적화, 가독성 개선
> 리서처가 자료를 모으면 라이터에게 전달하고,
> 라이터 초안이 나오면 에디터가 다듬는 순서로 진행해줘.

이 시나리오에서는 순차적 의존성이 있는 작업(리서치 → 작성 → 편집)을 팀 에이전트가 자동으로 조율합니다. 리서처가 자료를 모으는 동안 라이터는 기존 지식으로 글의 뼈대를 잡고, 리서치 결과가 도착하면 살을 붙이는 식입니다.

실전 시나리오 3: 레거시 코드 마이그레이션

팀 에이전트의 진가가 가장 드러나는 건 대규모 코드 작업입니다. Hyperithm 기술 블로그에 따르면 레거시 프론트엔드 개발 시간이 30~90% 단축된 사례가 보고되었는데, 팀 에이전트를 쓰면 이 효과가 더 커집니다.

마이그레이션 팀 구성 예시

> JavaScript 프로젝트를 TypeScript로 마이그레이션하려고 해.
> 팀으로 작업해줘:
> - 에이전트 1: src/components 디렉토리의 .js 파일을 .tsx로 변환
> - 에이전트 2: src/utils 디렉토리의 .js 파일을 .ts로 변환
> - 에이전트 3: 변환된 파일들의 타입 에러를 수정하고 테스트 작성
> 각 에이전트는 자기 담당 디렉토리만 수정하고,
> 공유 타입은 src/types에 정의해서 서로 참조해줘.

이렇게 디렉토리 단위로 작업을 나누면 에이전트 간 충돌 없이 병렬 처리가 가능합니다. 에이전트 3은 1, 2의 작업이 끝난 뒤에 실행되도록 리드 에이전트가 순서를 조절합니다.

대규모 작업에서의 핵심 팁

팀 에이전트로 큰 작업을 할 때 알아두면 좋은 점:

1. 작업 단위를 파일이나 디렉토리로 명확히 분리하세요: 여러 에이전트가 같은 파일을 동시에 수정하면 충돌이 생깁니다
2. 공유 리소스(타입 정의, 설정 파일 등)는 먼저 정리한 뒤 팀 작업을 시작하세요: 기반이 되는 부분은 리드 에이전트가 먼저 처리하고, 이후 팀원들에게 분배
3. 결과 통합은 리드 에이전트에게 맡기세요: 각 에이전트의 작업물을 수동으로 합치는 것보다, "모든 작업이 끝나면 전체 빌드 테스트를 돌려줘"라고 지시하는 게 효율적

에이전트 팀 설계 패턴: 3가지 협업 모드

팀 에이전트는 작업 성격에 따라 세 가지 협업 방식을 선택할 수 있습니다. 어떤 모드가 적합한지는 작업의 의존 관계에 따라 달라집니다.

패턴 1: Team Leader (지휘관 모드)

리드 에이전트 ──→ 팀원 A (독립 작업)
             ├──→ 팀원 B (독립 작업)
             └──→ 팀원 C (독립 작업)
                        ↓
              리드가 결과 통합

적합한 상황: 서로 독립적인 작업을 동시에 처리할 때

예시: 보안 리뷰 + 성능 리뷰 + 스타일 리뷰를 동시에

패턴 2: Collaborative (협업 모드)

에이전트 A ←──→ 에이전트 B
     ↑              ↓
에이전트 C ←──→ 에이전트 D

적합한 상황: 에이전트들이 서로 정보를 주고받으며 작업해야 할 때

예시: 프론트엔드 에이전트와 백엔드 에이전트가 API 인터페이스를 맞추며 동시 개발

패턴 3: Autonomous (자율 모드)

에이전트 A (독립)
에이전트 B (독립)
에이전트 C (독립)

적합한 상황: 완전히 독립적인 작업을 각자 알아서 처리할 때

예시: 3개 국어 문서 번역을 각각 다른 에이전트가 동시에

실전에서는 Team Leader 모드를 가장 많이 사용합니다. 대부분의 작업이 "작업 분배 → 병렬 실행 → 결과 통합" 패턴이기 때문입니다.

MCP 통합: 팀 에이전트의 무기를 확장하기

팀 에이전트의 진짜 힘은 MCP(Model Context Protocol) 서버와 연동할 때 나옵니다. MCP를 통해 외부 도구들을 에이전트의 도구로 추가할 수 있습니다.

실무에서 유용한 MCP 조합

// .claude/settings.json 예시
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic-ai/mcp-server-github"]
    },
    "jira": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-jira"],
      "env": {
        "JIRA_URL": "${JIRA_URL}",
        "JIRA_TOKEN": "${JIRA_TOKEN}"
      }
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-slack"],
      "env": {
        "SLACK_TOKEN": "${SLACK_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

이렇게 설정하면 팀 에이전트가 다음과 같은 워크플로우를 자동으로 처리합니다:

> Jira 티켓 PROJ-234를 확인하고, 해당 이슈를 수정해줘.
> 팀으로 작업해서:
> - 에이전트 1: Jira 티켓 내용 분석 + 관련 코드 파악
> - 에이전트 2: 버그 수정 코드 작성
> - 에이전트 3: 수정 내용으로 테스트 작성
> 완료되면 GitHub PR을 생성하고 Jira 티켓 상태를 'In Review'로 변경해줘.

Jira 확인 → 코드 수정 → 테스트 작성 → PR 생성 → Jira 업데이트까지, 사람이 하면 컨텍스트 스위칭만으로도 시간이 걸리는 작업을 팀 에이전트가 한 번에 처리합니다.

비개발자도 쓸 수 있나요? 네, 됩니다

"팀 에이전트는 개발자 전용 아닌가요?"라고 물을 수 있습니다. Claude Code가 터미널 기반이다 보니 그런 인상이 있는데, 실제로는 비개발 업무에도 활용 가능합니다.

마케팅 팀 시나리오

> 다음 주 신제품 론칭 콘텐츠를 준비해줘.
> 팀으로 작업하자:
> - 에이전트 1: 경쟁사 제품 3개의 포지셔닝 분석
> - 에이전트 2: 타겟 페르소나 3개 정의 + 각 페르소나별 메시지 프레임
> - 에이전트 3: 블로그 포스트 초안 + SNS 콘텐츠 5개 작성
> 에이전트 1, 2의 결과를 에이전트 3이 참고해서 콘텐츠에 반영해줘.

리서치 팀 시나리오

> "2026년 한국 이커머스 트렌드"에 대한 리서치 보고서를 만들어줘.
> 팀으로 작업하자:
> - 에이전트 1: 시장 규모와 성장률 데이터 수집
> - 에이전트 2: 주요 플레이어 전략 분석
> - 에이전트 3: 소비자 행동 변화 트렌드 정리
> 세 에이전트의 결과를 합쳐서 경영진 보고용 10페이지 보고서로 만들어줘.

다만 솔직히 말하면, 현재 팀 에이전트는 Claude Code(터미널 CLI)에서만 사용 가능합니다. claude.ai 웹 인터페이스에서는 아직 지원되지 않습니다. 비개발자가 쓰려면 터미널에 Claude Code를 설치하는 과정이 필요한데, 이 부분의 진입장벽이 있긴 합니다. 하지만 설치 자체는 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 한 줄이라 생각보다 어렵지 않습니다.

Before/After: 실제 워크플로우 비교

구체적으로 어떻게 달라지는지, 실제 업무 시나리오를 Before/After로 비교합니다.

시나리오: "새 API 엔드포인트 추가"

Before (단일 에이전트)

사용자: "주문 내역 조회 API를 추가해줘"
    ↓
에이전트: 요구사항 분석 (2분)
    ↓
에이전트: 라우터 코드 작성 (3분)
    ↓
에이전트: 서비스 로직 구현 (5분)
    ↓
에이전트: 데이터베이스 쿼리 작성 (3분)
    ↓
에이전트: 테스트 코드 작성 (5분)
    ↓
에이전트: API 문서 업데이트 (3분)
    ↓
총 소요시간: 약 21분 (순차)

After (팀 에이전트)

사용자: "주문 내역 조회 API를 추가해줘. 팀으로 작업해."
    ↓
리드: 요구사항 분석 + 작업 분배 (2분)
    ↓ (동시 진행)
├─ 팀원 A: 라우터 + 서비스 로직 (6분)
├─ 팀원 B: DB 스키마 + 쿼리 최적화 (4분)
└─ 팀원 C: 테스트 + API 문서 (5분)
    ↓
리드: 결과 통합 + 빌드 검증 (2분)
    ↓
총 소요시간: 약 10분 (병렬)

핵심은 독립적으로 진행 가능한 작업을 식별하고 동시에 돌리는 것입니다. 21분이 10분으로 줄었고, 작업의 성격이 더 복잡하고 규모가 클수록 차이가 커집니다.

솔직한 한계점과 주의사항

팀 에이전트가 만능은 아닙니다. 실제로 써보면서 느낀 한계를 솔직하게 공유합니다.

아직 연구 프리뷰입니다

가장 중요한 점부터. 팀 에이전트는 연구 프리뷰(Research Preview) 단계입니다. 정식 출시된 안정적인 기능이 아닙니다. 구체적으로:

• 세션 복원이 불안정: 작업 도중 에이전트가 중단되면 이어서 작업하기 어려울 수 있습니다
• 작업 조율 한계: 복잡한 의존 관계가 있는 작업에서 순서가 꼬이는 경우가 간헐적으로 있습니다
• 종료 동작: 모든 에이전트가 깔끔하게 종료되지 않을 때가 있습니다

이런 이유로, 프로덕션 핵심 코드보다는 실험적 프로젝트나 개인 프로젝트에서 먼저 써보는 걸 강력히 권합니다.

비용이 늘어날 수 있습니다

에이전트가 3개 돌아가면, 당연히 API 토큰 사용량도 늘어납니다. Opus 4.6의 API 가격은 입력 $5/MTok, 출력 $25/MTok인데, 팀 에이전트를 쓰면 각 에이전트가 독립적으로 토큰을 소비합니다.

절약 팁:

• 프롬프트 캐싱 활용: 공통 컨텍스트(CLAUDE.md, 프로젝트 구조 등)가 캐싱되면 90% 할인
• Batch API 조합: 급하지 않은 작업은 Batch로 돌리면 50% 할인
• 적응형 사고 레벨 조정: 단순 작업에는 low, 핵심 작업에만 high나 max 사용

Pro 구독 사용자라면 월 $20 내에서 팀 에이전트도 사용할 수 있으니, API 사용자보다 부담이 적습니다.

모든 작업에 팀이 필요한 건 아닙니다

팀 에이전트의 오버헤드(작업 분배, 결과 통합, 에이전트 간 통신)를 고려하면, 5분 이내에 끝나는 단순 작업은 단일 에이전트가 더 효율적입니다. "이메일 초안 써줘"에 팀 에이전트를 쓸 필요는 없습니다.

팀 에이전트가 효과적인 기준:

• 작업 시간이 15분 이상 예상될 때
• 서로 독립적인 하위 작업이 2개 이상 있을 때
• 여러 관점의 분석이 동시에 필요할 때

시작하기 전에 알아둘 실전 팁 5가지

실제로 써보면서 배운 팁을 정리합니다.

1. CLAUDE.md를 꼼꼼히 작성하세요

팀원 에이전트들은 리드 에이전트와 같은 수준의 지시를 받지 못합니다. CLAUDE.md에 프로젝트 규칙을 잘 정리해두면, 모든 에이전트가 같은 기준으로 작업합니다.

2. 처음에는 2~3개 에이전트부터 시작하세요

많은 에이전트를 한꺼번에 돌리면 관리가 어려워집니다. 2개로 시작해서 점차 늘려가는 게 안전합니다.

3. Split Panes 모드로 각 에이전트를 모니터링하세요

처음 사용할 때는 각 에이전트가 뭘 하고 있는지 눈으로 확인하는 게 중요합니다. tmux나 iTerm2의 분할 화면 기능을 활용하면 실시간으로 볼 수 있습니다.

4. 에이전트 간 작업 범위를 명확히 나누세요

"프론트엔드는 에이전트 A, 백엔드는 에이전트 B"처럼 파일 시스템 기준으로 영역을 분리하면 충돌이 줄어듭니다. 같은 파일을 여러 에이전트가 동시에 수정하는 건 피하세요.

5. 결과물은 반드시 리뷰하세요

팀 에이전트가 빠르게 결과를 내놓더라도, AI가 만든 코드와 문서는 사람이 검증해야 합니다. 특히 에이전트 간 경계 지점(API 인터페이스, 공유 타입 등)을 집중적으로 확인하세요.

마무리: AI 팀을 이끄는 시대

지금까지의 핵심을 정리하면:

1. 팀 에이전트는 Claude Code 안에서 여러 AI 에이전트가 병렬로 협업하는 기능입니다. 설정은 간단하고, 효과는 독립적인 작업이 많을수록 큽니다.
2. 코드 리뷰, 마이그레이션, 콘텐츠 제작 등 다양한 시나리오에서 활용할 수 있습니다. 개발자뿐 아니라 비개발 업무에도 적용 가능합니다.
3. 아직 연구 프리뷰 단계라 한계가 있지만, 지금부터 익혀두면 정식 출시 때 바로 실무에 적용할 수 있습니다.

Anthropic CEO 다리오 아모데이가 "바이브 코딩(vibe coding)을 넘어 바이브 워킹(vibe working)의 시대"라고 했는데, 팀 에이전트가 바로 그 방향의 첫걸음입니다. AI 한 명한테 일을 시키는 시대에서, AI 팀을 이끄는 시대로 바뀌고 있습니다.

오늘 한 가지만 해보세요. Claude Code를 열고 팀 에이전트를 활성화한 뒤, 평소 하던 코드 리뷰나 문서 작업에 "팀으로 작업해줘"라고 한 줄만 추가해보는 겁니다. 생각보다 쉽게 시작할 수 있고, 한 번 써보면 돌아가기 어렵습니다.

Claude Code 시작하기 → claude.ai/code