AI 코딩 에이전트 시대, 낯선 용어를 정복하는 PDCA 사이클

1. Plan (계획): 입력과 맥락 설계

작업을 시작하기 전, AI가 무엇을 해야 할지 정의하고 필요한 자료를 책상 위에 올려두는 단계입니다.
* Context Engineering: 작업에 필요한 모든 정보(지시문, 파일, 메모리)를 어떤 순서로 배치할지 설계합니다.
* Intent & Skill: 사용자의 의도를 파악하고, 그 일을 해결할 특수한 '기술 묶음'을 로드합니다.
* Progressive Disclosure: 처음부터 모든 정보를 주지 않고, 계획이 구체화됨에 따라 정보를 추가로 노출합니다.

2. Do (실행): 에이전트 구조와 협업

수립된 계획에 따라 실제로 코드를 짜고 작업을 수행하는 단계입니다.
* Multi-agents & Swarm: 혼자 하기 벅찬 일은 하위 에이전트(Subagent)에게 나누어 주거나 병렬로 동시에 실행합니다.
* Handoff: 한 에이전트가 초안을 잡으면, 다음 전문 에이전트가 이어받아 완성도를 높입니다.
* Background Agent: 사용자가 지켜보지 않아도 백그라운드에서 비동기적으로 실행을 이어갑니다.

3. Check (점검): 실행과 운영과 안전

결과물이 나오면 그것이 안전한지, 의도대로 되었는지 혹독하게 검증합니다.
* Harness & Trace: 에이전트의 사고 과정(Trace)을 추적하고, 실행 환경(Harness) 내에서 결과를 테스트합니다.
* Diff & Guardrail: 수정 전후를 비교(Diff)하고, 위험한 코드가 생성되지 않았는지 안전 장치(Guardrail)로 거릅니다.
* Sandbox: 격리된 안전한 공간에서 실제로 코드를 돌려보며 오류가 없는지 확인합니다.

4. Act (조치 및 개선): 메모리와 추론

점검 결과(Feedback)를 바탕으로 다음 단계로 나아가거나, 학습하여 '기억'으로 남기는 단계입니다.
* Ralph Loop: 점검 결과를 바탕으로 다시 새로운 인스턴스를 띄워 작업을 반복하되, 이전 기록(Git/파일)을 참고해 성능을 개선합니다.
* Memory & RLM: 중요한 정보는 장기 메모리에 저장하고, 너무 긴 내용은 REPL 변수 등에 보관하여 손실 없이 다음 루프에서 활용합니다.
🏗️ Platform (기반): 프로토콜과 연결
위의 PDCA 사이클이 매끄럽게 돌아갈 수 있도록 만들어주는 **'표준 도로'**입니다.
* MCP / ACP / LSP: 계획(Plan) 단계에서 외부 데이터를 가져오고, 실행(Do) 단계에서 도구를 호출하며, 점검(Check) 단계에서 코드의 의미를 분석하는 모든 과정이 이 표준 프로토콜 위에서 일어납니다. 도로가 잘 닦여 있을수록 PDCA 사이클은 더 빠르게 회전합니다.
💡 한 줄 요약
> "잘 설계된 계획(P)으로, 팀 단위 실행(D)을 하고, 안전하게 검증(C)하여, 기억으로 남기고 개선(A)한다."
>
이렇게 생각하면 새 용어가 나올 때 "아, 이건 에이전트가 '점검(C)'하는 단계에서 쓰는 기술이구나!" 하고 바로 이해하실 수 있습니다.