AI 에이전트가 자면서 코딩한다, Ralph Wiggum 기법 실전 가이드
목차
개요
AI 코딩 에이전트를 연속 루프로 실행하여 자율적으로 개발을 진행하는 방식이 주목받고 있다. Google 엔지니어 Addy Osmani가 공개한 이 기법은 개발자 커뮤니티에서 Ralph Wiggum 기법으로 불린다. 이 글은 루프 기반 자율 코딩의 작동 원리와 실전 적용 방법을 정리한다.
문제 정의
거대한 단일 프롬프트는 AI 모델의 컨텍스트 윈도우를 오버플로우시킨다. 그 결과 품질 저하와 환각(hallucination)이 발생한다. 이를 해결하기 위해 작업을 작은 단위로 나누고 반복 실행하는 접근법이 필요하다.
루프 기반 아키텍처
Geoffrey Huntley가 제안한 기본 구조는 다음과 같다.
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while :; do cat PROMPT.md | claude-code ; done
각 반복은 다음 사이클을 따른다.
- 태스크 선택
- 코딩 실행
- 테스트 검증
- 커밋
- 상태 업데이트
- 컨텍스트 리셋
매 사이클마다 컨텍스트가 완전히 리셋되므로, 컨텍스트 윈도우 오버플로우 문제를 근본적으로 해결한다.
핵심 혁신 요소
AGENTS.md 파일을 통한 학습 메커니즘
매 사이클마다 메모리를 리셋하면서도 학습을 유지하기 위해 중요 정보를 디스크에 기록한다. AGENTS.md 파일에는 다음 내용이 포함된다.
- 프로젝트 규칙 및 패턴
- 발견한 주의사항
- 과거 실수 사항
이를 통해 에이전트가 과거 결정을 반복하지 않게 된다.
테스트 기반 검증
각 반복마다 테스트를 실행하여 실패 시 태스크를 미완료 상태로 처리한다. Simon Willison은 코드베이스의 고품질 테스트가 에이전트의 새 테스트 품질에도 영향을 미친다고 지적했다. 기존 테스트의 품질이 높을수록 에이전트가 생성하는 테스트의 품질도 높아진다.
인간 감독 단계
완전 자율 방식은 아니다. 매일 아침 생성된 PR을 인간이 리뷰하는 QA 단계가 포함된다. 이를 통해 품질을 보장하고 위험한 변경사항을 사전에 차단한다.
실무 결과
Geoffrey Huntley는 이 방식으로 LLM 학습 데이터에 없는 새로운 프로그래밍 언어를 구현했다. 보고된 사례에 따르면, 일반적으로 5만 달러 규모의 프로젝트를 몇백 달러의 API 호출로 완수할 수 있었다. Ryan Carson은 창업자들이 매일 이런 루프를 10개 이상 운영하게 될 것이라고 예측했다.
개발자 역할 변화
이 기법의 확산은 개발자의 역할을 근본적으로 바꾸고 있다. 코드 작성에서 프로세스 큐레이션으로 전환되고 있다.
- 사양 작성
- 결과 리뷰
- 고수준 가이드 제공
개발자는 점차 AI 팀의 엔지니어링 매니저 역할로 변모하고 있다.
결론
Ralph Wiggum 기법은 AI 에이전트의 컨텍스트 한계를 루프와 디스크 기반 학습으로 극복하는 실용적인 접근법이다. 테스트 하네스의 품질과 인간 감독이 성공의 핵심 요소이다. AI 에이전트를 자율 개발에 활용하려는 팀이라면 이 패턴을 검토해볼 가치가 있다.