Anthropic Claude‑컴플렉스는 16개의 AI 에이전트로 구성되어 있으며, 자급자족으로 C 컴파일러를 만들었습니다

아나트릭스(Anthropic) 실험에서 16개의 독립형 AI 에이전트를 모아 Rust로 작성된 C 언어 컴파일러를 처음부터 만들었습니다. 결과물은 "순수" 구현으로, Linux 6.19 커널을 빌드하고 PostgreSQL, SQLite, Redis, FFmpeg, QEMU 같은 프로젝트를 컴파일할 수 있지만 GCC에 비해 품질과 효율성에서 크게 뒤처집니다.

어떻게 이루어졌는가

- 준비 단계
Claude Opus 4.6 모델 16개 인스턴스를 인터넷 접근 없이 별도의 Docker 컨테이너에서 실행했습니다. 각 에이전트는 공용 Git 저장소를 클론하고 lock 파일을 통해 과제를 받습니다.

- 자율 계획
중앙 조정자가 없으며, 각 에이전트가 다음에 수행할 “명백한” 작업을 스스로 결정합니다. 충돌 시 코드는 자동으로 병합됩니다.

- 개발 단계
에이전트에게 C 컴파일러를 완전히 새로 작성하도록 지시했습니다. 개발은 2주 동안 진행되었으며 Claude Code 세션이 약 2000회 필요했습니다.

- 테스트 단계
모델의 컨텍스트를 장황한 요청으로 막지 않기 위해 테스트는 요약 모드(출력 몇 줄)로 실행됩니다. 속도를 높이기 위해 1–10% 테스트만 빠르게 처리하는 옵션을 추가했습니다.

최종 제품

- 규모 – 약 100,000줄의 Rust 코드
- 기능성 – x86, ARM, RISC‑V에서 Linux 6.19 커널 빌드 가능; PostgreSQL, SQLite, Redis, FFmpeg, QEMU 컴파일 지원; GCC 테스트의 ~99% 통과
- 제한 사항 – 16비트 머신 코드 생성 불가(리눅스 실행에 GCC 필요), 어셈블러와 링커 오류 발생, GCC보다 낮은 성능. Rust 소스 품질도 숙련된 프로그래머 수준보다 떨어집니다.

실험 비용

교훈 및 결론

1. 자율성 한계 – 코드가 ~100,000줄에 이르면 에이전트는 프로젝트를 완전히 이해하지 못합니다. 이는 독립형 AI의 상한선일 수 있습니다.
2. 지원 필요성 – 기능 확장을 시도하면 기존 코드를 손상시키는 경우가 많습니다.
3. 개발 환경 중요성 – 인터넷 격리와 테스트 설정이 에이전트 안정성에 결정적입니다.

결론적으로, 현대 AI 모델은 최소한의 감독으로 복잡한 소프트웨어 시스템을 생성할 수 있지만, 여전히 숙련된 개발자를 완전히 대체하지는 못합니다. 코드 품질, 성능 및 신뢰성이 전통적인 컴파일러보다 낮으며 프로젝트 규모는 수십만 줄에 한정됩니다. 이는 중요한 진전이지만 완전한 자율 소프트웨어 개발에는 아직 멀었습니다.