새로운 10배 엔지니어가 10배 더 많은 코드를 작성하는 것이 아니다. 그들은 코드를 작성하는 시스템을 구축한다.

10배 엔지니어는 수십 년 동안 실리콘 밸리의 신화였다. 혼자서 일하는 천재, 헤드폰을 착용하고 초인적인 속도로 우아한 코드를 대량 생산하는 사람. 우리는 그들이 존재하는지에 대해 논의했고, 어떻게 그들을 고용할 것인지에 대해 논쟁했고, 그들이 10배 엔지니어라고 주장하는 사람을 조용히 미워했다.

하지만 AI 우선의 미래로 가는 도중 интерес로운 일이 발생했다. 10배 엔지니어가 실제로 되었다. 하지만 우리는 상상했던 것과는 전혀 다르게 보인다.

OpenAI는 최근에 3명의 팀이 Codex를 사용하여 1,500개의 풀 리퀘스트와 약 100만 줄의 코드를 작성하지 않고 출품했다는 것을 공유했다. 3명의 엔지니어, 그리고 수동으로 작성된 코드는 없다. 수백명의 내부 사용자가 사용하는 프로덕션 제품이다.

그것은 10배가 아니다. 그것은 100배에 더 가깝다. 그리고 그것을 가능하게 한 기술은 타이핑 속도 또는 알고리즘을 더 잘 아는 것이 아니었다. 그것은 AI 에이전트가 생산적인 시스템을 구축하는 것이었다. 워크플로우, 가드레일, 검증 루프, 에이전트가 플러그인하고 인간이 검토하는 인터페이스.

나는 이것이 엔지니어링 조직에서 새로운 주요 기능의 출현이라고 믿는다. 나는 그것을 AI 오케스트레이션 엔지니어링이라고 부를 것이다.

세 가지 학문이 스탠드업에 들어간다

AI 오케스트레이션 엔지니어가 실제로 무엇을 하는지 살펴보면, 세 가지 친숙한 학문이 하나로融合된 것을 알 수 있다.

가장 명백한 성분은 DevOps이다. DevOps는 배포 파이프라인을 중앙화했다. 한 팀이 모든 엔지니어가 코드를 출품할 때 사용하는 CI/CD 워크플로우를 구성했다. AI 오케스트레이션 엔지니어링도 같은 것을 하지만 에이전트 워크플로우에 대해 한다. 그것은 태스크가 에이전트에 할당되는 방법, 출력이 검증되는 방법, 재시도와 폴백이 작동하는 방법, 에이전트가 플러그인하고 인간이 검토하는 인터페이스를 정의한다. 그것은 에이전트가 실행되는 공유 인프라이다.

그런 다음에는 아키텍처가 있다. 아키텍처는 DevOps와 더 많이 겹친다. 아키텍트는 어떤 인터페이스가 잠겨 있는지, 어떤 패턴이 강제되는지, 어떤 경계가 건너지지 않는지 결정한다. 에이전트 우선 세계에서 이것은 더 중요하다. 에이전트는 깨끗하고 잘 문서화된 코드베이스와 명확한 계약이 필요하다. AI 오케스트레이션 엔지니어는 이러한 제약을 정의한다. 그것은 인간의 가독성뿐만 아니라 에이전트의 이해를 위해이다. 지저분한 저장소는 더 이상 기술 부채만이 아니다. 그것은 에이전트가 터치하는 모든 제품의 생산성 상한선이다.

가장 이해되지 않는 부분은 AI 특정 계층이다. 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 관리, 모델 선택, 에이전트 구성. 오늘날 대부분의 엔지니어는 이것을 산재한, 태스크별 방식으로 한다. 각人は 자신의 프롬프팅 스타일, 자신의 에이전트 설정, 자신의 워크어라운드를 결정한다. AI 오케스트레이션 엔지니어는 이것을 중앙화한다. 그들은 공유 플레이북, 재사용 가능한 구성, 조직의 지식에 대해 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지에 대한 것을 구축한다.

별도로, 이러한 세 가지 기능은 대부분의 엔지니어링 조직에서 이미 존재한다. 논쟁은 이러한 것을 하나의 중앙 집중형 역할로 결합하여何か 질적으로 다른 것을 생성한다는 것이다.

쇼러너 메타포

영화 감독은 카메라를 작동시키지 않으며, 장면에 출연하지 않으며, 영상을 편집하지 않는다. 그러나 모든 프레임은 उनक의 결정이 반영된다.

그들은 샷 구성, 템포, 톤을 선택한다. 그들은 언제 가까이 밀어 넣고 언제 넓게 당겨야 하는지 결정한다. 그들은 모든 사람이 일관된 비전 안에서 최고의 작업을 할 수 있도록 환경을 설정한다(조명, 세트 디자인, 블로킹). 크루는 개별적으로 재능이 있지만, 그 조정 없이면 메스를 얻을 수 없다.

AI 오케스트레이션 엔지니어링도 같은 방식으로 작동한다. 에이전트는 가능하다. 모델은 강력하다. 그러나 에이전트를 조정하는 시스템을 설계하는 사람이 없으면, 제약을 정의하지 않으면, 피드백 루프를 구축하지 않으면, 워크플로우를 구조화하지 않으면, 우리는 모두 경험한 것을 얻는다. 일관되지 않은 출력,浪費된 컴퓨팅, 에이전트가 상반된 작업을 수행하며, 엔지니어가 에이전트가 생성한 코드를 고치는데 더 많은 시간을 보낸다.

감독은 영화를 부분의 합보다 더 큰 것으로 만든다. AI 오케스트레이션 엔지니어도 에이전트 플릿에 대해 같은 것을 한다.

대부분의 조직이 왜 투자하지 않는가

산업 전반에서 내가 보는 것은 다음과 같다. 회사들은 AI 도구에 많이 투자하지만, 도구 주변의 시스템에 거의 투자하지 않는다.

엔지니어는 Copilot, Claude, Codex에 접근할 수 있다. 그들은 개인적으로 실험한다. 일부는 파워 유저가 된다. 대부분은 “화려한 자동 완성” 단계에서 고정된다. 20%의 생산성 향상은 연구에서 계속 보고하는 증상이다. 그것은 도구 수준의 채택 без 시스템 수준의思考이다.

突破하는 조직, 2배 이상의 처리량을 보고하는 조직은 공통점이 있다. 그들은 오케스트레이션 작업을 중앙화했다. 누군가(또는 몇몇 팀)가 에이전트 워크플로우, 저장소 준비, 검증 인프라, 모든 에이전트가 접근할 수 있는 공유 컨텍스트를 소유한다.

역할이 실제로 어떻게 보이는가

AI 오케스트레이션 엔지니어의 일일 업무에는 다음이 포함될 수 있다.

• 에이전트 워크플로우 설계: 기능 요청이 어떻게 스펙이 되고, 계획이 되고, 병렬 에이전트 태스크가 되고, 검토되고 병합되는 코드가 되는지 정의한다.
• 검증 인프라 구축: 에이전트가 병합되기 전에 자동 테스트, 린팅 규칙, 보안 스캔, 평가 프레임워크를 구축한다.
• 에이전트 소비를 위한 저장소 유지 보수: 문서화, 깨끗한 인터페이스, 의존성 관리, 코드베이스 단순화, 모든 것이 에이전트의 이해를 위해 최적화된다.
• 프롬프트 및 컨텍스트 전략 중앙화: 공유 시스템 프롬프트, 검색 파이프라인, 모델 라우팅 결정, 구성 템플릿을 구축한다.
• 에이전트 성능 모니터링 및 개선: 성공률, 실패 모드, 비용, 병합 시간을 추적하고, 에이전트 플릿을 데이터에 따라 조정한다.

이 사람들은 플랫폼 엔지니어링, 소프트웨어 아키텍처, AI 전문 지식의 교차점에 있다. 그들은 기능을 작성하지 않는다. 그들은 기능 전달이 빠르고, 신뢰할 수 있고, 확장 가능하게 하는 시스템을 구축한다.

역사적 패턴

클라우드 컴퓨팅의 초기에는 배포가 모든 엔지니어의 사이드 퀘스트였다. 각 팀은 자신의 스크립트, 자신의 서버 구성, 자신의 코드를 프로덕션으로 가져오는 방법을 가지고 있었다. DevOps는 이 작업을 중앙화하기 위해 등장했다. 플랫폼 엔지니어링은 이를 공유, 셀프 서비스 인프라로 구축하기 위해 진화했다.

AI도 같은 아크를 따르고 있다. 현재, 에이전트 사용은 모든 엔지니어의 사이드 퀘스트이다. 각人は 자신의 프롬프팅 스타일, 자신의 도구 선호도,自己的 에이전트 모델을 가지고 있다. 이 작업을 중앙화하고, 인프라로 간주하는 조직은 DevOps 관행이 없는 조직보다 앞서갈 것이다.

차이는 속도이다. DevOps 전환에는 10년이 걸렸다. 이 전환은 분기 단위로 일어날 수 있다. 하지만 나는 조직이 패턴을 더 빠르게 인식한다고 가정한다.

앞으로의 길

만약 당신이 엔지니어링 리더라면, 나는 다음을 제안한다. 하지만 당신의 팀이 이미 얼마나 진행했는지에 따라 달라질 수 있다.

1. 이미 이 작업을 비공식적으로 하는 사람을 식별한다. 모든 조직에는 에이전트 워크플로우, 프롬프팅 또는 도구 설정에 대한 조언을 구하는 엔지니어가 있다. 그 사람이 당신의 프로토 AI 오케스트레이션 엔지니어이다.
2. 명시적으로 만든다. 함수에 이름, 권한, 자원을 부여한다. 그것을 실제 작업에 부착된 사이드 프로젝트로 남겨 두지 않는다.
3. 저장소 준비에서 시작한다. 복잡한 에이전트 워크플로우에 투자하기 전에 코드베이스가 에이전트가 실제로 탐색할 수 있는 것이지 확인한다. 깨끗한 인터페이스, 좋은 문서화, 포괄적인 테스트, 단순화된 아키텍처.
4. 작동하는 것을 중앙화한다. 누군가가 에이전트 출력을 크게 개선하는 프롬프팅 전략이나 워크플로우 패턴을 발견했을 때, 그것을 포착한다. 그것을 팀 전체의 기본값으로 만든다. 한 사람의 머릿속에 잠긴 부족 지식이 아니다.
5. 시스템 수준에서 측정한다. 개별 도구 사용량만을 추적하지 않는다. 태스크를 에이전트가 끝까지 완료하는 방법, 검토 및 재작업률, 병목 구간을 추적한다.

新的 10배

10배 엔지니어의 신화는 항상 개인 영웅주의에 대해であった. 한 사람, 다른 모든 사람보다 우수한 재능과 카페인으로 인해.

AI 시대에 10배 엔지니어의 현실은 시스템思考에 관한 것이다. 다른 모든 엔지니어(그리고 모든 에이전트)가 더 생산적이 되도록 하는 인프라, 워크플로우, 제약을 구축하는 사람이다.

그들은 10배 더 많은 코드를 작성하지 않는다. 그들은 코드를 작성하는 시스템을 구축한다.

나는 이 역할이 내가 여기서 설명한 것과 정확히 같은 방식으로 결실할지 확신할 수 없다. 하지만 나는 오케스트레이션 레이어(그들이 그것을 무엇이라고 부르든)를 구축하는 조직이 실제로 다른 모든 사람이 이야기하는 생산성 향상을 실현할 것이라고 khá 확신한다.