핵심 개념
Verdent의 아키텍처와 핵심 용어 이해하기
Verdent for VS Code는 AI 기반 개발에 정밀함과 제어력을 더합니다. 기존 AI 코딩 도구는 사용자의 의도를 추측합니다. Verdent에서는 AI가 실행 전에 무엇을 할지 정확히 확인하고, 올바르게 작동하는지 검증한 뒤, 매번 신뢰할 수 있는 코드를 전달할 수 있습니다.
먼저 계획하고, 일찍 검증하고, 신뢰할 수 있는 코드 전달하기
Verdent의 워크플로는 세 가지 핵심 단계로 구성됩니다.
- 플랜 - 실행 전에 AI와 명확화 루프를 거칩니다. 플랜 규칙으로 동작을 맞춤 설정하고, 대화형 아키텍처 계획, 시각적 다이어그램, 작업 분해를 사용해 요구사항을 아주 명확하게 만들 수 있습니다
- 코드 - Code Diff의 엔터프라이즈급 분석으로 변경 사항을 검토하고, 프로덕션 준비가 된 결과물을 자신 있게 전달합니다
- 검증 - Verify 서브에이전트와 브라우저 액션으로 품질을 보증합니다. 코드가 포괄적인 검증을 통과할 때까지 여러 차례의 수정 주기를 반복합니다
이 핵심 개념과 Verdent의 아키텍처를 이해하면 확장 프로그램을 더 효과적으로 사용할 수 있습니다.
더 알아보기: Plan-Code-Verify 워크플로
아키텍처 개요
복잡한 작업은 특정 목적에 최적화된 전문 AI 에이전트로 분해되어 위임됩니다. 각 서브에이전트는 자신만의 맞춤 시스템 프롬프트와 별도 컨텍스트 창으로 동작하며, 이를 호출한 메인 에이전트와 격리됩니다.
이 분리는 최고 성능을 유지하고 컨텍스트 오염을 방지합니다. 각 서브에이전트는 모든 구현 세부 사항으로 메인 에이전트에 부담을 주지 않으면서 자신의 전문 작업에 집중할 수 있습니다.
내장 기본 서브에이전트:
Verdent에는 즉시 사용할 수 있는 세 가지 기본 서브에이전트가 포함되어 있습니다.
| 서브에이전트 | 목적 | 사용되는 경우 |
|---|---|---|
| @Verifier | 빠른 코드 검사와 검증 | 코딩 작업 중 코드 품질과 정확성을 보장할 때 |
| @Explorer | 빠른 코드베이스 탐색 | 파일을 찾고 코드베이스 구조에 대한 질문에 답할 때 |
| @Code-reviewer | 즉시 코드 품질 평가 | 보안, 유지보수성, 성능 문제를 선제적으로 스캔할 때 |
맞춤 서브에이전트:
특정 요구에 맞춘 맞춤 서브에이전트를 만들 수 있습니다. 각 맞춤 서브에이전트는 자신만의 시스템 프롬프트로 동작하므로 특정 작업이나 워크플로에 맞는 전문 동작을 정의할 수 있습니다.
맞춤 서브에이전트는 작업 패턴에 따라 자동으로 호출하거나 @-멘션을 사용해 수동으로 호출할 수 있습니다. 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 기술 스택 전문가 - React 성능 최적화 도구, SQL 쿼리 최적화 도구, Docker 설정 리뷰어
- 품질 보증 - 테스트 커버리지 분석기, 오류 처리 리뷰어, 로깅 표준 적용 도구
- 팀별 워크플로 - 코드 스타일 적용 도구, 문서 일관성 검사기, 의존성 감사 도구
- 프로젝트별 요구사항 - 레거시 코드 현대화 도구, 마이그레이션 어시스턴트, 성능 예산 적용 도구
더 알아보기: 서브에이전트 관리
실행 모드
Verdent는 AI가 권한과 상호작용을 처리하는 방식을 제어하는 여러 실행 모드를 지원합니다.
권한 모드:
- Manual Accept Mode - 각 도구를 처음 사용할 때 권한을 요청합니다. 최대한의 제어가 필요한 학습과 일반 개발에 가장 적합합니다.
- Auto-Run Mode (기본값)- 안전한 작업(파일 읽기, 웹 검색)에 대한 권한을 자동으로 승인합니다. 파일 편집과 명령 실행은 여전히 승인이 필요합니다. 신뢰할 수 있는 프로젝트와 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다.
- Skip Permissions Mode - 모든 프롬프트를 건너뛰는 완전 자율 동작입니다. 자동화 테스트나 샌드박스처럼 격리되고 안전한 환경에서만 사용합니다.
권한 모드를 전환하려면 입력 상자의 Switch Permission 버튼("Manual" 또는 "Auto"처럼 현재 모드 표시)을 선택한 뒤 드롭다운에서 원하는 모드를 선택합니다.
Switch Mode (상호작용 스타일 제어):
- Agent Mode - 자율 작업 실행과 파일 작업을 포함하는 완전한 에이전트형 동작
- Plan Mode - 실행 전에 접근 방식을 검토하는 계획 중심 상호작용
- Chat Mode - 자율 파일 작업 없이 진행하는 대화형 상호작용
상호작용 스타일을 전환하려면 입력 상자의 Switch Mode 버튼("Agent" 또는 "Plan"처럼 현재 모드 표시)을 선택한 뒤 드롭다운에서 원하는 모드를 선택합니다.
추가 모드:
- Think Hard Mode - 문제를 깊이 분석하고, 여러 접근 방식을 탐색하며, 더 철저한 해결책을 제공하기 위해 최대 컴퓨팅 리소스를 할당합니다. 아키텍처 결정, 복잡한 디버깅, 정교한 추론이 필요한 작업에 이상적입니다.
Think Hard Mode를 활성화하려면 요청을 제출하기 전에 입력 상자의 Think Hard 버튼을 선택합니다.
더 알아보기: 실행 모드 개요
컨텍스트 관리
컨텍스트 관리는 세션 중 Verdent가 어떤 정보에 접근할 수 있는지 제어합니다. 컨텍스트 창은 에이전트의 메모리 한도이며, 토큰 단위로 측정되고 시스템 지침, 파일 내용, 대화 메시지, 에이전트 응답 등 여러 구성 요소가 공유합니다.
컨텍스트 작동 방식:
- @-멘션 - 정밀한 제어를 위해
@filename.js를 사용해 파일을 컨텍스트에 명시적으로 추가합니다 - 자동 로딩 - Verdent가 작업에 따라 관련 파일을 자동으로 포함합니다
- 분리된 서브에이전트 컨텍스트 - 각 서브에이전트는 격리된 컨텍스트 창으로 동작하여 메인 에이전트의 메모리 오염을 방지합니다
- 컨텍스트 창 한도 - 토큰 단위로 측정되는 유한한 컨텍스트입니다. 대화가 길어질수록 사용 가능한 공간이 줄어들고 모델 성능이 저하됩니다
모범 사례:
- 큰 작업을 자연스러운 구분점이 있는 더 작은 단위로 나눕니다
- 복잡한 작업에서는 실행 전에 접근 방식을 검토하기 위해 Plan Mode를 사용합니다
- 컨텍스트 고갈을 피하기 위해 통합 전에 개별 구성 요소를 완료합니다
- 새 작업을 시작할 때는 새 대화를 시작해 컨텍스트를 비우고 최적의 성능을 유지합니다
더 알아보기: 컨텍스트 관리 모범 사례
모델 선택
Verdent는 하나의 워크플로 안에서 여러 AI 제공업체(Claude, GPT-5, Gemini, MiniMax)의 모델을 오케스트레이션합니다. 각 전문 에이전트는 자신의 특정 작업에 가장 적합한 모델을 활용할 수 있습니다.
프리셋 모델:
- Performance - 최대 컨텍스트, 프런티어 모델(크레딧 사용량 1-2배)
- Balance - 성능과 비용의 최적 조합(크레딧 사용량 1배)
- Efficiency - 빠르고 반응성이 좋으며 비용 효율적인 작업(크레딧 사용량 약 0.3배)
사용 가능한 개별 모델:
| 제공업체 | 모델 | 가장 적합한 용도 | 비용 효율성 |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude 4.5 Opus | 깊이 있는 코딩 작업과 문제 해결에 뛰어남. | 비용 1.5배 |
| Anthropic | Claude 4.5 Sonnet | 균형 잡힌 복잡한 작업 | 기준 1배 |
| Anthropic | Claude 4.5 Sonnet 1M | 길거나 복잡한 작업(>200k 입력) | 효율 0.5배(비용 2배) |
| Anthropic | Claude 4.5 Haiku | 빠르고 단순한 작업 | Sonnet보다 3.2배 더 효율적 |
| OpenAI | GPT-5 (Beta) | 추론과 창의성 | Sonnet보다 1.3배 더 효율적 |
| OpenAI | GPT-5 Codex (Beta) | 코딩과 디버깅 | Sonnet보다 1.3배 더 효율적 |
| Gemini 3 Pro | 고급 추론과 멀티모달 | 가변 | |
| Kimi | Kimi 2 Turbo (Beta) | 코딩을 위한 초고속 모델 | Sonnet보다 3.1배 더 효율적 |
더 알아보기: 설정 구성
FAQ
컨텍스트 오염이란 무엇인가요?
컨텍스트 안의 이전 작업과 정보가 의도하지 않은 행동 패턴을 만들어 이후 작업에 영향을 주는 현상입니다. 예를 들어 코드를 반복해서 업데이트한 뒤 배포하면, 단순히 실험 중인 경우에도 에이전트가 모든 코드 업데이트를 즉시 배포와 연결하기 시작할 수 있습니다. 서브에이전트는 격리된 컨텍스트 창으로 동작해 컨텍스트 오염을 방지합니다. 이를 통해 각 전문 작업은 깨끗한 컨텍스트에서 시작할 수 있으며, 서로 다른 유형의 작업 간 교차 오염을 피할 수 있습니다.
안전한 작업이란 무엇인가요?
변경 없이 데이터만 읽는 작업입니다. 파일 읽기와 웹 검색이 여기에 해당합니다. 이러한 작업은 Auto-Run Mode에서 자동으로 승인되며, 안전을 위해 파일 편집과 명령 실행은 여전히 승인이 필요합니다.
명령 실행이란 무엇인가요?
Verdent를 통해 터미널 명령이나 셸 스크립트를 실행하는 것입니다. 테스트 실행, 패키지 설치, 빌드 명령 실행 같은 작업이 포함됩니다. 의도하지 않은 시스템 변경을 방지하기 위해 대부분의 권한 모드에서 명령 실행에는 승인이 필요합니다.
토큰이란 무엇인가요?
컨텍스트 창을 측정하는 단위입니다. 토큰은 AI 모델이 처리하는 텍스트 조각(단어, 단어의 일부 또는 문자)을 나타냅니다. 컨텍스트 한도는 문자나 단어가 아니라 토큰 단위로 측정되며, 일반적인 대화는 수천 개의 토큰을 소비합니다.
크레딧이란 무엇인가요?
Verdent의 사용량 통화입니다. 모델마다 비용 효율성이 다릅니다(예: Haiku는 Sonnet 기준보다 3.2배 더 효율적이고, Sonnet은 기준 1배입니다). 구독에는 월간 크레딧 할당량이 포함됩니다(예: Starter 640크레딧, Pro 2,000크레딧, Max 6,000크레딧).
Multipass Generate-Test-Repair Cycle이란 무엇인가요?
코드가 생성되고, 테스트되고, 포괄적인 테스트를 통과할 때까지 수정되는 반복 검증 프로세스입니다. Verdent는 자동으로 테스트를 실행하고, 실패를 분석하고, 문제를 수정하고, 코드가 올바르게 작동할 때까지 여러 차례 다시 테스트합니다. 이는 단순한 제안이 아니라 프로덕션 준비가 된 코드를 제공합니다. 각 결과에는 무엇이 변경되었는지 정확히 보여주는 자세한 요약과 코드 diff가 포함됩니다.