← 블로그로 돌아가기
방법론#Agentic Engineer#선언문#AI#커리어#1인개발

Agentic Engineer

·5분 읽기
TL;DR
  • 소프트웨어 엔지니어는 주어진 문제를 효율적으로 푸는 훈련을 받는다.
  • 하지만 어떤 문제를 풀지 결정하는 훈련은 거의 받지 못한다.
  • Agentic Engineer는 문제를 선택하고, 해결하며, 결과에 책임진다.

우리는 주어진 문제를 효율적으로 푸는 훈련을 받았습니다.
운영체제, 자료구조, 알고리즘, 시스템 디자인.
우리가 배운 모든 것은 같은 구조입니다.

문제가 주어지고, 우리는 풉니다.
더 빠르게, 더 적은 메모리로, 더 우아한 코드로.

면접에서도, 실무에서도 핵심 질문은 늘 같았습니다.
"어떻게 풀 것인가?"

하지만 이런 질문은 거의 없었습니다.

"이것이 풀 가치가 있는 문제인가?"
배운 것(자료구조, 알고리즘, 시스템 디자인)과 누락된 것(풀 가치가 있는 문제인가?) 대비
우리는 '어떻게 풀까'만 훈련받았다

코드는 더 이상 희소하지 않습니다

2026년, Claude Code에 "Next.js 일정관리 앱 만들어줘"라고 하면 만들어집니다.
결제, 인증, 배포까지. 2시간이면 프로덕션에 올라갑니다.
문제는 아무도 쓰지 않는 일정관리 앱이 하나 더 생겼다는 것입니다.
코드를 작성하는 능력 자체가 엔지니어를 정의하던 시대는 끝났습니다.

엔지니어의 가치는 판단에 있습니다.

누구를 위해 만들지.
무엇을 만들지.
무엇을 만들지 않을지.
언제 멈출지.

AI는 코드를 쓸 수 있지만,
풀 문제를 선택하지 못합니다.
유저의 고통을 이해하지 못합니다.
"이건 아니다"라는 결정을 내리지 못합니다.
80%에서 멈추고 공개하라는 판단을 하지 못합니다.

Agentic Engineer

우리의 전문 분야는 특화되지 않는 것입니다.

Agentic의 어원은 AI Agent가 아닙니다.
Agency — 주체적으로 판단하고 행동하는 힘입니다.

Agentic Engineer는 주어진 문제를 풀지 않습니다.
풀 문제를 직접 선택하고, 그 결과에 책임집니다.

기존 엔지니어는 깊이로 차별화했습니다.
"DBA", "Systems Engineer", "Data Engineer", "ML Engineer", "FE/BE", "DevOps", "SRE" 등 특정 도메인의 최고가 되는 것이 경쟁력이었습니다.

Agentic Engineer는 다릅니다.
특정 도메인의 최고가 아닌,
필요한 곳에서 필요한 깊이를 확보하는 범용 역량을 추구합니다.
AI가 깊이를 보완하는 시대에,
진짜 희소한 것은 "어디를 깊이 파야 하는지 아는 것"입니다.

이것을 GPP(General Purpose Programming)이라 부릅니다.
프론트엔드도, 백엔드도, 인프라도, 데이터도 —
하나의 전문가가 아닌, 필요한 모든 것을 해내는 프로그래밍.

기존 엔지니어의 깊이 특화(DBA, FE/BE, DevOps) vs Agentic Engineer의 넓이 차별화
깊이에서 넓이로

우리가 믿는 것

풀 문제를 선택하는 판단이, 주어진 문제를 푸는 기술보다 희소합니다.

전달되지 않은 가치는 가치가 아닙니다.
로컬에서 돌아가는 완벽한 코드보다, 불완전해도 유저 손에 들어간 제품이 낫습니다.
3개월 동안 아키텍처를 다듬은 사이드 프로젝트보다,
주말에 만들어 월요일에 공개한 MVP가 더 많은 것을 알려줍니다.

제약이 진짜 실력을 드러냅니다.
무한한 시간이 있으면 누구나 만들 수 있습니다. 30일, 혼자, AI와 함께. 이 제약 안에서 무엇을 버리고 무엇을 살리는지가 역량입니다.

범용성이 새로운 전문성입니다.
모든 것을 어느 수준 이상으로 해내는 능력이, 하나를 극한까지 파는 능력보다 가치 있습니다.

코드는 수단이지 목적이 아닙니다.
우리의 산출물은 코드가 아니라, 누군가의 문제가 해결된 상태입니다. 문제해결이 곧 가치입니다.

책임 그리고 판단

이것은 그저 AI Agent에 대한 이야기가 아닙니다.

CAD와 3D 프린터가 나왔다고 건축가가 불필요해지지 않았습니다.
도구가 강력해질수록, 건축가의 판단이 더 중요해졌습니다.
어떤 공간을 만들지, 빛을 어디로 들일지, 사람이 어떤 감정을 느낄지.

Agentic Engineering은 인간의 판단과 AI의 실행력을 결합하는 것입니다.
도구가 엔지니어를 대체하는 것이 아니라, 엔지니어의 판단을 증폭합니다.

어떤 문제를 풀지. 어디서 멈출지. 무엇을 버릴지. 이 결정들의 총합이 제품이 됩니다.
AI는 선택지를 넓혀주지만, 선택과 책임은 여전히 인간의 몫입니다.

Agentic Engineer의 핵심은 두 단어입니다. 책임 그리고 판단.
판단과 책임이 Agentic Engineer로 수렴하는 개념도
판단 + 책임 = Agentic Engineer

지금 만들고 있는 것이 있다면, 한 가지만 물어보세요.
"이것이 풀 가치가 있는 문제인가?"

💡TIP

3대 원칙(Adaptive Variance, Intentional Constraint, Delivered Value)과 5대 역량(Problem Framing, Building, Launching, Growth, Monetization)의 상세 해설은 Agentic Engineer 역량 해설에서 확인할 수 있습니다.

참고 자료

이론은 충분합니다. 실전으로

Mom Test, IDD, A/B 테스트 — 30일 커리큘럼에서 직접 실행합니다.

실전 시작하기