📄 원문: New capabilities for building agents on the Anthropic API
- 출처: New capabilities for building agents on the Anthropic API
- 저자: Anthropic
- 원문 발행일: 2025년 5월 22일
- 라이선스: 저작권 Anthropic
- 번역일: 2025년 6월 1일
- 번역 및 감수: Claude and 공부하우
- 참고: 이 번역은 교육 목적으로 작성되었으며, Anthropic의 공식 번역이 아닙니다.
⚖️ 저작권 안내
이 번역문은 교육 및 정보 제공 목적으로 작성되었습니다. 원문의 저작권은 Anthropic에 있으며, 이 번역은 Anthropic의 공식 번역이 아닙니다.
본 번역은 다음과 같은 교육적 공정 사용(Fair Use) 원칙에 따라 제공됩니다:
- 비영리 교육 목적
- 원문 출처의 명확한 표시
- 한국어 사용자의 기술 이해 증진을 위한 변형적 사용
- 원저작물의 시장 가치에 부정적 영향을 미치지 않음
저작권 관련 문제가 제기될 경우, 즉시 적절한 조치를 취하겠습니다. 상업적 사용이나 재배포 전에 원저작권자의 허가를 받으시기 바랍니다.
문의사항이나 우려사항이 있으시면 오른쪽 템플릿 복사를 클릭 하신 뒤, 연락 페이지를 통해 알려 주시기 바랍니다.
Anthropic API의 에이전트 구축을 위한 새로운 기능들
오늘 우리는 개발자들이 더 강력한 AI 에이전트 (AI agents)를 구축할 수 있도록 하는 Anthropic API의 네 가지 새로운 기능을 발표합니다: 코드 실행 도구, MCP 커넥터, Files API, 그리고 최대 1시간 동안 프롬프트를 캐시할 수 있는 기능입니다.
더 나은 AI 에이전트 구축하기
Claude Opus 4와 Sonnet 4와 함께, 이러한 베타 기능들은 개발자들이 고급 데이터 분석을 위한 코드를 실행하고, MCP 서버를 통해 외부 시스템에 연결하며, 세션 간에 파일을 효율적으로 저장하고 접근하고, 비용 효율적인 캐싱으로 최대 60분까지 컨텍스트를 유지하는 에이전트를 구축할 수 있게 합니다—커스텀 인프라를 구축하지 않고도 말입니다.
예를 들어, 프로젝트 관리 AI 에이전트는 Asana와 함께 MCP 커넥터를 사용하여 작업을 참조하고 업무를 할당하며, Files API를 통해 관련 보고서를 업로드하고, 코드 실행 도구로 진행 상황과 위험을 분석하며, 전체 컨텍스트를 유지할 수 있습니다—이 모든 것을 확장된 프롬프트 캐싱을 통해 비용을 절감하면서 수행할 수 있습니다.
이러한 기능들은 AI 에이전트 구축을 위한 포괄적인 툴킷의 일부로서 웹 검색과 인용 같은 기존 기능들과 함께 제공됩니다. 각각의 새로운 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
코드 실행 도구
우리는 Anthropic API에 코드 실행 도구를 도입하여, Claude가 샌드박스 환경 (sandboxed environment)에서 Python 코드를 실행하여 계산 결과와 데이터 시각화를 생성할 수 있게 했습니다. 이는 Claude를 단순한 코드 작성 보조자에서 API 호출 내에서 직접 시각화를 반복하고, 데이터셋을 정리하며, 인사이트를 도출할 수 있는 데이터 분석가로 변화시킵니다.
코드 실행 도구를 통해 Claude는 데이터셋을 로드하고, 탐색적 차트를 생성하며, 패턴을 식별하고, 실행 결과를 바탕으로 출력을 반복적으로 개선할 수 있습니다—모든 것이 단일 상호작용 내에서 가능합니다. 이는 Claude가 단순히 실행할 코드를 제안하는 것이 아니라, 복잡한 분석 작업을 처음부터 끝까지 처리할 수 있다는 것을 의미합니다.
주요 사용 사례:
- 재무 모델링: 재무 예측 생성, 투자 포트폴리오 분석, 복잡한 재무 지표 계산
- 과학 컴퓨팅: 시뮬레이션 실행, 실험 데이터 처리, 연구 데이터셋 분석
- 비즈니스 인텔리전스: 자동화된 보고서 생성, 판매 데이터 분석, 성과 대시보드 생성
- 문서 처리: 형식 간 데이터 추출 및 변환, 포맷된 보고서 생성, 문서 워크플로우 자동화
- 통계 분석: 데이터셋에 대한 회귀 분석, 가설 검정, 예측 모델링 수행
조직은 코드 실행 도구를 하루에 50시간 무료로 사용할 수 있으며, 추가 사용에 대해서는 컨테이너당 시간당 $0.05를 지불합니다. 가격에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하세요.
MCP 커넥터
Anthropic API의 MCP 커넥터는 개발자가 클라이언트 코드를 작성하지 않고도 Claude를 원격 Model Context Protocol (MCP) 서버에 연결할 수 있게 합니다.
이전에는 MCP 서버에 연결하려면 MCP 연결을 처리하기 위한 자체 클라이언트 하네스를 구축해야 했습니다. 이제 Anthropic API가 모든 연결 관리, 도구 검색, 오류 처리를 자동으로 처리합니다. API 요청에 원격 MCP 서버 URL을 추가하기만 하면 즉시 강력한 서드파티 도구에 접근할 수 있어, 도구 지원 에이전트 구축의 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.
Claude가 MCP 서버가 구성된 요청을 받으면 자동으로:
- 지정된 MCP 서버에 연결합니다
- 사용 가능한 도구를 검색합니다
- 어떤 도구를 호출하고 어떤 인수를 전달할지 추론합니다
- 충분한 결과를 얻을 때까지 도구 호출을 에이전트적으로 실행합니다
- 인증 및 오류 처리를 관리합니다
- 통합된 데이터와 함께 향상된 응답을 반환합니다
원격 MCP 서버의 성장하는 생태계는 일회성 통합을 구축하지 않고도 AI 애플리케이션에 기능을 쉽게 추가할 수 있다는 것을 의미합니다. Zapier와 Asana를 포함한 모든 원격 MCP 서버와 통합할 수 있습니다. 더 많은 원격 MCP 서버는 문서에서 확인하세요.
Files API
Files API는 개발자가 Claude로 구축할 때 문서를 저장하고 접근하는 방식을 간소화합니다. 매 요청마다 파일 업로드를 관리하는 대신, 이제 문서를 한 번 업로드하고 대화 전반에 걸쳐 반복적으로 참조할 수 있습니다.
이는 특히 지식 베이스, 기술 문서 또는 데이터셋과 같은 대규모 문서 세트로 작업해야 하는 애플리케이션의 개발 워크플로우를 간소화합니다.
Files API는 코드 실행 도구와 통합되어, Claude가 코드 실행 중에 업로드된 파일에 직접 접근하고 처리하며, 응답의 일부로 차트와 그래프 같은 파일을 생성할 수 있게 합니다. 이는 개발자가 Files API를 통해 데이터셋을 한 번 업로드한 다음, Claude가 다시 업로드하지 않고도 여러 세션에 걸쳐 분석할 수 있다는 것을 의미합니다.
확장된 프롬프트 캐싱
개발자는 이제 프롬프트 캐싱을 위한 표준 5분 유효 시간 (time to live, TTL)과 추가 비용으로 확장된 1시간 TTL 중에서 선택할 수 있습니다—이는 12배 개선된 것으로, 장시간 실행되는 에이전트 워크플로우의 비용을 줄일 수 있습니다. 확장된 캐싱을 통해 고객은 Claude에게 광범위한 배경 지식과 예제를 제공하면서도 긴 프롬프트에 대해 비용을 최대 90%, 지연 시간을 최대 85%까지 줄일 수 있습니다.
이를 통해 다단계 워크플로우를 처리하거나, 복잡한 문서를 분석하거나, 다른 시스템과 조정하는 등 확장된 기간 동안 컨텍스트를 유지하는 에이전트를 구축하는 것이 실용적이 됩니다. 이전에는 엄청난 비용 때문에 어려웠던 장시간 실행되는 에이전트 애플리케이션이 이제 대규모로 효율적으로 작동할 수 있습니다.
시작하기
이 모든 기능은 현재 Anthropic API에서 퍼블릭 베타로 제공됩니다. 자세한 내용은 문서를 방문하거나 이러한 기능들이 실제로 작동하는 것을 보려면 개발자 컨퍼런스의 키노트를 시청하세요.
아래 내용은 독자의 이해를 돕기 위해 공부하우가 추가한 설명입니다. 원문에는 없는 내용입니다.
주요 용어 설명
이 문서에서 사용된 주요 기술 용어들을 설명합니다:
에이전트 관련 용어
AI 에이전트 (AI Agents)
특정 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 AI 시스템입니다. 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 도구를 사용하고, 여러 단계의 작업을 수행하며, 외부 시스템과 상호작용할 수 있습니다.
샌드박스 환경 (Sandboxed Environment)
코드가 안전하게 실행될 수 있도록 격리된 환경입니다. 이 환경에서 실행되는 코드는 시스템의 다른 부분에 영향을 줄 수 없어, 보안을 유지하면서 코드를 실행할 수 있습니다.
API 기능 용어
코드 실행 도구 (Code Execution Tool)
Claude가 Python 코드를 직접 실행할 수 있게 하는 기능입니다. 이를 통해 Claude는 데이터 분석, 계산, 시각화 등을 직접 수행할 수 있습니다.
MCP (Model Context Protocol)
AI 모델이 외부 도구나 서비스와 통신하기 위한 프로토콜입니다. 이를 통해 Claude가 다양한 외부 서비스(예: Asana, Zapier)와 연동할 수 있습니다.
MCP 커넥터 (MCP Connector)
개발자가 복잡한 코드를 작성하지 않고도 Claude를 MCP 서버에 연결할 수 있게 하는 기능입니다. 이는 AI 에이전트가 외부 도구를 쉽게 사용할 수 있게 합니다.
Files API
파일을 한 번 업로드하면 여러 대화 세션에서 반복적으로 사용할 수 있게 하는 기능입니다. 매번 파일을 다시 업로드할 필요 없이 효율적으로 문서를 관리할 수 있습니다.
캐싱 관련 용어
프롬프트 캐싱 (Prompt Caching)
자주 사용되는 프롬프트나 컨텍스트를 일시적으로 저장하여, 반복 요청 시 비용과 응답 시간을 줄이는 기능입니다.
TTL (Time to Live)
캐시된 데이터가 유효한 시간을 의미합니다. 표준 5분에서 확장된 1시간까지 선택할 수 있어, 장시간 작업에 유용합니다.
사용 사례 용어
비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence)
비즈니스 데이터를 수집, 분석하여 의사결정에 도움이 되는 인사이트를 제공하는 것입니다. Claude는 이제 판매 데이터 분석, 대시보드 생성 등을 직접 수행할 수 있습니다.
워크플로우 (Workflow)
특정 목표를 달성하기 위한 일련의 작업 과정입니다. AI 에이전트는 여러 단계로 구성된 복잡한 워크플로우를 자동으로 처리할 수 있습니다.
클라이언트 하네스 (Client Harness)
외부 서비스와 연결하기 위해 개발자가 작성해야 했던 연결 관리 코드입니다. MCP 커넥터는 이러한 복잡한 코드 작성의 필요성을 없앱니다.