소형 모델이 대형 모델과 협업하는 방법: 클로드 하이쿠 4.5
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지난 10월 중순에 출시한 하이쿠(Haiku) 4.5의 핵심 변화는 명확하다. 앤트로픽은 공식 발표에서 ‘향상된 에이전트 코딩 및 도구 사용(Improved agentic coding and tool use)’을 강조했다. 이전 버전들이 ‘빠른 응답(하이쿠 3.0)’과 ‘복잡한 지시 이해(하이쿠 4.0)’에 집중했다면, 하이쿠 4.5는 외부 도구 호출과 코드 실행 능력을 대폭 강화했다. 이 변화가 주목받는 이유는, 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나 여러 AI가 협업해 업무 효율을 높이는 구조를 만들기 때문이다. 상위
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지난 10월 중순에 출시한 하이쿠(Haiku) 4.5의 핵심 변화는 명확하다. 앤트로픽은 공식 발표에서 ‘향상된 에이전트 코딩 및 도구 사용(Improved agentic coding and tool use)’을 강조했다. 이전 버전들이 ‘빠른 응답(하이쿠 3.0)’과 ‘복잡한 지시 이해(하이쿠 4.0)’에 집중했다면, 하이쿠 4.5는 외부 도구 호출과 코드 실행 능력을 대폭 강화했다. 이 변화가 주목받는 이유는, 하나의 AI가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나 여러 AI가 협업해 업무 효율을 높이는 구조를 만들기 때문이다. 상위 모델(소넷)이 복잡한 작업을 여러 조각으로 나누면, 여러 하이쿠가 동시에 일을 처리하는 식이다.가령 “고객 이메일 100통을 분석해서 불만 사항 정리해줘”라는 요청이 들어왔을 때, 10개의 하이쿠가 각자 10통씩 맡아 동시에 처리하면 속도는 10배 빨라진다.하지만 여기서 한 가지 짚고 넘어가야 할 것이 있다. 이건 일반 사용자가 클로드 채팅창에서 하이쿠 4.5를 선택하면 자동으로 일어나는 일이 아니다. 일반 사용자에게 하이쿠 4.5는 여전히 ‘빠르고 저렴한 단독 모델’이며, 멀티 에이전트 활용은 개발자 영역에 국한된다. 혼자가 아니라 함께 작동하는 설계 일반 사용자는 클로드에서 채팅할 때, 모델 하나만 선택할 수 있다. 오푸스 4.1, 소넷 4.5, 하이쿠 4.5 등. 한 번에 한 모델만 작동한다. ‘소넷과 하이쿠를 동시에’라는 버튼은 없다.즉, 여러 하이쿠가 병렬로 움직이는 구조는 일반 채팅에서 작동하지 않는다. 앤트로픽은 개발자를 위해 다른 시스템 기능을 사용할 수 있게 연결하는 API와 에이전트 SDK(자동으로 판단하고 실행하는 AI 봇을 코드로 짜게 해주는 도구 세트)를 제공한다. 이건 개발자가 코드로 일일이 구현해야 한다. 자동으로 일어나지 않는다.물론 예외도 있다. 앤트로픽의 리서치(Research) 기능과 클로드 코드(Claude Code)다. 이 두 기능은 내부적으로 멀티 에이전트 구조를 사용한다. 리서치는 복잡한 조사 작업을 여러 단계로 나눠 처리하고, 클로드 코드는 코딩 작업을 여러 하위 에이전트에 분배한다. 이 기능들을 쓸 땐 사용자가 직접 설정하지 않아도 오케스트레이션이 작동한다. 하지만 일반 채팅과는 별개 기능이다. 여기서 핵심은 하이쿠 4.5가 ‘혼자 모든 것을 해결하는 대형 모델’로 설계되지 않았다는 것이다. 앤트로픽의 클로드 제품군은 세 가지 크기로 나뉜다. 오푸스(Opus, 가장 크고 비쌈), 소넷(Sonnet, 중간 크기), 하이쿠(가장 작고 저렴함). 각각 역할이 다르다. 오푸스와 소넷은 ‘전략가’다. 복잡한 문제를 분석하고, 해결 방법을 설계하고, 전체 흐름을 조율한다. 하이쿠는 ‘실행자’다. 주어진 작업을 빠르고 정확하게 수행한다. 질문 답변에서 자율 협업으로, 오케스트레이션으로 진화 앤트로픽이 말하는 ‘오케스트레이션(orchestration)’을 이해하려면 오케스트라를 떠올리면 된다.
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지휘자는 악보를 해석하고 흐름을 조율한다. 바이올린, 첼로, 플루트는 각자 맡은 파트를 연주한다. 지휘자가 모든 악기를 직접 연주하지 않는다. 앤트로픽이 구상하는 AI 구조도 같다. 상위 모델(소넷이나 오푸스)이 지휘자다. 복잡한 작업을 받으면 여러 하위 작업으로 나누고, 각각을 하이쿠에 배정한다. 하이쿠들은 동시에 작업을 수행하고 결과를 돌려준다. 지휘자는 이를 종합해 최종 답을 만든다. 앤트로픽은 공식 문서 <Building Effective AI Agents>에서 ‘Orchestrator-Workers’ 패턴을 권장했다. 하이쿠 4.5 발표문에도 “소넷 4.5가 복잡한 문제를 쪼개고 여러 하이쿠 4.5를 병렬로 오케스트레이션할 수 있다”고 언급했다. 예를 들어 “경쟁사 10곳의 최근 제품 발표를 분석해 보고서 만들어줘”라는 요청을 했다면, 오케스트레이터(Sonnet)는 이렇게 작업을 나눈다. 경쟁사별 웹사이트에서 정보 수집(10개 Haiku 동시 실행)각 제품의 핵심 특징 추출(10개 Haiku 동시 실행)산업 트렌드 분석(Sonnet 실행)보고서 작성(Haiku 실행) 10개 회사를 순차 처리하면 100분 걸릴 작업이 10분만에 끝난다. 비용도 줄어든다. 단순 작업에 저렴한 하이쿠를 쓰기 때문이다. 하이쿠는 소넷 비용의 1/3이다. @anthropic 앤트로픽이 택한 길 이 구조를 작동시키려면 AI들이 서로 정보를 주고받을 표준 방식이 필요하다. 앤트로픽은 2024년 11월 MCP(Model Context Protocol)를 발표했다. AI들이 소통하는 공통 언어다. 지금까지는 각 AI가 다른 방식으로 데이터를 주고받았다면, MCP는 오푸스, 소넷, 하이쿠가 모두 같은 방식으로 대화하게 만든다. 심지어 다른 회사 AI(GPT, Gemini)와도 연결 가능하도록 개방형 표준으로 설계됐다. 이 모든 것이 하나의 방향을 가리킨다. 앤트로픽은 단순히 ‘좋은 AI 모델이 아니라 ‘여러 AI가 협업하는 시스템’을 만들고 있다. 왜 앤트로픽은 이 길을 택했나? 기술적 이유는 명확하다. AI 모델은 클수록 비싸고 느리다. GPT-4o 같은 거대 모델은 ‘빵 사러 가는 길 알려줘’ 같은 단순 질문에도 모든 뉴런을 동원한다. 오케스트레이션 구조는 작업별로 적정 크기 모델을 쓰기 때문에에 효율적이다. 100개 작업 중 90개가 단순 작업일 경우, 전부 소넷으로 처리하면 300달러지만 90개를 하이쿠로 처리하면 120달러면 된다. 60% 절감인 셈이다.
정리
속도는 10배 빠르다.더 중요한 이유는 전략이다. 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 일관되게 ‘안전성과 통제 가능성’을 강조해왔다. AI가 어떻게 판단했는지 추적할 수 있어야 한다는 것이다. 거대 AI는 블랙박스다. 왜 이 답을 냈는지 속을 들여다볼 수 없다. 그러나 오케스트레이션 구조는 투명하다. 지휘자가 어떤 작업을 어디에 줬는지, 그 실행자가 무슨 결과를 냈는지, 지휘자가 어떻게 종합했는지 모두 기록된다. 규제 환경도 이를 선호한다. 오픈AI나 구글과는 다른 길 오픈AI와 구글은 ‘AI = 인간 같은 존재’를 만드는 것처럼 보인다. 한 사람이 모든 것을 기억하고 판단하듯, 한 AI가 모든 것을 처리할 수 있는 능력과 생태계를 만든다. 앤트로픽은 ‘AI = 조직’으로 본다. 회사에서 CEO가 모든 일을 직접 다 하지 않는 것처럼, 전략은 상위 모델이 세우고 실행은 하위 모델들이 나눠서 한다.어느 쪽이 나은가? 상황에 따라 다르다. 소설을 쓰거나 복잡한 전략을 짜는 일에는 모든 맥락을 기억하는 단일 AI가 낫다. 수천 개 문서를 분류하거나 대량 데이터를 분석할 땐 병렬 처리가 압도적으로 빠르고 싸다. @2025 Menlo Ventures 시장은 아직 답을 내리지 않았다. 오케스트레이션 구조의 문제도 명확하다.첫째, 복잡성이다. 시스템이 복잡할수록 고장 날 곳도 많다. 3월에 발표한 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)을 연구 주제로 한 <다중 에이전트 대규모 언어 모델 시스템은 왜 실패하는가?(Why Do Multi‑Agent LLM Systems Fail?)> 논문에서는 시스템 설계, 에이전트 간 불일치, 작업 검증의 어려움을 실패 원인으로 꼽았다. 둘째, 책임 소재다. 10개의 AI가 협업한 결과에 오류가 있으면 누구 책임인가? 지휘자 AI인가, 실행한 AI인가? 중요한 사안일 경우 해당 오류는 치명적일 수 있으나, 법적 판례가 아직 없다. 셋째, 일반 사용자 접근성이다. 지금은 개발자만 오케스트레이션 구조를 활용할 수 있다. 일반 사용자가 클로드에서 버튼 하나로 선택할 수 있는 날이 언제 올지 아직 알 수 없다. 앤트로픽도 구체적 계획을 밝히지 않았다.그러나 작고 빠른 모델 여러 개가 정교하게 협업하면, 비용은 낮추고 속도는 높이면서도 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 아직은 개발자만 이 구조를 쓸 수 있고, 실제 효과도 제한적 상황에서만 증명됐지만 방향은 명확하다. AI 산업은 이제 더 효율적으로 더 많은 일을 더 빠르게 하는 방향으로 진화하고있다.
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