단일 에이전트 Claude Code는 작은 버그 수정이나 파일 몇 개짜리 리팩터링을 잘 처리합니다. 반면 코드베이스 전체를 훑는 감사, 수백 파일에 걸친 마이그레이션, 서로 다른 가설을 독립적으로 검증하는 작업은 한 번의 긴 대화로 끝내기 어렵습니다.
Dynamic Workflows ↗는 이런 작업을 위한 기능입니다. Claude가 작업을 동적으로 계획하고 오케스트레이션 스크립트를 만듭니다. 그다음 수십~수백 개의 병렬 subagent를 실행하고, 결과를 검증해 하나의 답으로 묶습니다.
이 글은 작성 시점 2026-06-17에 확인한 Anthropic 공식 발표 ↗, Claude Code subagents 문서 ↗, Claude Code Ultra Plan 문서 ↗를 기준으로 정리했습니다.
Dynamic Workflows가 하는 일
Dynamic Workflows에서는 Claude가 작업에 맞는 실행 구조를 즉석에서 만듭니다. subagent 수를 늘리는 데서 끝나지 않습니다.
공식 발표에 따르면 workflow가 시작되면 Claude는 prompt를 바탕으로 계획을 세우고 작업을 subtasks로 나눕니다. 나눈 작업은 병렬 subagents로 펼치고, 결과를 합치기 전에 검증합니다. 어떤 agent는 문제를 독립적인 관점에서 풀고, 다른 agent는 그 결과를 반박하거나 깨뜨리려고 시도합니다.
flowchart TD
A[사용자 요청<br/>큰 마이그레이션·감사·버그 헌트] --> B[Claude가 workflow 계획]
B --> C[오케스트레이션 스크립트 생성]
C --> D[Subagents 병렬 실행]
D --> E[독립 검증·반박·재시도]
E --> F{결과 수렴?}
F -->|아니오| D
F -->|예| G[단일 보고서·패치·PR 후보]단일 agent는 한 번 읽고 답합니다. Dynamic Workflows는 큰 작업을 여러 방향에서 동시에 시도하고, 서로의 결과를 검증하고, 수렴할 때까지 반복합니다.
큰 작업을 실행 계획으로 바꾸는 단계
AI 코딩 도구의 첫 단계는 “파일 하나 고쳐줘”였습니다. 다음 단계는 “테스트가 통과할 때까지 수정해줘”였습니다. Dynamic Workflows는 작업 자체를 여러 에이전트의 실행 계획으로 바꿉니다.
이 방식이 필요한 이유는 세 가지입니다.
- 큰 코드베이스에서는 문제 위치가 명확하지 않습니다.
- 마이그레이션은 파일 단위 병렬성이 큽니다.
- 보안 감사나 성능 감사는 독립 검증이 필요합니다.
Anthropic이 제시한 예시는 코드베이스 전체 bug hunt, profiler 기반 최적화 감사, security audit, framework swap, API deprecation 대응, language port입니다. 이런 작업은 한 agent가 순차적으로 처리하기 어렵습니다. 여러 agent가 나눠 탐색하고 별도 reviewer가 검증하는 구조가 작업 모양에 맞습니다.
Bun 포팅 사례의 workflow 구성
공식 발표의 대표 사례는 Bun의 Zig→Rust 포팅입니다. 발표에 따르면 Jarred Sumner는 Dynamic Workflows로 Bun을 Zig에서 Rust로 포팅했습니다. 결과물은 75만 줄 규모의 Rust 코드이고, 기존 테스트 스위트의 99.8%가 통과했습니다. 첫 커밋부터 merge까지 11일이 걸렸습니다.
“AI가 75만 줄을 썼다”는 숫자보다 workflow를 어떻게 나눴는지가 더 참고할 만합니다.
- 한 workflow가 Zig 코드베이스의 각 struct field에 맞는 Rust lifetime을 매핑했습니다.
- 다음 workflow가 각
.zig파일을 동작이 동일한.rs파일로 포팅했습니다. - 파일마다 여러 agent가 병렬로 작업하고, 두 reviewer가 검토했습니다.
- fix loop가 build와 test suite를 반복 실행했습니다.
- 이후 workflow가 불필요한 data copy를 찾아 PR 단위로 정리했습니다.
단일 prompt로 “Bun을 Rust로 바꿔줘”라고 요청하지 않았습니다. 큰 목표를 탐색, 변환, 검증, 최적화 단계로 나누고, 각 단계를 다시 병렬 subtask로 펼쳤습니다.
Agent Teams, Ultra Plan, Routines와의 차이
Claude Code에는 이미 여러 “큰 작업용” 기능이 있습니다. Dynamic Workflows는 실행 단계의 병렬성과 검증을 다룹니다.
| 기능 | 중심 질문 | 잘 맞는 일 |
|---|---|---|
| Agent Teams | 역할을 나눈 에이전트 협업을 어떻게 구성할까 | researcher, writer, reviewer처럼 사람이 정한 역할 협업 |
| Ultra Plan | 실행 전에 계획을 더 깊게 다듬을까 | 큰 작업의 planning handoff, 브라우저 기반 검토 |
| Routines | 반복 작업을 클라우드에서 자동 실행할까 | 정기 점검, 이슈 triage, 반복 운영 작업 |
| Dynamic Workflows | 큰 작업을 동적으로 쪼개 병렬 실행·검증할까 | 코드베이스 전체 감사, 대규모 마이그레이션, 독립 검증이 필요한 작업 |
Agent Teams에서는 사람이 역할을 설계합니다. Ultra Plan은 계획을 별도 흐름에서 깊게 다듬습니다. Routines는 반복 실행 단위입니다. Dynamic Workflows에서는 Claude가 실행 구조 자체를 동적으로 만듭니다.
어떻게 시작하나
공식 발표 기준 시작 방법은 두 가지입니다.
첫째, Claude에게 workflow를 직접 만들라고 요청합니다.
Create a dynamic workflow to audit this repository for unsafe input handling.
Start with a scoped pass over the API routes, verify findings independently,
and produce a report with file paths and minimal fix suggestions.둘째, Claude Code의 effort menu에서 ultracode 설정을 켭니다. 공식 발표에 따르면 ultracode는 effort level을 xhigh로 설정하고, 작업에 workflow가 필요한지 Claude가 자동 판단하게 합니다.
Use ultracode for this migration. First map deprecated API usage, then
parallelize the safe replacements, and keep risky cases as review-only notes.처음에는 저장소 전체를 맡기지 말고, 범위를 좁힌 task로 사용량과 결과 품질을 확인합니다. Anthropic도 Dynamic Workflows가 일반 Claude Code 세션보다 훨씬 많은 token을 쓸 수 있으므로 scoped task로 시작하라고 권합니다.
언제 써야 하나
Dynamic Workflows는 비용이 큰 도구입니다. 그래서 “할 수 있는가”보다 “필요한가”를 먼저 따집니다.
잘 맞는 작업은 다음과 같습니다.
| 상황 | 이유 |
|---|---|
| 코드베이스 전체 bug hunt | 여러 영역을 병렬 탐색하고 독립 검증할 수 있음 |
| 보안·성능 감사 | finding과 refutation을 분리하기 좋음 |
| 대규모 API migration | 파일 단위 병렬성이 큼 |
| framework/language port | 매핑, 변환, 검증 단계를 나누기 좋음 |
| critical review | 여러 agent가 서로 다른 관점으로 검토 가능 |
반대로 다음 작업에는 과합니다.
- 파일 하나 수정
- 실패 테스트 하나 고치기
- 작은 UI 변경
- 이미 원인이 명확한 버그
- 사람이 먼저 의사결정해야 하는 제품 요구사항
운영 관점에서 볼 것
Dynamic Workflows는 더 많은 agent를 돌리므로 운영 기준도 같이 정해야 합니다.
첫째, 범위를 좁힙니다. “전체 repo를 개선해줘”보다 “API routes에서 unsafe input handling을 찾아 보고서로 정리해줘”가 낫습니다.
둘째, 검증 기준을 프롬프트에 넣습니다. 테스트 명령, 빌드 명령, 변경 금지 영역, 보고서 형식, PR 분리 기준을 미리 알려줍니다.
셋째, 자동 수정과 보고서 모드를 나눕니다. 보안 감사, 인증 로직, 데이터 마이그레이션처럼 위험한 영역이라면 처음에는 patch 대신 finding report를 받습니다.
넷째, 사용량을 관찰합니다. Dynamic Workflows는 일반 세션보다 훨씬 많은 usage를 소모할 수 있습니다. 그래서 첫 실행에서 Claude Code가 실행 내용을 보여주고 확인을 요청합니다.
마무리
Dynamic Workflows로 Claude Code는 단일 에이전트 도구에서 더 큰 실행 시스템으로 넓어졌습니다. 이제는 “Claude가 코드를 잘 쓰는가”와 함께 다른 질문도 따져야 합니다. Claude가 작업을 어떻게 나누고, 어떤 결과를 독립적으로 검증하고, 어디까지 자동화하는지입니다.
이 기능을 작은 수정의 기본값으로 쓰지 않습니다. 비용이 크고 변경 폭도 넓어질 수 있습니다. 먼저 scoped task로 시작하고, report mode와 patch mode를 분리하고, 테스트와 리뷰 기준을 정합니다.
Claude Code의 자동화 기능을 나열하면 /loop는 반복 확인, Routines는 정기 실행, Agent Teams는 역할 협업, Ultra Plan은 깊은 planning입니다. Dynamic Workflows는 큰 작업을 동적으로 쪼개 병렬 실행하고 검증하는 실행 엔진입니다.