바이브 코딩은 지났다, 에이전틱 엔지니어링이 여는 AI 개발의 다음 단계

최근 몇 년간 LLM의 발전은 소프트웨어 개발 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다. 2025년 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이라는 개념이 등장하며 자연어 기반 개발이 화제가 됐다면, 2026년에는 한 단계 더 진화한 ‘에이전틱 엔지니어링(agentic engineering)’이 새로운 표준으로 주목받고 있습니다.

이 글에서는 바이브 코딩의 개념과 한계를 짚어보고, 왜 에이전틱 엔지니어링이 차세대 AI 기반 개발 방식으로 언급되고 있는지, 그리고 개발자의 역할이 어떻게 변화하고 있는지 정리합니다.

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바이브 코딩(Vibe Coding)이란 무엇인가

바이브 코딩은 2025년 2월 2일, Andrej Karpathy가 X에 올린 게시글에서 처음 언급된 개념입니다. 그는 다음과 같이 표현했습니다.

“코드가 존재한다는 사실조차 잊고, 감(vibe)에 몸을 맡겨 코딩하는 새로운 방식”

이 개념은 LLM(대규모 언어 모델)이 충분히 똑똑해졌기 때문에, 개발자가 직접 코드를 세밀하게 작성하기보다 자연어로 의도를 전달하면 모델이 코드를 생성하는 흐름을 의미합니다. 예를 들어 Cursor Composer와 같은 도구를 활용해 자연어로 기능을 설명하면 코드가 자동 생성되는 방식입니다.

바이브 코딩의 특징

• 코드 대신 자연어 중심의 개발
• 빠른 프로토타이핑에 적합
• 데모, 실험, 탐색 프로젝트에 강점
• 결과 품질에 대한 통제력은 상대적으로 낮음

Karpathy는 당시 LLM의 성능이 지금보다 낮았기 때문에 바이브 코딩은 “거의 작동하는” 수준의 재미있는 실험에 가까웠다고 평가했습니다. 즉, 전문적인 상용 소프트웨어 개발에는 아직 한계가 있었습니다.

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에이전틱 엔지니어링(Agentic Engineering)의 등장

2026년, Karpathy는 바이브 코딩이 “이제는 구식이 됐다”고 말합니다. 그가 새롭게 제안한 개념이 바로 에이전틱 엔지니어링입니다.

그는 이를 다음과 같이 설명합니다.

• 이제 기본값은 개발자가 직접 코드를 작성하는 것이 아니다.
• 대신 LLM 에이전트를 오케스트레이션(조율)한다.
• 개발자는 감독자이자 품질 책임자로서 개입한다.
• 소프트웨어 품질에 타협하지 않는 것이 목표다.

여기서 ‘agentic’이라는 표현은 에이전트 기반으로 동작한다는 의미이며, ‘engineering’을 붙인 이유는 단순한 감각적 접근이 아니라 기술적 전문성과 체계가 필요하다는 점을 강조하기 위함입니다.

핵심 차이점 비교

구분	바이브 코딩	에이전틱 엔지니어링
개발 방식	자연어로 코드 생성	에이전트 조율 및 감독
주요 목적	실험, 데모	전문적 소프트웨어 개발
품질 관리	제한적	엄격한 검증 및 통제
개발자 역할	요청자	오케스트레이터 + 감독자

즉, “코드를 쓰는 사람”에서 “코드를 쓰는 AI를 관리하는 사람”으로 역할이 이동하는 것입니다.

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LLM의 발전과 개발 패러다임의 변화

Karpathy는 2023년에 이미 “영어가 가장 뜨거운 프로그래밍 언어”라고 언급한 바 있습니다. 이는 자연어가 코드의 상위 인터페이스가 될 것이라는 전망이었습니다.

이와 유사한 관점은 Holger Mueller의 2023년 보고서에서도 나타납니다. 그는 향후 5년 내에 개발자의 전통적인 코드 작성 기능이 점차 사라질 것이며, 15년 내에는 완전히 다른 형태로 전환될 수 있다고 분석했습니다.

보고서의 핵심 메시지는 다음과 같습니다.

• 키보드 중심 개발에서 음성 중심 개발로 이동
• 코드에서 자연어(NL) 중심 입력으로 전환
• “소프트웨어가 소프트웨어를 작성하는” 구조

Mueller는 인터뷰에서 Microsoft의 Power Platform과 OpenAI의 ChatGPT를 활용해 음성과 텍스트만으로 애플리케이션을 제작했다고 밝혔습니다. 이것이 바로 바이브 코딩의 실전 사례였습니다.

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에이전틱 엔지니어링의 실무적 의미

그렇다면 에이전틱 엔지니어링은 실제 개발 환경에서 어떤 의미를 가질까요?

1. 개발자는 ‘감독자’가 된다

이제 개발자는 단순한 코드 작성자가 아닙니다. 여러 AI 에이전트를 활용해:

• 요구사항을 분석하고
• 코드 생성을 위임하며
• 테스트를 자동화하고
• 결과를 검증하는

총괄 관리자 역할을 수행합니다.

2. 품질에 대한 책임은 여전히 인간에게 있다

Karpathy는 “에이전트의 레버리지를 얻되, 소프트웨어 품질에 타협하지 않는다”고 강조합니다.

이는 곧 AI가 생산성을 끌어올리더라도, 아키텍처 설계, 보안 검토, 성능 최적화 등은 여전히 전문 엔지니어의 통찰이 필요하다는 의미입니다.

3. 학습 가능한 새로운 역량

에이전틱 엔지니어링은 타고나는 능력이 아니라, 학습하고 개선할 수 있는 역량이라고 그는 말합니다.

즉, 앞으로의 개발 경쟁력은 “코드를 얼마나 잘 쓰는가”가 아니라 “AI 에이전트를 얼마나 잘 다루는가”로 이동할 가능성이 큽니다.

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소프트웨어가 소프트웨어를 작성하는 시대

지금 우리가 목격하는 변화의 본질은 단순한 생산성 향상이 아닙니다.

• 자연어가 주요 인터페이스가 되고
• AI가 코드 생성을 담당하며
• 인간은 전략과 품질을 책임지는 구조

이 구조는 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고, 더 많은 비즈니스 사용자들이 직접 자동화와 애플리케이션 구축에 참여할 수 있게 만듭니다.

이는 단순한 도구 변화가 아니라, 역할과 권한의 재편입니다.

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바이브 코딩은 LLM이 충분히 똑똑해졌다는 신호였습니다. 하지만 에이전틱 엔지니어링은 그 다음 단계입니다.

• 감에 맡긴 실험적 개발에서
• 체계적이고 감독 중심의 AI 협업 개발로

개발자는 사라지지 않습니다. 대신 역할이 진화합니다. 코드 작성자에서 AI 오케스트레이터로 이동합니다.

앞으로 모델 레이어와 에이전트 레이어가 동시에 발전한다면, AI와 협업하는 개발 방식은 더욱 정교해질 것입니다.

결국 경쟁력의 핵심은 하나로 수렴합니다.

AI를 대신 사용하는 것이 아니라, AI를 어떻게 설계하고 감독할 것인가.

에이전틱 엔지니어링은 그 질문에 대한 2026년의 답입니다.

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