단일 에이전트로 하나씩 처리하던 작업을 Subagent로 나누면, 병렬 실행과 역할 분리로 처리 속도와 품질을 함께 높일 수 있습니다. 언제 쓰면 좋은지, 어떻게 설정하는지 정리합니다.
이 가이드는 OpenAI Codex 제품, 정책, 표준 변경에 따라 이후 달라질 수 있습니다.
auth/LoginForm.tsx, auth/useLogin.ts, auth/LoginForm.test.tsxnpm test -- auth로 검증합니다.
Subagent는 부모 에이전트가 하위 에이전트를 생성해 작업을 위임하는 패턴입니다. Codex에서는 멀티 에이전트 스레드가 이 역할을 합니다. 각 에이전트는 독립적인 컨텍스트와 샌드박스를 가지고 동시에 실행될 수 있습니다.
config.toml의 max_threads(기본 6)와 max_depth(기본 3)로 동시 에이전트 수와 중첩 깊이를 제어합니다.단일 에이전트로 순서대로 하는 것과 Subagent로 나누는 것을 비교하면 차이가 명확합니다.
① 원인 분석 (IDE)
↓ 완료 대기
② 수정 + 테스트 (CLI)
↓ 완료 대기
③ 리뷰 포인트 정리 (PR)
총 소요: ①+②+③ 합산앞 단계가 끝나야 다음으로 넘어갑니다. 작은 작업엔 충분합니다.
Planning Agent
├─ Analysis Agent ← 원인 분석
├─ Fix Agent ← 수정 + 테스트
└─ Review Agent ← 리뷰 포인트
총 소요: max(①, ②, ③) 중 최장병렬 실행으로 전체 시간이 단축됩니다. 각 에이전트는 독립된 worktree에서 작업합니다.
# ~/.codex/config.toml 또는
# .codex/config.toml
[features]
multi_agent = true # 멀티 에이전트 활성화
[agents]
max_threads = 6 # 동시 실행 최대 에이전트 수
max_depth = 3 # 에이전트 중첩 최대 깊이# 활성 에이전트 스레드 목록 확인
/agent
# 새 에이전트 스레드로 작업 위임
# (Planning Agent → Fix Agent로 핸드오프)
/fork
# 각 에이전트 상태 확인
/status로그인/auth 문제를 Subagent로 나눈다면 몇 개의 에이전트가 필요한지, 각 역할은 무엇인지 설계해보세요.
우리 팀 작업 중 병렬 처리할 수 있는 것과 순서 의존적인 것을 각각 3개씩 나눠보세요. Subagent가 실제로 필요한지 판단합니다.