복잡한 목표를 AI가 처리할 수 있는 작은 단계들로 나누는 기술. 에이전트가 큰 작업을 실패 없이 완수하기 위한 핵심 전략이다.

개념 설명

LLM에게 "신제품 출시 마케팅 계획 세워줘"처럼 큰 작업을 한번에 주면 어디서부터 시작해야 할지 막막하다. 태스크 분해는 이 큰 작업을 "시장 분석 → 타겟 정의 → 채널 선정 → 콘텐츠 기획 → 타임라인 작성"처럼 순서 있는 하위 작업들로 쪼개는 것이다. 각 단계가 명확해지면 에이전트가 하나씩 수행하고 결과를 누적해 최종 목표에 도달할 수 있다.

사용 예시

Claude Code에서 대형 기능 개발을 할 때 먼저 태스크 분해를 요청하면, 에이전트가 스펙 분석, 데이터 모델 설계, API 구현, 테스트 작성 순의 체크리스트를 만들고 하나씩 실행한다. 계층적 분해를 쓰면 큰 단계 안에 세부 단계를 중첩해서 더 복잡한 작업도 다룰 수 있다.