코딩 에이전트가 첫 생각에 갇히지 않고 다양한 관점으로 아이디어를 넓게 펼치게 하는 도구
AI 에이전트가 첫 번째 생각에 매몰되어 뻔한 답만 내놓는 문제를 해결합니다. 여러 개의 독립적인 사고 프레임을 동시에 실행해 아이디어를 넓게 펼친 뒤, 그중 쓸 만한 것만 골라 깊게 파고드는 방식입니다. 디자인 결정이나 애매한 디버깅, API 설계처럼 정답이 하나만은 아닌 작업에서 특히 빛을 발합니다.
구조적 문제로 접근한 병렬 사고
기존의 체인 오브 스코트 방식은 첫 문장에 앵커링되어 이후의 추론이 제한되는 경향이 있습니다. ADHD는 이를 프롬프트 문제가 아닌 구조적 문제로 보고 접근합니다. 서로 다른 인지적 프레임워크를 가진 N개의 독립적인 에이전트를 생성하여 컨텍스트를 공유하지 않는 상태에서 아이디어를 발산시킵니다. 이후 별도의 비평가 단계에서 아이디어를 점수화하고, 함정(trap)을 걸러내며, 살아남은 아이디어를 심화합니다. 이 과정은 생성자와 비평가의 역할을 기계적으로 분리하여, 하나의 프롬프트 안에서 약속하는 것이 아닌 실제 호출 단위로 구분합니다.
독립 심판이 확인한 평가 결과
동일한 모델과 문제를 대상으로 한 비교 평가에서 ADHD는 단일 샷 방식보다 뚜렷한 우위를 보였습니다. 6개의 오픈 엔드 엔지니어링 문제를 독립적인 LLM 심판이 평가한 결과, 아이디어의 폭(breadth)은 1.9배, 새로움(novelty)은 2.9배, 함정 탐지 능력은 5.2배 높게 나타났습니다. 특히 기저 모델이 놓치기 쉬운 '유혹적이지만 깨진 아이디어'를 사전에 걸러내는 능력이 가장 큰 차이로 꼽힙니다. 예를 들어 CLI가 90초간 멈추는 문제를 다룰 때, 단순한 재시도 전략이 아닌 '모델 자체가 부적합할 수 있다'는 비자명한 해결책을 제시했습니다.
설치와 실행 방법
Claude Code, Cursor, Codex 등 약 50개 이상의 에이전트 플랫폼을 자동 감지하여 설치합니다. npx skills add UditAkhourii/adhd 명령어 하나로 설치가 완료되며, /adhd "문제 설명" 명령어로 명시적으로 호출하거나 아이디어 생성 의도를 감지하면 자동으로 실행됩니다. CLI 또는 TypeScript 라이브러리로도 사용할 수 있으며, framesPerRun이나 topK 같은 파라미터로 탐색 범위를 조절할 수 있습니다. 공식 문서 사이트와 저장소 내 문서에서 상세한 설치 경로와 API 레퍼런스를 확인할 수 있습니다.
도입 전 점검할 비용과 범위
이 도구는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, repowire 등 17개 이상의 프로젝트에서 이미 도입되어 사용되고 있습니다. 다만, 병렬 처리와 심화 단계로 인해 단일 샷 방식보다 약 2.3배의 시간과 1.9배의 출력량이 소요된다는 점은 고려해야 합니다. 정답이 명확한 단순한 작업보다는, 창의성이나 학제간 접근이 필요한 모호한 문제 해결에 적합합니다. 독립적인 연구 리뷰와 벤치마크 결과를 저장소의 이슈와 문서에서 투명하게 추적하고 있으므로, 도입 전 자신의 워크플로우에 맞는 비용과 이점을 점검하는 것이 좋습니다.