시스메틱 데일리코딩 못해도 AI로 자동화 시스템 만드는 법
AI 도구

코딩 에이전트 토큰 42% 줄이는 오픈소스 '그래프트'

코드베이스를 그래프로 캐싱해 클로드 코드의 토큰·시간을 대폭 절감한다

코딩 에이전트가 매 작업마다 코드베이스를 처음부터 다시 훑느라 흘려보내는 비용을 줄여주는 오픈소스 도구가 나왔다. 인공지능 기업 나노넷(NanoNets)이 공개한 그래프트(Graft)는 프로젝트 코드를 미리 '그래프'로 정리해두고, 에이전트가 일할 때 필요한 부분만 뽑아 넣어주는 방식이다. 개발사는 이 방법으로 클로드 코드(Claude Code)의 토큰 사용을 42% 아끼고 작업 시간을 60% 단축했다고 밝혔다.

무슨 일인가 / 배경

에이전트로 코드를 다뤄본 사람은 익숙한 장면이 있다. 새 작업을 줄 때마다 에이전트가 파일을 검색하고, 열어보고, 임포트를 따라가며 프로젝트 구조를 다시 파악한다. 한 시간 전에 이미 이해한 코드를 매번 백지에서 다시 그리는 셈이다. 이 '재탐색' 과정이 한 번의 작업에서 쓰는 도구 호출과 토큰, 대기 시간의 상당 부분을 잡아먹는다. 그래프트는 이 반복 낭비를 없애려고 코드를 한 번 그래프로 만들어 로컬에 저장해둔다.

설치는 간단하다. 명령어 한 줄로 그래프트를 깔고 graft init을 실행하면 코드에서 그래프를 만든 뒤 클로드 코드·커서(Cursor)·코덱스(Codex)·제미나이(Gemini) 등 사용 중인 에이전트에 자동으로 연결된다. 이후 세션부터는 에이전트가 프롬프트마다 관련 노드를 끌어와 참고하고, 작업이 끝나면 백그라운드에서 그래프를 다시 갱신한다.

핵심 짚어보기

개발사가 내세우는 근거는 자체 벤치마크 수치다. 162회 통제 실험에서 도구 호출은 46% 줄었고, 정확도를 재는 SWE-bench 검증(SWE-bench Verified) 공식 채점에서는 아무것도 붙이지 않은 클로드 코드가 54%를 푸는 동안 그래프트를 붙인 쪽은 66%를 해결했다. 비용은 최대 4배 저렴하고 속도는 3배 빠르면서 정확도는 오히려 올랐다는 주장이다.

구조적으로도 부담이 적다. 생성된 그래프는 라이브러리 캐시 폴더(node_modules)처럼 언제든 다시 만들 수 있는 로컬 캐시로 취급돼 자동으로 무시 목록(.gitignore)에 들어간다. 팀이 공유하는 것은 설정 파일뿐이고, 각 구성원이 graft build로 자기 그래프를 따로 만든다.

1인기업 실전 적용 포인트

  • 클로드 코드나 커서로 매일 코드를 다루는 1인 개발자라면 graft init 한 번으로 같은 작업을 더 적은 토큰에 끝낼 수 있어, 구독·API 비용이 곧바로 줄어든다.
  • 대형 저장소일수록 재탐색 낭비가 크다. 파일 수천 개짜리 프로젝트를 혼자 관리한다면 도구 호출 절감 효과가 특히 두드러진다.
  • 그래프는 커밋되지 않으므로, 협업할 때는 .claude 설정만 공유하고 각자 로컬에서 그래프를 빌드하도록 안내하면 된다.
  • 도입 전 graft init --dry-run으로 어떤 파일이 바뀌는지 먼저 확인하면 안전하다.

전망 / 주의점

제시된 수치가 모두 개발사 자체 실험 결과라는 점은 감안해야 한다. 실제 절감폭은 프로젝트 언어·규모·작업 성격에 따라 달라질 수 있다. 다만 '에이전트가 매번 코드를 다시 파악한다'는 문제 자체는 누구나 겪는 실제 병목이라, 이런 그래프·색인 방식은 앞으로 코딩 에이전트의 기본 장치로 자리 잡을 가능성이 커 보인다.

출처: Hacker News / GitHub NanoNets/Graft (https://github.com/NanoNets/Graft)
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