에이전트 팀: AI 코딩의 잠재력을 깨우는 최고의 방법

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00:00:00엔지니어링은 작업의 규모와 참여하는 다양한 역할들 때문에 언제나 매우 협력적인 과정이었습니다.
00:00:05AI의 등장으로 양상이 바뀌긴 했지만, 동시에 새로운 협업 방식들이 생겨나고 있습니다.
00:00:09모델마다 역할에 따른 강점이 다르거나 비용 면에서의 장점이 제각각입니다.
00:00:13한 가지 예를 들어보겠습니다.
00:00:14최신 제미나이(Gemini) 모델들이 디자인 설계에 정말 뛰어나다는 것은 잘 알려진 사실입니다.
00:00:18특히 지침을 적게 줄수록 어떤 클로드(Claude) 모델보다 훨씬 더 창의적입니다.
00:00:23하지만 전반적으로 보면 Opus 4.6은 매우 뛰어난 모델이며,
00:00:26특히 주변 도구인 클로드 코드(Claude code)는 제미나이 CLI보다 훨씬 안정적인 툴입니다.
00:00:31하지만 이 모델들을 하나의 공유된 워크플로우에서 효율적으로 함께 사용할 방법이 없습니다.
00:00:35함께 사용하려고 시도하더라도 수동 작업이 많이 필요하며,
00:00:38이 에이전트들이 자율적으로 작업을 수행하게 할 방법도 없죠.
00:00:41최근 저희는 서로 다른 모델을 탑재한 에이전트들이 직접 대화하게 함으로써
00:00:46중간에서의 번거로움을 없애고 소통 문제를 해결해 주는 도구를 발견했습니다.
00:00:50에이전트 채터(Agent Chatter)는 AI 에이전트들의 실시간 조율을 위한 채팅 인터페이스입니다.
00:00:55클로드 코드, 제미나이 CLI, 코덱스(Codex) 같은 가장 인기 있는 세 가지 에이전트는 물론,
00:01:00Kimi, Qwen 같은 오픈 소스 모델들도 지원합니다.
00:01:03또한 클로드 같은 고비용 에이전트에게는 기획을 맡기고,
00:01:07Kimi나 GLM에게 구현을 맡기는 방식으로 비용을 절감할 수도 있습니다.
00:01:10여러 채널이 있는 공유 채팅을 사용해 에이전트들이 서로 대화하며
00:01:14기능을 협력해서 구현하도록 만듭니다.
00:01:16툴의 첫인상은 기본 UI가 그리 세련되지 않았다는 점이었습니다.
00:01:20하지만 오픈 소스 프로젝트이기에 저희는 원본 저장소를 포크(fork)하여 그 위에 시각적 레이어를 만들었고,
00:01:24저희 기준에는 훨씬 보기 좋고 탐색하기 쉬우며
00:01:28저희 요구사항에 맞는 몇 가지 변경 사항도 적용했습니다.
00:01:31원본 기능은 그대로 유지하면서 이 버전을 저희 포크된 저장소에 업로드했습니다.
00:01:35물론 이 플랫폼의 기반 아키텍처에 대한 모든 공로는 원작자에게 있습니다.
00:01:40이 프로젝트에는 툴 사용을 위해 에이전트들을 초기화할 때
00:01:43한 번 실행해야 하는 스크립트들이 포함되어 있습니다.
00:01:46이 스크립트들은 시스템 실행을 위한 진입점이며,
00:01:49이것 없이는 어떤 에이전트도 구동할 수 없습니다.
00:01:51스크립트를 사용하려면 전체 저장소를 클론(clone)해야 합니다.
00:01:54저장소에는 모든 에이전트를 개별적으로 초기화하는 스크립트들이 들어 있습니다.
00:01:58스크립트를 사용하기 전, macOS나 리눅스 사용자라면 TMUX가 설치되어 있어야 합니다.
00:02:02TMUX는 기본적으로 터미널 멀티플렉서입니다.
00:02:05여러 터미널 세션을 생성하고 단일 지점에서 모두 제어할 수 있게 해줍니다.
00:02:09에이전트 채팅은 내부적으로 이 기능을 사용하여
00:02:11실행 중인 각 터미널 에이전트에게 작업을 전달합니다.
00:02:14윈도우 사용자는 스크립트를 직접 실행하면 정상적으로 작동합니다.
00:02:18각 에이전트 스크립트를 실행하기 위한 모든 명령어가 나열되어 있습니다.
00:02:21예를 들어 클로드 코드와 제미나이 CLI를 함께 사용하려는 경우,
00:02:26해당 명령어를 복사해 저장소를 클론한 폴더의 터미널에 붙여넣으면 됩니다.
00:02:31실행하려는 에이전트의 명령어를 선택하기만 하면 됩니다.
00:02:34명령어를 붙여넣으면 TMUX 세션에 에이전트 세션이 생성됩니다.
00:02:38원하는 만큼 많은 에이전트를 설정에 추가할 수 있습니다.
00:02:40예를 들어 클로드 세션 3개와 제미나이 세션 1개로 총 4개의 에이전트를 구성할 수도 있죠.
00:02:44에이전트 수에 상관없이 각 에이전트는 전용 터미널에서 실행되어야 합니다.
00:02:494개의 세션을 운영한다면 4개의 터미널이 나란히 실행되어야 하며,
00:02:53툴의 단일 채팅 세션에서 이들 모두를 제어할 수 있게 됩니다.
00:02:56모든 설치가 끝나고 localhost로 접속하면,
00:03:00채팅 패널에 실행 중인 모든 에이전트가 표시되는 것을 볼 수 있습니다.
00:03:03이제 이 도구를 최대한 활용하기 위해,
00:03:06더 효율적인 작업을 돕는 몇 가지 필수 단계가 있습니다.
00:03:09도구를 사용하기 전에 앱 구축에 사용할 프레임워크를 미리 초기화하는 것이 좋습니다.
00:03:14이 과정에서 여러 에이전트가 서로 다른 역할을 맡더라도 충돌이 발생하는 지점이기 때문입니다.
00:03:20따라서 시작하기 전에 Next.js나 사용 중인 프레임워크가 이미 초기화되어 있는지 확인하세요.
00:03:25첫째로, 각 에이전트는 별도의 클로드 또는 제미나이 세션으로 실행되므로
00:03:29각각의 권한을 개별적으로 수동 승인해야 합니다.
00:03:33권한 승인 단계를 건너뛰는 스크립트도 제공되긴 하지만,
00:03:36여러 에이전트를 쓸 때는 한 에이전트가 다른 에이전트의 작업을 삭제할 위험이 커지므로 권장하지 않습니다.
00:03:42대신 클로드 코드와 제미나이 CLI의 settings.json에서 적절한 권한을 설정해야 합니다.
00:03:48이렇게 하면 파일 수정이나 빌드 명령 시 수동 승인을 기다리지 않으면서도
00:03:53위험한 명령어에 대해서는 제어권을 유지할 수 있습니다.
00:03:56또 다른 중요한 점은 MCP 도구들도 파일에 설정되어 있어야 한다는 것입니다.
00:04:01그렇지 않으면 매번 승인해야 하는 번거로움이 생깁니다.
00:04:03또한 agents.md 파일을 생성해야 합니다.
00:04:05이 파일은 현재 에이전트 사용을 위한 최적화된 구조를 담은 템플릿 역할을 하며,
00:04:09나중에 에이전트들에 의해 내용이 채워집니다.
00:04:11여기에는 역할 규칙, 동작 방식 및 에이전트가 따라야 할 모든 원칙이 포함됩니다.
00:04:15기획을 위한 PRD, 백엔드 및 UI 사양 템플릿 파일들도 필요한데,
00:04:20저희는 템플릿을 미리 준비해 두었고 나중에 기획 에이전트가 이를 채우게 됩니다.
00:04:24템플릿을 사용하는 목적은 에이전트가 불필요한 내용을 추가하지 않도록 구조를 제공하기 위함입니다.
00:04:30이 모든 템플릿은 AI Labs Pro에서 다운로드하여 직접 사용하실 수 있습니다.
00:04:35저희 활동이 가치 있다고 느끼시고 채널을 후원하고 싶으시다면,
00:04:38AI Labs Pro를 이용하는 것이 가장 좋은 방법입니다.
00:04:40링크는 영상 설명란에 기재해 두겠습니다.
00:04:42이 툴의 또 다른 기능은 각 에이전트에게 이름을 붙이고 특정 역할을 부여하는 것입니다.
00:04:47이를 통해 에이전트를 쉽게 식별하고, 맞춤화된 역할에 따라 작업하게 할 수 있습니다.
00:04:52예를 들어 UI 디자인에 제미나이를 사용한다면,
00:04:55이름을 그에 맞게 바꾸고 'UI UX 전문가'라는 사용자 정의 역할을 부여할 수 있습니다.
00:04:59각 에이전트가 설정된 페르소나에 따라 작동하도록 이름과 역할을 할당하는 것이죠.
00:05:04마지막으로 에이전트들이 작업을 제대로 수행하도록 특정 규칙을 설정해야 합니다.
00:05:09앞서 언급했듯이 agents.md를 사용해야 하는데요.
00:05:12클로드는 Claude.md를, 제미나이는 Gemini.md를 기본으로 사용하며
00:05:16서로의 지침 파일을 주요 참조 파일로 쓰지 않습니다.
00:05:19따라서 이들을 조율하기 위해 agents.md를 사용하고, 둘 다 이 파일을 핵심 가이드로 참조하도록 규칙을 추가합니다.
00:05:25필요에 따라 여러 규칙을 설정할 수 있으며 원하는 만큼 추가 가능합니다.
00:05:29단, 규칙을 생성하면 처음에는 초안(draft) 상태로 유지되므로,
00:05:31에이전트가 인식하게 하려면 수동으로 '활성(active)' 상태로 옮겨야 합니다.
00:05:35규칙은 기본적으로 채팅 트리거 10회마다 갱신되며, 이 설정은 조절 가능합니다.
00:05:39또한 '루프 가드(loop guard)' 기능도 알아두어야 하는데, 기본값은 4로 설정되어 있습니다.
00:05:43루프 가드는 에이전트 간 대화가 오가는 최대 횟수를 의미하며,
00:05:46이 횟수에 도달하면 작업을 멈추고 사용자의 입력을 기다립니다.
00:05:49에이전트들이 서로 질문만 반복하며 무한 루프에 빠지는 것을 방지하기 위해 추가된 기능입니다.
00:05:53루프 가드 수치에 도달하면 에이전트들은 소통을 중단하고,
00:05:56사용자가 'continue' 명령을 보내야 다시 재개합니다.
00:05:59에이전트들이 더 오래 협력하기를 원한다면 이 수치를 높여주면 됩니다.
00:06:03본격적인 구현 기획에 앞서, 후원사인 Airtop을 잠시 소개하겠습니다.
00:06:06매주 수동으로 데이터를 스크랩하거나 수십 개의 브라우저 탭을
00:06:10일일이 클릭하느라 시간을 허비하고 있다면, 더 나은 해결책이 있습니다.
00:06:13Airtop은 AI 에이전트가 사람처럼 웹과 상호작용하게 해주는 클라우드 기반 플랫폼으로,
00:06:19번거로운 수동 작업들을 해결해 주는 맞춤형 또는 사전 구축된 템플릿을 제공합니다.
00:06:23모든 고된 일을 대신 처리해 주는 클라우드 브라우저라고 생각하시면 됩니다.
00:06:27예를 들어, 저는 경쟁사 가격 조사를 위해 템플릿을 사용하고 있습니다.
00:06:30코딩 없이 평이한 영어로 에이전트에게 지시만 내리면,
00:06:33에이전트가 사이트를 탐색하고 로그인을 처리하며 필요한 데이터만 깔끔하게 추출해 줍니다.
00:06:39가장 마음에 드는 점은 기존 자동화 툴을 무력화시키는
00:06:43안티 봇 조치나 캡차(CAPTCHA)를 우회한다는 것입니다.
00:06:46덕분에 대량의 작업에서도 놀라운 안정성을 보여줍니다.
00:06:48단 몇 분 만에 신뢰할 수 있는 자동화를 구축해 보세요. 지금 바로 Airtop에 무료로 가입하세요.
00:06:53고정 댓글의 링크를 클릭하고 오늘 바로 시작해 보시기 바랍니다.
00:06:56모든 단계가 완료되었으니 이제 실제 구현 단계로 넘어가 보겠습니다.
00:07:00저희가 늘 강조하듯 구현 전에 기획이 중요하므로,
00:07:03여기서도 기획부터 시작해야 합니다.
00:07:05슬랙(Slack) 채널처럼 여기서도 다양한 채널을 만들 수 있습니다.
00:07:09프론트엔드와 백엔드를 위한 별도의 채널을 구성하는 것이 좋습니다.
00:07:12앱 아이디어를 입력하면 시스템이 TMUX 세션에 요청을 보내고,
00:07:16언급된 에이전트에게 메시지를 확인하도록 독려합니다.
00:07:18기획자 에이전트가 전체 계획을 세워 알려주면, 이를 검토하고 승인하거나 수정을 요청하면 됩니다.
00:07:23에이전트는 처음에 추가한 템플릿을 바탕으로 PRD에 기획 내용을 문서화합니다.
00:07:28필요한 부분을 수정하면 에이전트가 그에 맞춰 PRD를 업데이트합니다.
00:07:32이 도구는 MCP를 통해 클로드가 채팅 인터페이스에서 응답을 보내고 읽을 수 있게 하여
00:07:37양방향 소통을 가능하게 합니다.
00:07:39기획이 확정되면 진행하라고 요청합니다.
00:07:41PRD가 승인되면 시스템이 알아서 제미나이에게 알림을 보내고
00:07:44UI 사양 문서를 구현하도록 요청합니다.
00:07:47그러면 UI 디자이너와 기획자 에이전트가 서로 협력하며
00:07:51구현 세부 사항을 조율하기 시작합니다. 기획자가 세부 내용을 제안하면
00:07:54UI 디자이너가 이를 계획에 반영하고, 검토 과정이 계속 이어집니다.
00:07:59여기서 한 가지 주의할 점은, 저희가 루프 가드를 8로 설정했음에도
00:08:02어떤 이유에서인지 제대로 반영되지 않았다는 점입니다.
00:08:04결국 4번의 반복 끝에 최대 루프에 도달했고, 대화를 계속하라는 안내가 떴습니다.
00:08:08이제 빌더(Builder) 에이전트는 UI 디자이너로부터 기획이 완료되었음을 전달받고,
00:08:13기획 내용을 확인한 뒤 진행 승인을 기다린다는 응답을 보냅니다.
00:08:18디자이너 에이전트도 UI 구현을 시작하겠다고 알리는데,
00:08:22직접 계획을 검토할 때까지는 잠시 보류해 두는 것이 좋습니다.
00:08:25백엔드 채널에서는 빌더 에이전트와 기획자에게 backend.md 파일을 확인하라고 요청할 수 있습니다.
00:08:30이 파일은 기획자가 PRD를 구현할 때 생성한 것입니다.
00:08:33에이전트들을 조율하여 문서의 유효성을 검토하게 하지만,
00:08:37각자 구현상의 빈틈을 발견할 수도 있습니다.
00:08:40그래서 모든 에이전트가 협력하고 UI 디자이너까지 참여시켜 UI 사양을 다루며,
00:08:44발생한 문제들을 함께 해결해 나갑니다.
00:08:47모든 구현이 끝나면 기획자에게 최종 검토를 한 번 더 요청할 수 있습니다.
00:08:50저희의 경우, 최종 검토 단계에서 몇 가지 추가 이슈가 발견되었습니다.
00:08:54이를 수정한 후 모든 에이전트가 문제가 해결되었음을 확인했고,
00:08:56앱을 빌드할 준비가 완료되었습니다.
00:08:59하지만 바로 빌드하지 말고, 거쳐야 할 단계가 하나 더 있습니다.
00:09:02에이전트들끼리 기획안을 서로 교차 검토하게 만드는 것입니다.
00:09:04이 툴에는 여러 모드가 있는데, 그중 '플래너(planner)' 모드를 테스트해 봐야 합니다.
00:09:08디자인 리뷰, 코드 비평 등 다양한 모드를 시도해 볼 수 있습니다.
00:09:12이 모드들은 서로 다른 모델이 각기 다른 역할을 수행하며 3단계로 작동합니다.
00:09:16기획자 에이전트를 '발표자'로 설정해 이전에 작업한 내용을 설명하게 하고,
00:09:20리뷰어 에이전트를 '도전자'로 설정해 발표 내용에 비판적인 의문을 제기하게 합니다.
00:09:24기획 에이전트는 '종합자'가 되어 각자의 발견점을 하나로 합칩니다.
00:09:28발표자가 발표를 시작하면 도전자가 내용을 비판적으로 분석하고
00:09:32문서를 스트레스 테스트하여 많은 허점을 찾아냅니다.
00:09:36에이전트들이 서로 교차 질문을 던지기 때문에,
00:09:38그냥 지나칠 수 있었던 수많은 문제를 발견하고 수정할 수 있습니다.
00:09:42이 과정을 거쳐 최종 계획이 나오면 3단계 세션이 마무리됩니다.
00:09:46저희 콘텐츠가 즐거우시다면 'Hype' 버튼을 눌러주세요.
00:09:50더 많은 분께 좋은 콘텐츠를 전달하는 데 큰 힘이 됩니다.
00:09:54리뷰가 끝나면 기획자에게 오케스트레이터 역할을 맡겨
00:09:58다른 에이전트들과 협력해 프로젝트를 구현하도록 합니다. 이때 각 작업에 적합한 모델이 사용됩니다.
00:10:03기획자는 이를 인지하고 디자이너와 빌더가 병렬로 작업하게 합니다.
00:10:06백엔드와 프론트엔드 채널 모두에 메시지를 보내 빌더에게는
00:10:10구축 시작 신호를 주고, 프론트엔드 엔지니어의 차단을 해제하여 디자인을 구현하게 합니다.
00:10:15이 방식으로 일하는 건 정말 흥미롭습니다. 기획 에이전트에게 작업을 맡기고
00:10:18필요할 때 업데이트 상황만 물어보면 되기 때문입니다.
00:10:22에이전트들이 협업하면서 서로의 실수를 지적하는 모습은 정말 매혹적입니다.
00:10:26예를 들어 저희 작업 중에 UI 디자이너가 실수로
00:10:30빌더의 책임인 오류를 직접 해결하려 한 적이 있었습니다.
00:10:32기획자와 빌더 에이전트 모두 디자이너가 직접 수정해서는 안 된다고 지적했습니다.
00:10:37그 과정에서 빌더가 작업 중인 파일을 덮어버렸기 때문이죠.
00:10:39에이전트들이 전용 작업 트리에서 일하게 하고,
00:10:44한 명의 에이전트가 전체를 리뷰하고 머지(merge)하는 방식을 쓰면 훨씬 매끄러울 것입니다.
00:10:47그렇게 하면 에이전트끼리 서로의 작업을 덮어쓰는 문제를 방지할 수 있습니다.
00:10:50복잡한 설정을 할 때 염두에 두어야 할 점입니다.
00:10:53이후 기획자가 리뷰 에이전트를 가동하면, 리뷰어는 상세한 문제를 파악하고
00:10:57철저한 보고서를 제공하며 각 에이전트에게 업무를 배정합니다.
00:11:01필요한 게 있으면 서로 요청하라는 규칙을 미리 세워두었기에,
00:11:04UI 디자이너가 빌더에게 특정 변수 접근 권한을 요청했고
00:11:09빌더는 이를 승인했습니다.
00:11:10에이전트들끼리 리뷰가 끝나면 기획자가 사용자에게 최종 프론트엔드 리뷰를 요청합니다.
00:11:15개발 서버에 접속해 보면,
00:11:17UI가 처음에 원했던 게임화된 버전과 일치하는 것을 확인할 수 있습니다.
00:11:20랜딩 페이지는 높은 대비를 활용해 게임 같은 느낌을 주며,
00:11:23매력적인 문구와 참조들을 사용해 사용해 보고 싶게 만듭니다.
00:11:26타이핑 테스트가 끝나면 성과 보고서를 받게 됩니다.
00:11:29결과는 대시보드에 표시되어 역대 최고 속도와
00:11:33현재 레벨, 진행 상황을 보여주며 몰입감 있는 디자인 경험을 제공합니다.
00:11:37이제 영상의 끝에 다다랐습니다. 채널을 후원하고
00:11:40이런 영상을 계속 만드는 데 도움을 주고 싶으시다면, 아래 Super Thanks 버튼을 이용해 주세요.
00:11:45언제나 시청해 주셔서 감사드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다.

Key Takeaway

에이전트 채터와 같은 협업 도구를 통해 서로 다른 특성을 가진 다수의 AI 에이전트를 하나의 팀으로 구성하고 조율함으로써, 복잡한 코딩 작업을 자율적이고 효율적으로 완수할 수 있습니다.

Highlights

서로 다른 강점을 가진 AI 모델(Gemini, Claude 등)을 하나의 워크플로우로 통합하는 '에이전트 채터(Agent Chatter)' 도구 소개

고비용 모델(Claude)은 기획에, 저비용 모델(Kimi, Qwen 등)은 구현에 배치하여 효율성과 비용 절감을 동시에 달성

TMUX를 활용하여 여러 에이전트 세션을 개별 터미널에서 구동하고 단일 채팅 인터페이스에서 실시간으로 조율

agents.md 및 템플릿 파일을 활용해 에이전트 간의 역할 분담, 규칙 설정 및 무한 루프 방지를 위한 '루프 가드' 설정법 제시

발표자, 도전자, 종합자 역할을 부여하는 '플래너 모드'를 통해 에이전트끼리 기획안을 교차 검토하고 허점을 보완하는 프로세스

기획자 에이전트가 오케스트레이터가 되어 디자이너와 빌더의 병렬 작업을 관리하고 최종 결과물을 도출하는 실전 사례

Timeline

AI 에이전트 협업의 필요성과 에이전트 채터 소개

엔지니어링의 협력적 특성을 강조하며, AI 시대에 모델별 강점을 극대화할 수 있는 새로운 협업 방식의 필요성을 제안합니다. 창의적인 설계에 강한 제미나이와 안정적인 도구를 가진 클로드를 예로 들며, 이들을 수동 작업 없이 연결할 방법이 부족했음을 지적합니다. 이를 해결하기 위해 서로 다른 모델을 탑재한 에이전트들이 직접 소통하게 돕는 '에이전트 채터'라는 도구를 소개합니다. 이 도구는 클로드 코드, 제미나이 CLI뿐만 아니라 다양한 오픈 소스 모델을 지원하여 비용 효율적인 역할 분담을 가능하게 합니다.

시스템 설치 및 환경 설정 가이드

오픈 소스인 에이전트 채터를 사용자의 요구에 맞게 포크하고 시각적 레이어를 개선하여 사용하는 방법을 설명합니다. 시스템 구동을 위해 전체 저장소를 클론하고 에이전트 초기화 스크립트를 실행하는 과정이 필수적임을 강조합니다. 특히 macOS와 리눅스 사용자는 여러 터미널 세션을 단일 지점에서 제어하기 위해 TMUX라는 터미널 멀티플렉서를 반드시 설치해야 합니다. 윈도우 사용자는 스크립트를 직접 실행할 수 있으며, 사용자가 원하는 만큼 여러 개의 에이전트 세션을 추가하여 구성할 수 있습니다.

에이전트 최적화를 위한 필수 준비 단계

도구의 효율을 높이기 위해 프레임워크 초기화 및 개별 권한 설정과 같은 사전 준비 단계를 상세히 안내합니다. 여러 에이전트가 협업할 때 작업이 덮어씌워지는 위험을 방지하기 위해 각 모델의 설정 파일에서 적절한 승인 권한을 부여해야 합니다. 에이전트들이 공통으로 참조할 지침을 담은 agents.md 파일과 PRD, UI 사양 등을 위한 템플릿 생성이 중요함을 언급합니다. 템플릿은 에이전트가 불필요한 내용을 추가하지 않도록 구조를 제공하며, 이는 전문적인 워크플로우 구축의 핵심이 됩니다.

페르소나 설정 및 운영 규칙 정의

각 에이전트에게 고유한 이름과 역할을 부여하여 식별과 맞춤형 작업 수행을 용이하게 만드는 방법을 다룹니다. 예를 들어 제미나이에게 'UI UX 전문가'라는 페르소나를 입혀 특정 업무에 집중하게 할 수 있습니다. 에이전트 간의 소통 혼란을 막기 위해 공통 가이드 파일을 참조하게 하고, 규칙의 활성 상태 관리법을 설명합니다. 특히 에이전트들이 무의미한 질문을 반복하며 무한 루프에 빠지는 것을 방지하는 '루프 가드' 기능의 설정과 작동 원리를 상세히 소개합니다.

웹 자동화 도구 Airtop 소개

영상 중간에 후원사인 Airtop 플랫폼을 소개하며 AI 에이전트가 인간처럼 웹과 상호작용하는 기능을 설명합니다. Airtop은 수동 데이터 스크래핑이나 반복적인 브라우저 클릭 작업을 자동화해주는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 코딩 없이 영어 지시만으로 사이트 탐색, 로그인, 데이터 추출이 가능하며 안티 봇 조치를 우회하는 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 사용자가 대량의 웹 작업에서 안정성을 확보하고 자동화를 쉽게 구축할 수 있음을 강조합니다.

실전 구현 1단계: 기획 및 문서화

실제 앱 개발 프로젝트를 시작하며 프론트엔드와 백엔드 채널을 나누어 기획을 진행하는 과정을 보여줍니다. 기획자 에이전트가 아이디어를 바탕으로 PRD를 작성하면 사용자가 이를 검토하고 승인하는 절차를 거칩니다. 승인된 기획에 따라 UI 디자이너 에이전트가 투입되어 세부 사양을 조율하며, 에이전트들끼리 서로 피드백을 주고받습니다. 이 과정에서 발생할 수 있는 소통 지연이나 루프 가드 작동 상황을 실제 사례를 통해 생생하게 전달합니다.

실전 구현 2단계: 플래너 모드와 교차 검토

단순한 기획을 넘어 '플래너 모드'를 활용해 에이전트들이 서로의 결과물을 비판적으로 검토하는 고도화된 단계를 설명합니다. 발표자, 도전자, 종합자라는 세 가지 역할을 에이전트들에게 부여하여 기획안의 허점을 찾아내고 스트레스 테스트를 수행합니다. 이 과정을 통해 인간 사용자가 미처 발견하지 못한 수많은 잠재적 문제들을 수정하고 최종 계획의 완성도를 높입니다. 이러한 협동적 검토 프로세스는 AI 팀 운영의 가장 매혹적이고 강력한 기능 중 하나로 소개됩니다.

실전 구현 3단계: 병렬 구축 및 최종 검토

기획자가 오케스트레이터가 되어 디자이너와 빌더 에이전트에게 병렬 작업을 지시하며 프로젝트가 완성되는 과정을 담고 있습니다. 작업 도중 에이전트가 서로의 영역을 침범하거나 파일을 덮어쓰는 실수를 방지하기 위한 전용 작업 트리 활용 팁을 공유합니다. 모든 구현이 완료된 후 기획자가 최종 리뷰 보고서를 제공하며, 실제 구동되는 게임화된 타이핑 테스트 앱의 UI와 기능을 확인합니다. 마지막으로 시청자들에게 후원 방법을 안내하며 AI 에이전트 팀을 활용한 성공적인 개발 여정을 마무리합니다.

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