AI-native 운영 체계의 구조
사람 1명 + AI 에이전트 조직이 여러 사이트를 운영하기 위해 실제로 쓰는 구성 요소들. 특정 제품 하나가 아니라 코딩 에이전트(Claude Code·Codex 등) + 상시 운영 에이전트(Hermes류) + 두뇌(Obsidian 등)를 조합해 재현 가능한 원칙입니다.
1. 에이전트 조직 — 역할이 곧 경계
이름이 아니라 기능으로 부르는 역할 기반 에이전트. 각 역할은 쓸 수 있는 도구가 하드 경계로 제한됩니다.
- planner (기획) — 우선순위·스코프·로드맵. 코드는 만지지 않음
- architect (설계) — 구조·소유권·스키마 결정
- builder (구현) — 실제 구현·테스트·리팩터
- researcher (조사) — 자료 조사·데이터 해석·트렌드 학습. 읽기 전용
- designer (디자인) — UI/UX·접근성·디자인 토큰
- verifier (검증) — 빌드·감사 실행, PASS/FAIL만 보고. 수정 권한 없음
역할 수·이름은 조직 크기에 맞춰 늘리거나 합치면 됩니다. 중요한 건 이름이 아니라 "이 역할은 이 도구만 쓸 수 있다"는 하드 경계입니다.
2. 회사 두뇌 — 맥락의 단일 원천
모든 결정·실패·규칙·프로젝트 맥락은 위키형 지식 베이스에 축적됩니다. 원본 자료(raw)는 불변으로 보존하고, 가공된 지식(synthesis)만 위키로 승격 — 저장 전 5가지 필터(재사용성·인수인계 필요성·결정 추적·실패 리스크·공통 규칙)를 통과해야 합니다. 무분별한 저장은 맥락 오염을 만들기 때문입니다.
3. 검증 게이트 — 신뢰는 자동화로
자율 작업은 "완료" 선언 전에 검증 게이트(타입체크 → i18n 검증 → 테스트 → 빌드)를 통과해야 합니다. 수시 검증은 quick 모드(빌드 생략), 야간·배포 전은 full 모드로 계층화해 비용을 관리합니다. 완료 보고가 게이트 결과와 다르면 사람이나 스크립트가 다시 검증해 되돌립니다.
4. 자동화 루프
반복 작업은 스케줄 실행(크론·상시 에이전트)으로 넘깁니다. 예: 기술 트렌드 정찰 → 큐레이션 → 게시, 지표·시장 데이터 수집 → 리포트, 야간 전체 검증 게이트, 콘텐츠 다국어화(모델 한도 감지 시 자동 중단·재개). 어떤 잡을 돌릴지보다, 실패했을 때 조용히 멈추지 않고 기록·재시도하는 것이 설계의 핵심입니다.
5. 상태를 어떻게 보는가
별도 관제 UI를 짓기보다, 회사 두뇌(목표·결정·실패 기록)를 사람이 정기적으로 읽는 것이 실제로 지속 가능한 방식이었습니다. 화면 하나에 모든 걸 띄우는 대시보드보다, "지금 뭘 결정해야 하는가"에 답하는 짧은 문서(브리핑·요약)가 더 잘 유지됩니다.
운영 원칙 (발췌)
- 배포는 사람이 승인한다 — 에이전트는 배치로 모아 승인 요청
- 모델별 강점 라우팅 — 대량 작업은 저비용 모델, 판단은 고성능 모델
- 레이트리밋은 가시화한다 — 한도·리셋시간을 로그·상태 문서로 상시 기록
- 실패는 두뇌에 기록한다 — 같은 실수를 두 번 하지 않기 위해
구성요소 심화
설치·설정·플레이북은 매뉴얼에서 이어집니다.