에이전트와 직원

AI-native 회사에서 "직원"은 사람과 에이전트가 섞여 있습니다. 각자 역할이 있고, 역할이 곧 권한의 경계입니다.

역할 기반 조직

한 에이전트에게 모든 걸 맡기지 않습니다. 기능으로 이름 붙인 역할로 나누고, 각 역할이 쓸 수 있는 도구를 하드 경계로 제한합니다.

필요하면 writer·translator·critic처럼 더 세분화된 역할을 추가합니다. 이름을 사람이 기억하기 쉽게 짓는 것보다, 역할마다 도구 경계가 실제로 분리돼 있는지가 중요합니다.

도구 경계 = 진짜 안전장치

"너는 신중한 검증자야" 같은 캐릭터 설정은 지켜지지 않을 수 있습니다. 하지만 도구 목록에서 편집·쓰기 도구를 빼면 물리적으로 코드를 못 고칩니다. 각 역할은 에이전트 정의 파일의 tools: 필드로 허용 도구가 명시되어, 프롬프트 지시보다 강한 경계를 만듭니다.

사람+AI 직원 관리

직원 명부는 사람 멤버(가족·협업자)와 에이전트를 같은 표에 올립니다. 역할·담당 영역을 한 문서에서 보고, 사람과의 소통은 기존에 쓰던 메신저(Slack 등)를 그대로 씁니다. AI-native 회사의 HR은 관제 화면을 새로 짓는 게 아니라, 사람과 에이전트를 같은 틀에서 관리하는 것입니다.

모델 사용 한도 가시화

다중 모델을 쓰면 각 모델의 사용량·한도·리셋 시간을 놓치기 쉽습니다. 한도에 걸린 줄 모르고 재시도를 반복하면 시간과 비용을 낭비합니다. 모델별 한도·리셋 시각을 짧은 상태 문서나 로그로 기록해두고, 파이프라인이 한도를 감지하면 자동 중단·플래그 후 리셋되면 재개하게 만듭니다. (이 규율 자체가 실제 rate-limit 삽질을 겪고 나서 정한 것입니다.)

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