13명의 에이전트 클로드 팀 구축 및 동료 검토 워크플로우

한 개발자가 AI 비디오 생성 플랫폼 Fruityo의 마케팅을 처리하는 13개의 클로드 에이전트 팀을 구축한 설정을 공유했습니다. 이 시스템은 15분마다 실행되며, 인간 운영자에게 도달하기 전에 에이전트들이 서로의 작업을 검토합니다.
아키텍처 구성 요소
인프라는 다음을 사용합니다:
- OpenClaw - 에이전트에게 웹 브라우징, 명령 실행, 파일 관리, API 상호작용 기능 제공
- Cron - 에이전트 하트비트 스케줄링
- Telegram - 에이전트가 인간의 주의가 필요할 때 알림을 보내는 레이어
- PocketBase - 작업, 댓글, 문서, 활동 로그, 목표를 저장하는 데이터베이스
- Claude Max - 에이전트를 구동하는 AI 모델
워크플로우 상태
작업은 특정 게이트를 거쳐 상태를 이동합니다:
- 백로그 → 할 일 → 진행 중 → 동료 검토 → 검토 → 승인 → 완료
에이전트는 동료 검토를 건너뛸 수 없으며, 보스 에이전트는 모든 검토자가 승인하지 않으면 작업을 승인할 수 없습니다. 오직 인간 운영자만 작업을 "완료" 상태로 이동시킬 수 있습니다.
에이전트 팀
각 에이전트는 SOUL.md 파일에 정의된 특정 역할과 함께 왕좌의 게임 테마의 정체성을 가지고 있습니다:
- 존 스노우 (보스) - 작업 생성, 워크플로우 조정, 동료 검토된 작업을 최종 검토로 승격
- 티리온 (콘텐츠 작가) - 운영자의 어조로 트윗, 스레드, 블로그 게시물, 랜딩 페이지 작성
- 바리스 (연구원) - 웹 리서치, 경쟁사 분석, 데이터 마이닝
- 대너리스 (전략가) - 캠페인 계획, 포지셔닝, 목표 설정
- 아리아 (실행자) - 콘텐츠 게시, 자동화 실행, 작업 배포
- 산사 (디자이너) - 디자인 브리프, 시각적 컨셉 생성
- 산도르 (악마의 대변인) - 잔인하고 솔직한 피드백 제공, 허튼소리 잡아냄
- ... 추가로 6명의 에이전트
개성이 중요합니다: 산도르는 회의론자처럼 콘텐츠를 검토하고, 티리온은 재치 있게 글을 쓰며, 바리스는 숨겨진 데이터를 파헤칩니다. 그들의 SOUL 파일은 행동을 정의합니다 - 산도르는 나쁜 글쓰기를 비판하고, 대너리스는 전략적 불일치를 지적할 것입니다.
하트비트 프로토콜
각 에이전트는 자체 OpenClaw 작업 공간에서 실행되며, 10분마다 예약된 하트비트를 가집니다 (모든 에이전트가 동시에 데이터베이스에 접근하는 것을 피하기 위해 각각 1분씩 분산됩니다).
하트비트 동안:
- 에이전트 인증 및 "작업 중" 상태 설정
- 에이전트가 자신의 큐에 있는 작업 확인
- 에이전트가 전문적인 작업 수행
- 한 에이전트가 콘텐츠 초안을 작성하면, 다른 에이전트들이 인간이 보기 전에 비판
- 에이전트가 막히면 보스 에이전트에게 알림
- 무언가가 준비되거나 막히면 운영자의 Telegram에 표시
개발자는 이 접근 방식이 여러 날에 걸친 여러 단계가 필요한 복잡한 작업, 이전 발견 사항을 기반으로 하는 연구, 다양한 전문적 관점, 배포 전 품질 검토, 그리고 완료된 것, 차단된 것, 다음 작업을 추적하는 데 있어 단일 실행 AI 워크플로우보다 더 효과적이라고 언급합니다.
📖 전체 출처 읽기: r/ClaudeAI
👀 See Also

실용적인 OpenClaw 워크플로우: TikTok 자동화, 포트폴리오 추적, Reddit 참여, 예약 작업
개발자 경험이 없는 해양 분야 배경을 가진 사용자가 네 가지 구체적인 OpenClaw 워크플로우를 공유합니다: 게시물당 $0.02가 드는 TikTok 캐러셀 자동화, DuckDB를 활용한 포트폴리오 추적, Reddit 댓글 자동화, 그리고 cron을 이용한 예약 작업 자동화입니다.

13주 동안 OpenClaw를 일일 드라이버로 사용하며: 잘 된 점, 고장 난 점, 여전히 아쉬운 점
13주 동안 Raspberry Pi에서 OpenClaw를 개인 에이전트 시스템으로 운영한 한 사용자가 실용적인 성과(크론, 메모리, 서브에이전트)와 문제점(모델 설정 이슈, 셸 따옴표, 에이전트 간 기록 공백, 업데이트 드리프트)을 공유합니다.

로컬 AI 동반자 에이전트 구축에서 얻은 실용적인 교훈
한 개발자가 M4 Mac mini에서 자체 호스팅 AI 에이전트를 몇 달간 운영한 경험을 공유하며, 메모리 아키텍처, 시스템 프롬프트 최적화, 로컬 임베딩, 모델 사다리, 도구 반복 제한에 대한 통찰을 다룹니다.

Kimi K2.6으로 숨겨진 앱 디렉토리를 찾아 macOS 앱을 올바르게 제거하는 방법
한 개발자가 Kimi K2.6을 사용하여 macOS 앱 디렉토리를 자동으로 찾아 삭제하는 방법을 설명합니다. 숨겨진 ~/.appname 및 ~/Library/Application Support 파일도 포함되며, 커스텀 에이전트가 기본 지식을 편집하여 프로세스를 개선합니다.