클로드 코드를 이용한 에이전틱 연구 시스템 구축: 실용적인 구현 방법

r/ClaudeAI의 한 개발자가 Claude Code로 완전히 구축한 프로덕션 등급의 에이전트 연구 시스템을 공유했습니다. 이 시스템은 산업 전반의 약 250개 실제 AI 도입 사례를 담은 살아있는 지도인 Applied를 유지 관리합니다. 100% 자율성을 추구하는 대신, 핵심 통찰은 경계 사례에 인간을 루프에 포함시키는 것입니다.

여섯 에이전트

각 에이전트는 명확한 지침이 담긴 .md 파일입니다. 이들은 cron 작업으로 실행되며, 공유 지식 저장소(살아있는 지도)와 보고 로그에 읽고 쓰는 방식으로 조정합니다:

• 정찰 에이전트: 공식 소스에서 사용 사례를 찾으며, 산업, 도구 및 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 다양화합니다.
• 추출 에이전트: 가장 중요합니다. 사례를 이해하고, 엔터티와 결과를 식별하며, 추가할지 폐기할지 결정합니다.
• 강화 에이전트: 컨텍스트를 추가하고 추가 정보로 사례를 보완합니다.
• 번역 에이전트: 컨텍스트와 어조를 유지하면서 이중 언어 출력(영어/스페인어)을 처리합니다.
• QA 에이전트: 웹사이트 문제, UI/UX 버그, 잘못된 데이터 등의 오류를 검사합니다. 간단하면 수정하고, 그렇지 않으면 플래그를 표시합니다.
• 매치메이커 에이전트: 이메일이나 알림을 통해 선호도에 따라 사용자를 사례와 매칭합니다.

오케스트레이션 패턴

복잡한 에이전트 프레임워크는 없습니다. 조정은 매우 간단합니다. 모든 에이전트는 살아있는 지도(공통 지식 베이스)를 읽고 쓸 수 있습니다. 또한 각 에이전트는 인간과 다른 에이전트가 접근할 수 있는 보고 로그를 작성합니다. 에이전트는 자신의 로그를 참조하여 중단한 지점을 파악합니다. 경계 결정이나 문제는 인간에게 플래그되어 최종 결정을 내립니다.

전체 스택은 Claude Code에서 실행됩니다. 에이전트 자체는 시간이 지남에 따라 업데이트되는 지침이 있는 일반 .md 파일입니다. 타사 도구가 나머지 격차를 채웁니다(데이터베이스를 처음부터 구축하지 않음).

결과물을 보고 싶다면 Applied(원문 게시물에 링크됨)를 방문하세요. 이 시스템에 대한 심층 분석은 보고서 섹션에 있습니다.