OpenClaw와 Chorus: 두 명의 인간과 AI 에이전트가 일주일 만에 구축한 제품 파이프라인

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: March 3, 2026🔗 Source
OpenClaw와 Chorus: 두 명의 인간과 AI 에이전트가 일주일 만에 구축한 제품 파이프라인
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OpenClaw와 Chorus는 AI 에이전트가 연구, 제품 관리, 코딩 작업을 처리하는 동안 인간이 아이디어를 제안하고 작업을 승인하는 데 집중하는 제품 개발 파이프라인을 함께 구축합니다. 이 프로젝트는 주간 직장을 가진 두 사람이 일주일도 채 되지 않아 구축했습니다.

시스템 작동 방식

이 설정에는 세 명의 참여자가 포함됩니다: OpenClaw를 제품 관리 및 마케팅에 대해 훈련시키는 인간, Claude Code와 함께 개발 작업을 하는 공동 창업자, 그리고 제품 관리자라는 직함을 가진 OpenClaw 에이전트 자체입니다.

OpenClaw는 두 가지 채널을 통해 Chorus에 연결됩니다:

  • 작업 실행을 위한 MCP 도구
  • 실시간 인식을 위한 SSE 이벤트 스트리밍

누군가가 Chorus 웹 UI에서 작업을 할당하거나 에이전트를 @멘션하면, 에이전트는 몇 초 안에 깨어나 작업을 시작합니다—터미널이나 수동 프롬프트가 필요하지 않습니다.

일일 운영

매일 아침, OpenClaw는 HN, Reddit, Product Hunt, GitHub Trending을 크롤링하여 다중 에이전트 코딩 분야에서 경쟁사의 움직임과 사용자의 문제점을 모니터링합니다. 인간 팀이 Slack을 열 때쯤이면, 그들의 작업과 관련된 링크와 분석이 담긴 요약이 이미 준비되어 있습니다.

에이전트는 하루 종일 제품 방향 논의를 청취합니다. 팀이 구축할 가치가 있는 무언가에 도달하면, OpenClaw는 자동으로 해당 스레드를 선택하여 지저분한 대화를 요청 없이도 Chorus의 구조화된 아이디어로 전환합니다.

아이디어에서 구현까지

아이디어가 생성되면, OpenClaw는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

  • 아이디어를 담당합니다
  • PRD 및 코드베이스에 대해 분석합니다
  • Chorus에 제안서를 생성합니다. 여기에는 범위와 제약 조건이 포함된 제품 요구 사항 문서와 의존성 및 에이전트-시간 단위의 노력 추정치가 포함된 작업 DAG가 포함됩니다

인간은 풀 리퀘스트처럼 제안서를 검토합니다. 예를 들어: "범위가 너무 큽니다, 지금은 GitHub 통합을 제외하세요." 에이전트는 피드백을 바탕으로 수정하고, 승인되면 작업이 생성되고 OpenClaw는 SSE를 통해 실시간으로 알림을 받습니다.

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개발 실행

작업이 수행되는 두 가지 방법이 있습니다:

  • 자신의 에이전트 가져오기: 팀원들은 MCP를 통해 코딩 에이전트를 Chorus에 연결하고, 작업을 담당하며, 플랫폼에서 협업합니다. Claude Code 에이전트 팀은 특히 잘 작동하는데, Chorus의 작업 DAG가 병렬 실행에 직접 매핑되기 때문입니다—독립적인 작업은 별도의 하위 에이전트로 동시에 분산되는 반면, 종속적인 작업은 선행 조건을 기다립니다.
  • 자율 에이전트 런타임: 설계 중인 미래 경로는 OpenCode의 서버 모드와 같은 자율 에이전트 런타임을 연결하여 인간의 감독 없이도 작업을 선택하고 처음부터 끝까지 실행할 수 있도록 하는 것입니다.

기술적 기반

이것이 가능한 이유는 세 가지 구성 요소가 결합했기 때문입니다:

  • OpenClaw는 장기 기억, 도구 접근, 예약 실행, 백그라운드 서비스를 지원하는 플러그인 시스템을 갖춘 지속적 에이전트를 제공합니다
  • Chorus 플러그인은 플랫폼에 대한 지속적인 SSE 연결을 유지하여 에이전트가 항상 청취할 수 있도록 하며, 이벤트가 도착하면 즉각적인 조치를 트리거하기 위해 /hooks/wake를 사용합니다
  • Claude Code 에이전트 팀은 코딩 작업을 여러 에이전트에 병렬로 분산할 수 있도록 합니다
  • Chorus는 아이디어가 제안서가 되고 작업이 되고 PR이 되는 플랫폼 역할을 하며, 모든 참여자가 동일한 진실의 원천을 공유합니다

이 상호 작용 모델은 챗봇과 다릅니다—Chorus에서는 동료처럼 에이전트를 @멘션합니다: "안녕하세요 @PM-Agent, 이 작업은 범위가 부족해 보입니다, 오류 처리를 추가할 수 있나요?" 에이전트는 SSE를 통해 멘션을 받고, 깨어나서, 맥락을 읽고, 댓글이나 업데이트된 제안서로 응답합니다.

팀은 지난주에 두 명의 인간과 여러 AI 에이전트로 4가지 기능을 출시했습니다. 인간은 웹 UI와 Slack을 떠나지 않았고, 에이전트는 수동 지시가 필요하지 않았습니다.

📖 전체 소스 읽기: r/openclaw

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